Torch学习笔记—数据基本操作

最新推荐文章于 2025-09-29 09:19:25 发布
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序列模型——【torch学习笔记】
诗酒趁年华。
05-24 594
序列模型需要专门的统计工具来进行估计。两个流行的模型是自回归模型和潜在变量自回归模型。
底层实现dropout——【torch学习笔记】
诗酒趁年华。
04-18 2785
dropout可以作为训练神经网络的一种trick选择,在每个训练批次中,以某种概率忽略一定数量的神经元.可以明显地减少过拟合现象。通过学习dropout底层实现方法，以加深理解。
torch基本操作
weixin_33827731的博客
12-29 318
1.在terminal中th进入troch，th+文件名.lua运行文件。进入torch之后，dofile+“文件名.lua”运行文件
1.1 torch_数据操作
dc12499574的博客
03-31 550
文章目录1.1.1 入门1.1.2 运算1.1.3 广播机制1.1.4 索引 & 切片1.1.5 原地址操作1.1.6 对象转换 1.1.1 入门 1.1.2 运算 1.1.3 广播机制 1.1.4 索引 & 切片 1.1.5 原地址操作 1.1.6 对象转换
【动手学深度学习PyTorch】数据操作
最新发布
feizuiku0116的博客
09-29 1059
nnn维数组，也称为张量（tensor）。但深度学习框架又比Numpy的多一些重要功能：(首先，我们导入。请注意，虽然它被称为PyTorch，但是代码中使用而不是。) [张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度]。 具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）； 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）； 具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。 [可以通过张量的属性来访问张量（沿每个轴的长度）的形状] 如果只想知道张量中元素的总数，即形状的所有元素乘积，可以检查它的大小（siz
Torch学习 数据操作
qq_39033580的博客
11-24 638
Torch学习
torch学习笔记
Nicola.Zhang
12-02 187
CPU/GPU上加载模型 https://blog.youkuaiyun.com/g11d111/article/details/80909403
PyCharm入门学习笔记（三）神经网络的基本骨架torch.nn
shendaiyan的博客
07-18 2135
卷积神经网络（CNN）应用于计算机视觉领域，特征提取方法，任务：图像的分类和检索。GPU图像处理单元：GPU做卷积比CPU快得多卷积网络与传统神经网络区别：数据二维->三维。
隐藏层及损失函数——【torch学习笔记】
诗酒趁年华。
04-12 3139
一个线性函数的线性函数本身就是一个线性函数。如何通过激活函数得到非线性模型呢？
torch学习笔记之——高阶，中阶，低阶API，构建网络对比
qq_58832911的博客
03-04 2132
此篇文章展示torch常用的高阶，中介，低阶API构建网络。加深对data_iter， train_step，train_model过程的理解，TensorDataset，DataLoader函数的小案例实践，高阶API工具torchkeras模块的认识，及它fit, validate，predict, summary 方法的使用。
Torch库入门学习：数值计算
weixin_44260350的博客
10-14 586
Torch库入门学习：数值计算
动手学深度学习（三）——torch操作（详细整理文档）
Liu Feng's Blog
08-17 4440
非常详细的一个文档，学习pytorch可以详细研究一下： http://www.feiguyunai.com/index.php/2019/09/11/pytorch-char02/#23_Jupyter_Notebook 对一些比较重要的功能和知识点进行复现： 一、创建tensor张量 例子： # 根据list数据生成tensor torch.Tensor([1,2,3,4,5,6]) #根据指定形状生成tensor torch.Tensor(2,3) #根据给定的形状生成torch t = torch.
PyTorch之填充操作
修行之路
05-29 1269
PyTorch之填充操作
tensorflow和pytorch数据的储存形式
xuan_zizizi的博客
03-13 2362
1.tensorflow的数据形式：[B, H, W, C] 2.pytorch的数据形式：[B, C, H, W]
Pytorch基础 - 0. Tensor数据类型与存储结构
Aaron_neil的博客
04-13 2481
pytorch中最常见的tensor张量，包括数据类型，创建类型，类型转换，以及存储方式和数据结构。
torch的基本用法 | 超全总结
K_Kelly_的博客
10-01 3395
torch常见用法
torch常用操作
qq_44643484的博客
09-27 1771
torch常用操作一级目录 一级目录
0825torch基础入门操作
m0_54028213的博客
08-25 2126
基础入门
深入学习PyTorch：Python开发者的机器学习笔记
理解张量的基本操作（如创建、索引、切片、形状变换等）是使用PyTorch进行数据处理的基础。 2. 自动微分（Autograd）：PyTorch使用一种称为自动微分的技术，可以记录执行操作的序列并自动计算梯度。这是实现深度...
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