Pytorch从入门到精通

最新推荐文章于 2025-03-25 13:31:30 发布
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分类专栏： Pytorch从入门到精通 文章标签： pytorch python 深度学习
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1. 环境创建与安装

2.使用jupyter notebook编写代码

2.1 激活环境与打开jupyter notebook

2.2创建文件

 3.使用vscode编写代码

1. 环境创建与安装

请看博客：30系列显卡安装深度学习pytorch坏境_程序员小杜的博客-优快云博客

2.使用jupyter notebook编写代码

在自己的代码文件夹里使用shift + 鼠标右键 点击在此处打开powershell从窗口

2.1 激活环境与打开jupyter notebook

conda activate xxx (虚拟环境名)
jupyter notebook

2.2创建文件

点击右上角的new，新建python3文件进行代码编写

 3.使用vscode编写代码

 环境配置与安装

30系列显卡安装深度学习pytorch坏境_程序员小杜的博客-优快云博客

PyTorch从入门到精通100讲（三）-Pytorch动态图的回溯机制
wenyusuran的专栏
04-11 927
一、张量的科学运算 1 进行数值调整 t=torch.randn(5) t #tensor([0.3806,0.9064,-1.9179,2.0816,-0.4153]) 1.1 返回绝对值 torch.abs(t) #tensor([0.3806,0.9064,1.9179,2.0816,0.4153]) 1.2 返回相反数 torch.neg(t) #tensor([-0.3806,-0.9064,1.9179,-2.0816,0.415...
PyTorch从入门到精通100讲（一）-PyTorch张量从概念到应用
wenyusuran的专栏
04-09 1218
PyTorch张量的创建与基本类型 0 导读 在我们不知道什么是深度学习计算框架时，我们可以把PyTorch看做是Python的第三方库，在PyTorch中定义了适用于深度学习的张量Tensor，以及张量的各类计算。就相当于NumPy中定义的Array和对应的科学计算方法，正是这些基本数据类型和对应的方法函数，为我们进一步在PyTorch上进行深度学习建模提供了基本对象和基本工具。 因此，我们需要熟练掌握PyTorch中张量的基本操作方法。torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。
PyTorch从入门到精通
进击的码农
10-04 1032
使用])PyTorch作为一个强大而灵活的深度学习框架，为开发者提供了无限可能。通过本文的学习，您已经掌握了PyTorch的基础知识和一些高级技巧。记住，真正的精通来自于不断的实践和探索。让我们一起在PyTorch的海洋中畅游，创造出更多令人惊叹的AI应用！欢迎在评论区分享您的PyTorch学习经验和问题，让我们共同进步！
PyTorch从入门到精通(转载)
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
07-05 1470
转载自：Pytorch从入门到精通 - 凌逆战 - 博客园 (cnblogs.com)记得刚开始学TensorFlow的时候，那给我折磨的呀，我一直在想这个TensorFlow官方为什么搭建个网络还要画什么静态图呢，把简单的事情弄得麻烦死了，直到这几天我开始接触Pytorch，发现Pytorch是就是不用搭建静态图的Tensorflow版本，就想在用numpy一样，并且封装了很多深度学习高级API，numpy数据和Tensor数据相互转换不用搭建会话了，只需要一个转换函数，搭建起了numpy和TensorF
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（YouTube系列 - 1）——PyTorch简介
最新发布
fansv587的博客
03-25 1103
这个历史追踪方法是在你的模型中实现灵活性与快速迭代的东西，即使在具有决策分支和循环的复杂模型中，计算历史也可以通过特定的模型跟踪特定的路劲，并正确计算反向导数。即张量的数据类型是默认的就不会输出，如果不是默认的（例如上面特意更改的int16，就会在末尾输出类型：dtype=torch.int16。对于这些训练循环中的点，我们必须计算损失的导数（模型的各个参数就是偏导数）。这个计算产生的每个张量都知道它是怎么来的，例如，i2h携带的元数据表明它来自矩阵W_x 和 x 的乘法，所以它继续向下、跟踪其余部分。
pytorch 从入门到精通
迷若烟雨的专栏
04-12 2352
中Tensor和Variable有什么区别？DataSet要实现哪几个函数？怎么获取网络的计算量和模型大小？有哪几种模型加载和保存方式？有哪些提高pytorch 训练速度的trick?预处理加速PyTorch源码解读之。
深度学习06-pytorch从入门到精通
liaomin416100569的专栏
07-06 8203
构建5*3数组,只是分配了空间未初始化#这里产生个0-1之间的tensor张量，并且初始化print(x1)自己创建的数据集没有做任何维度的转换。for input,label in dsLoader: #四条数据分成了2批，循环两次。
Pytorch框架从入门到精通
m0_67804957的博客
01-30 1355
本文介绍了PyTorch中张量的初始化、操作、优化模型参数、保存和加载模型等内容，涵盖了从基础张量操作到神经网络训练、模型保存与预测的全流程。
PyTorch从零到一个：PyTorch从入门到精通
02-04
《PyTorch从零到一个：PyTorch从入门到精通》是一份全面的教程，旨在帮助初学者和有经验的开发者深入理解并熟练运用PyTorch这一强大的深度学习框架。PyTorch以其动态计算图和易用性而受到广大研究者和工程师的喜爱。...
pytorch从入门到精通
01-31
### PyTorch 入门到精通教程 #### 了解 PyTorch 及其优势 PyTorch 是当前最流行的深度学习框架之一，因其易用性、灵活性和动态计算图的特性而受到广泛欢迎。无论是在学术研究还是工业应用中，PyTorch 均展现出卓越...
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.1）自动微分
fansv587的博客
03-18 785
在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络，具有输入x、参数w和b以及一些损失函数。
Pytorch入门到进阶视频教程下载（2020最新）.rar
09-19
分享一套Pytorch入门到进阶的视频教程，非常棒的一套Pytorch视频教程，课程是2020年录制，最新版本，完整版15章，附源码；本课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合，结合多个不同的CV与NLP实战项目，帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法，并学会利用PyTorch框架解决实际问题
PyTorch 入门到精通：构建深度学习模型的实战指南
威哥说编程
12-28 830
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 的人工智能研究实验室（FAIR）开发。动态计算图：PyTorch 的计算图是动态构建的，允许在运行时修改计算图结构，极大地提高了灵活性。强大的 GPU 支持：PyTorch 具有与 GPU 高效配合的能力，能够加速深度学习模型的训练和推理过程。丰富的工具和库：PyTorch 提供了丰富的工具和库，如用于图像处理的，用于自然语言处理的torchtext，以及用于强化学习的torchrl等。在实际应用中，我们可能需要自定义梯度的计算方式。
Pytorch实战从入门到精通第一部分——手写字符识别全流程
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
02-28 522
下面是用MNIST手写字符数据从数据loader到全连接网络设计、模型训练、模型测试、模型存储的全过程完整代码，仔细品味可供学习使用。 import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration device...
Python之Pytorch--从入门到精通笔记
qq_34533266的博客
01-23 8139
What is Pytorch？ Pytorch 是 torch 的 python 版本,是由 Facebook 开源的神经网络框架,专门针对 GPU 加速的深度神经网络 (DNN) 编程。简单说起来就是与 tensorflow 竞争的产品，不论使用哪一个，最终都能得到差不多的效果。 How to use Pytorch 了解一个框架（语言），最重要的环节便是熟悉语法、方法和接口。较为基础和重要的一些将列在下面。 首先默认你已经安装了 Pytorch 并且能够正常引入，并且已经学习并掌握了 numpy。
PyTorch入门到进阶实战笔记三（NLP）
苣篛
05-24 1454
PyTorch入门到进阶实战笔记循环神经网络与NLP基础串讲RNN基础概念常见的RNN结构简单RNNs原理介绍双向RNNs原理介绍LSTM原理介绍双向LSTM网络原理介绍LSTM网络结构变种Attention结构Seq2Seq模型优化方法Transformer结构BERTNLP基础概念n-gram基于前馈神经网络的模型基于循环神经网络的模型衡量语言模型其他基础概念NLP主要研究方向PyTorch实战中文文本情感分类问题情感分类概念介绍情感分类关键流程文本预处理——中文分词文本特征提取与文本表示文本情感分类之
手把手教你用PyTorch从零训练自己的大模型（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
Python_0011的博客
07-09 5715
长按关注《AI科技论谈》LLM是如今大多数AI聊天机器人的核心基础，例如ChatGPT、Gemini、MetaAI、Mistral AI等。这些LLM背后的核心是Transformer架构。本文介绍如何一步步使用PyTorch从零开始构建和训练一个大型语言模型（LLM）。该模型以Transformer架构为基础，实现英文到马来语的翻译功能，同时也适用于其他语言翻译任务。
Pytorch从入门到精通(一)：线性模型
xiangxianghehe的博客
11-22 1042
我们先来看一个问题，然后看人工智能如何计算出最后的答案。 问题很简单：一个人学习时长（单位：小时）和他成绩的对应关系如下，求出他在学习四小时后的成绩。 其实这个问题一个5岁小孩都能一眼看出来，但是如何让人工智能计算出来呢。 我们借助Python的numpy包，然后用梯度下降法计算出结果： import numpy as np x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y...
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