Pytorch 笔记第二节

最新推荐文章于 2025-12-15 12:46:33 发布
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#python #算法

本文使用Python将优化算法封装进dict1数组，对最后的损失率和bias权重进行绘图，涉及信息技术领域的算法运用与数据可视化操作。

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本文将其中优化算法用dict1数组进行封装，对于最后的损失率和bias权重进行绘图

monbry
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这是方差（损失）这是平均损失（MSE）这个值越小，拟合性越好。
PyTorch 笔记
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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理。PyTorch 最初由 Meta Platforms 的人工智能研究团队开发，现在属 于Linux 基金会的一部分。PyTorch 特性：动态计算图： PyTorch 的计算图是动态的，在执行时构建计算图，这意味着在每次计算时，图都会根据输入数据的形状自动变化。这为实验和调试提供了极大的灵活性，因为开发者可以逐行执行代码，查看中间结果。张量计算。
Pytorch学习笔记【B站：小土堆】
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在PyTorch中，非线性激活函数通常用于神经网络的隐藏层，以引入网络的非线性。非线性激活函数在神经网络中的作用主要有两个方面：1、引入非线性：线性变换的组合仍然是线性的，如果没有非线性激活函数，多层神经网络将等效于单一的线性变换。非线性激活函数通过对神经元的输出进行非线性变换，使网络能够学习和表示更加复杂的函数关系。这是神经网络能够逼近任意复杂函数的关键。2、增加网络的表达能力：非线性激活函数扩展了神经网络的表达能力，使其能够学习和表示更复杂的映射关系。
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Pytorch入门学习笔记（二）
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本文结合小土堆的教学视频进行学习。
PyTorch学习笔记2
Weven_star的博客
11-27 688
优化器常用操作：-step(),zero_grad(),load_state_dict()等。导入必要的packages：如numpy：科学计算库（矩阵计算），pandas：表格计算库。神经网络的构建：基于nn.Module，神经网络是通过“层定义+层顺序”的方式构建起来的。从网站下载以csv格式储存的数据，读入并转成预期的格式（需要自己构建Dataset）方案二：使用“device”，后续对要使用GPU的变量用.to(device)下载并使用pytorch提供的内置数据库（只使用于常见的数据集）
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理解Tensor的操作，如张量的加减乘除、转置、切片等，是掌握PyTorch的第一步。 其次，PyTorch的动态计算图（Dynamic Computational Graph）是其区别于其他静态图框架的关键特性。这使得开发者可以在运行时构建和...
PyTorch笔记之scatter()函数的使用
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如果是1，则对应第二维度，依此类推。 让我们看一个具体的例子： ```python x = torch.rand(2, 5) # tensor([[0.1940, 0.3340, 0.8184, 0.4269, 0.5945], # [0.2078, 0.5978, 0.0074, 0.0943, 0.0266]]) ``` 这里...
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
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通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
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本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
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本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
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