ysl的博客

"""Tensor是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。它可以是一个数(标量),一维数组(向量),二维数组(矩阵)以及更高维的数组。Tensor和Numpy的ndarrays类似,但Tensor可以使用GPU进行加速。Tensor的使用和Numpy及Matlab的接口十分类似,下面通过几个例子来看看Tensor的基本使用."""#torch的版本from __fut...

"""第四章 神经网络工具箱nn上一章中提到，使用autograd可实现深度学习模型，但其抽象程度较低，如果用其来实现深度学习模型，则需要编写的代码量极大。在这种情况下，torch.nn应运而生，其是专门为深度学习而设计的模块。torch.nn的核心数据结构是Module，它是一个抽象概念，既可以表示神经网络中的某个层（layer），也可以表示一个包含很多层的神经网络。在实际使用中，最...

"""第五章 PyTorch常用工具模块在训练神经网络过程中，需要用到很多工具，其中最重要的三部分是：数据、可视化和GPU加速。本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块，合理使用这些工具能够极大地提高编码效率。5.1 数据处理在解决深度学习问题的过程中，往往需要花费大量的精力去处理数据，包括图像、文本、语音或其它二进制数据等。数据的处理对训练神经网络来说十分重要，良好的数据处理...

Tensor"""Tensor又名张量,读者可能对这个名词似曾相识，因它不仅在PyTorch中出现过，它也是Theano、TensorFlow、 Torch和MxNet中重要的数据结构。关于张量的本质不乏深度的剖析，但从工程角度来讲，可简单地认为它就是一个数组，且支持高效的科学计算。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）和更高维的数组（高阶数据）。Tensor和...

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