学习笔记（9):PyTorch从入门到实战一次学会-自动求导

最新推荐文章于 2025-06-14 22:44:09 发布
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分类专栏： 研发管理 文章标签： 人工智能 深度学习 神经网络 框架 结构
系统学习Pytorch笔记二：Pytorch的动态图、自动求导及逻辑回归
Miracle8070
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Pytorch官方英文文档：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html? Pytorch中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/ 1. 写在前面 疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍Pytorch基础知识，因为我发现虽然直接Pytorch实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样...
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系统学习Pytorch笔记一：Pytorch的数据载体张量与线性回归
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本系列是跟着csdn中一位大神来系统学习一下Pytorch的基本框架知识，尽量做到Pytorch入门
【Pytorch入门】小土堆PyTorch入门教程完整学习笔记（详细笔记并附练习代码 ipynb文件）
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03-28 2万+
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PyTorch深度学习快速入门教程--学习笔记
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08-18 1089
① torchvision中有很多数据集，当我们写代码时指定相应的数据集指定一些参数，它就可以自行下载。② CIFAR-10数据集包含60000张32×32的彩色图片，一共10个类别，其中50000张训练图片，10000张测试图片。
Pytorch学习笔记之入门实战从Numpy到pytorch（一）
饲养员的小熊猫博客
03-31 783
Pytorch学习笔记之入门实战（一） 本文从用Numpy实现两层神经网络到一步步由pytorch实现。 目的：只有体验过没有深度学习框架的难处，才能明白它的好！！！ 运行环境说明，pytorch1.4.0 from __future__ import print_function import torch torch.__version__ '1.4.0' 开始了 1.热身: 用nump...
《深度学习框架：PyTorch入门与实践》学习笔记（二）
奉现的博客
06-01 645
之前一个笔记中学习了PyTorch中的一些重要概念，如Tensor等，以及和神经网络的构建，接下来我们可以用所学到的知识来进行一个简单的实战。 上一个笔记链接：https://blog.youkuaiyun.com/whatiscode/article/details/106473811 小试牛刀：CIFAR-10分类 下面我们来尝试实现对CIFAR-10数据集的分类，步骤如下: 使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集 定义网络 定义损失函数和优化器 训练网络并更新网络参数 测试网络 1 .
PyTorch学习笔记（二）：PyTorch简介与基础知识
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03-17 8754
本系列主页更新Pytorch学习笔记，分为不同章节，供初学者详细学习Pytorch，入门深度学习。本章主要简单介绍Pytorch基础知识。
龙良曲PyTorch入门到实战 深度学习
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12-07 1736
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强化学习 A2C算法
tony365的博客
06-13 1178
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
大模型工作流Dify面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-12 730
设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
Models-＞Chat Models-＞OpenAI Chat
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Spring AI支持来自OpenAI的各种AI语言模型，OpenAI是ChatGPT背后的公司，由于其创建了行业领先的文本生成模型和嵌入，它在激发人们对AI驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
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基于深度学习的智能图像分类系统：从零开始构建
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本文系统介绍了基于深度学习的智能图像分类系统构建方法。首先阐述了图像分类的基本概念及其在安防、自动驾驶、医疗等领域的应用。重点讲解了卷积神经网络（CNN）技术及数据增强、迁移学习等关键方法，并以ResNet模型为例提供了详细的代码实现，包括数据准备、模型训练与优化的完整流程。最后通过电商平台商品分类案例展示了95%以上准确率的实际应用效果。文章为计算机视觉领域的图像分类任务提供了从理论到实践的全面指导，并展望了深度学习技术在该领域的未来发展前景。
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