pytorch 课时38

最新推荐文章于 2025-12-22 22:22:57 发布
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#pytorch

MSE: 均方差。y实际值-预测值（计算值）

龙良曲pytorch课时1-课时13
mingren_1314的博客
08-15 924
这篇是个人学习龙曲良老师的pytorch课程的笔记，疑惑地方自己加的内容。
P3 PyTorch 维度变换
4AM_明朝百晓生
12-07 812
pytorch view unsqueeze squeeze Expand repeat 转置 contiguous Permute 例子
P4 PyTorch Broadcasting
4AM_明朝百晓生
12-13 344
Broadcasting 流程 broadcasting-able
pytorch 手写数字识别1
4AM_明朝百晓生
11-28 1412
pytorch 手写数字识别1： 加载数据集 +绘图
pytorch bert文本分类_中文文本分类 pytorch实现
weixin_39532754的博客
11-27 1398
来自 |知乎 作者 | 胡文星地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084编辑 |机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理前言使用pytorch实现了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention，DPCNN，Transformer。github：Ch...
深度学习pytorch——多分类问题（持续更新）
2201_76139143的博客
03-24 2166
1、回归问题的目标是使预测值等于真实值，即pred=y。2、求解回归问题的方法是使预测值和真实值的误差最小，即minimize dist(pred,y)，一般我们通过求其2-范数，再平方得到它的最小值，也可以直接使用1-范数。
pytorch 龙良曲 自用笔记
一只活活泼泼快快乐乐的萨摩耶的博客
09-14 1789
pytorch龙良曲 笔记
Pytorch龙良曲实战代码与所遇问题解决
BAB__的博客
05-21 1548
本文为个人学习Pytorch龙良曲版本时跟写的代码，碍于版本、环境等诸多原因，原视频中代码不能直接照搬。针对自己所遇到的问题进行了改动，与大家分享共勉。
GAN简介与复习 基于pytorch
Petersburg的博客
08-27 274
概要 GAN（Generative Adversarial Network）生成对抗网络。其实要理解GAN的构想逻辑并不难，像其他的一些模型比如说最最基础的nn.Linear() + nn.ReLU()，或者是RNN模型，我们不妨把这个模型看成一位武侠，他的目的是要跟江湖上尽可能多的人（data）过招（train），目的是在未来遇到邪恶的坏蛋（真实情景应用）时能够一招制敌（给出正确的结果）。 但是天不遂人愿，在茫茫的人海中，真正的武林高手有几个？又有几个能被我遇到？今天打过了丐帮的降龙十八掌，明天谁知道会不
精选资源
RandLA-Net-pytorch:RandLA-Net（https的Pytorch实施
05-23
每课时 密欧 车 自行车 摩托车 卡车 其他车辆 人 骑自行车的人 电单车司机 路 停车处 人行道 其他地面 建造 栅栏 植被 树干 地形 极 交通标志 52.9 0.919 0.122 0.290 0.660 0.444 0.515 0.676 0.000 0....
pytorch环境安装
04-26
在下一课时中，可能会涉及到如何在PyTorch中使用这些基本数据类型来构建和操作张量（tensors），这是PyTorch进行深度学习运算的核心数据结构。 在实际操作过程中，每个步骤都需要注意细节，如确认CUDA版本与PyTorch...
20251011_Pytorch从入门到精通
baby_hua的专栏
12-18 774
讲的很不错！就是这课太老了 复习下机器学习基础还能看 用作入门也很好 其他的略过即可。
Transformer时序预测实战：用PyTorch构建股价预测模型
qq_74383080的博客
12-18 561
本文探讨了Transformer在时间序列预测中的应用，相比传统LSTM模型，Transformer通过自注意力机制能更好捕捉长期依赖关系。文章详细介绍了从数据预处理到模型实现的完整流程，包括滑动窗口构造序列、位置编码等关键步骤。实验结果显示，Transformer在模拟股价预测任务上比LSTM训练速度更快（38秒vs45秒），预测误差降低34%（MSE 0.021 vs 0.032）。
Pytorch经典卷积神经网络-----激活函数篇
2301_77958892的博客
12-18 769
在神经元的数学表达式 (y = h(wx+b)) 中，h、w、b 分别代表激活函数、权重参数、偏置参数，三者是构成单个神经元的核心要素，共同实现对输入信号的加权变换与非线性映射其中h则为激活函数一个非线性函数，用于对线性变换结果 (wx+b) 进行映射，让神经元具备非线性表达能力。核心作用：如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，最终输出都是输入的线性组合（多层线性变换等价于单层线性变换），无法拟合复杂的非线性任务（如图像分类、语音识别）。
PyTorch 张量操作全解析：从创建到运算的完整指南
手写的从前
12-17 398
本文系统介绍了PyTorch框架中张量的核心操作，包括创建方法（基于数据/形状、线性/随机张量）、类型转换（数据类型转换、与NumPy互转）、基本运算（算术运算、矩阵乘法）、索引切片（行列索引、布尔索引）、形状调整（reshape、squeeze等）以及拼接操作（cat、stack）。通过具体代码示例演示了各项操作的实现方式，为深度学习初学者提供了全面的PyTorch张量操作指南，是构建神经网络模型的重要基础。
动态分辨率的ioufsd
最新发布
weixin_39544891的博客
12-22 339
from utils.metrics import ap_per_class, ConfusionMatrix, batch_pix_accuracy,batch_pix_accuracy_class, batch_intersection_union,batch_pix_accuracy_class_tda2 # 后两个新增分割。#/ai/DataSets/OD_FSD_zh/psd_v2.0/data/83_psd_20240723_占用属性优化/alldata/test_img_list.txt。
图像超分辨率 — HAT训练及测试教程（Pytorch）
加斯顿工程师的博客
12-22 16
HAT是在2023年发表于CVPR的先进图像超分辨率模型，全称是 Hybrid Attention Transformer，中文可译为：混合注意力Transformer。它是由中科院和上海人工智能实验室的研究团队在2022年提出，HAT是在SwinIR的基础上进行改进，成功地将Transformer架构在图像超分辨率任务上的性能推上了一个新的高度，在一段时间内占据了多个主流超分Benchmark（如Set5, Set14, Urban100等）的榜首。它的核心思想是通过巧妙地融合通道注意力、自注意力等机制，
【环境配置】Linux配置虚拟环境pytorch
@
12-18 298
conda create -n 环境名称 python=python版本环境名称可自定义；python=3.8 为指定 Python 版本，按需选选择输入上述命令后，会出现下述内容，输入y。
PyTorch：深度学习框架的创新之路与技术实践
w708955424的博客
12-22 268
与此同时，PyTorch通过TorchScript实现了动态图到静态图的转换，兼顾了生产环境所需的高性能和可优化性，这种“动态优先，静态可选”的设计理念，使其在灵活性与效率之间取得了平衡。例如，美团利用PyTorch构建的推荐系统模型，通过动态图调试优化后，在保持推荐精度的同时将服务响应时间降低了30%。PyTorch作为由Facebook人工智能研究实验室（FAIR）开发的开源深度学习框架，自2016年发布以来，凭借其动态计算图特性、简洁的API设计和强大的生态系统，迅速成为学术界和工业界的主流选择。
Windows环境下PyTorch安装全攻略
在下一课时，你将学习PyTorch中的基本数据类型，这是开始编写深度学习模型的基础。 总结一下，PyTorch环境的搭建主要包括以下几个步骤： 1. 安装Python3.7和Anaconda5.3.1 2. 安装CUDA10.0并确认安装成功 3. 安装...
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