Pytorch
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PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。
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PyTorch基础-猫狗分类实战-10
训练模型并保存import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets,transforms,modelsfrom torch.utils.data import Datasetimport sys# 数据预处理transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224),# 对图像进原创 2021-02-12 23:02:12 · 468 阅读 · 1 评论 -
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模型的保存import numpy as npimport torchfrom torch import nn,optimfrom torch.autograd import Variablefrom torchvision import datasets,transformsfrom torch.utils.data import DataLoader# 训练集train_data = datasets.MNIST(root="./", # 存放位置原创 2021-02-12 20:47:38 · 386 阅读 · 0 评论 -
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import numpy as npimport torchfrom torch import nn,optimfrom torch.autograd import Variablefrom torchvision import datasets,transformsfrom torch.utils.data import DataLoader# 训练集train_data = datasets.MNIST(root="./", # 存放位置原创 2021-02-12 16:41:04 · 481 阅读 · 0 评论 -
PyTorch基础-使用卷积神经网络CNN实现手写数据集识别-07
import numpy as npimport torchfrom torch import nn,optimfrom torch.autograd import Variablefrom torchvision import datasets,transformsfrom torch.utils.data import DataLoader# 训练集train_data = datasets.MNIST(root="./", # 存放位置原创 2021-02-10 20:49:02 · 327 阅读 · 1 评论 -
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当不知道使用什么优化器的时候可以使用adam优化器代码import numpy as npimport torchfrom torch import nn,optimfrom torch.autograd import Variablefrom torchvision import datasets,transformsfrom torch.utils.data import DataLoader# 训练集train_data = datasets.MNIST(root="./", #原创 2021-02-09 19:54:05 · 14277 阅读 · 2 评论 -
PyTorch基础-Dropout和正则化-05
Dropout抑制过拟合import numpy as npimport torchfrom torch import nn,optimfrom torch.autograd import Variablefrom torchvision import datasets,transformsfrom torch.utils.data import DataLoader# 训练集train_data = datasets.MNIST(root="./", # 存放位置原创 2021-02-09 19:38:05 · 256 阅读 · 0 评论 -
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asddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd原创 2021-02-08 22:39:45 · 760 阅读 · 0 评论 -
PyTorch基础-线性回归以及非线性回归-02
线性回归import torchimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefrom torch import nn,optimfrom torch.autograd import Variableimport osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"# 数据生成x_data = np.random.rand(100) # 随机生成1维100个值的数据原创 2021-02-07 15:14:45 · 972 阅读 · 0 评论 -
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Tensord原创 2021-02-06 12:20:18 · 618 阅读 · 0 评论