厚积而薄发

【代码】tensor补充。

torch.randn是标准正态分布采样。torch.rand是均匀分布采样。

torch.cuda.synchronize()用于确保前面的CUDA操作已经完成，并在需要对CUDA操作计时或者确保任务完成时使用。

pytorch

多层感知机。

softmax回归。

线性回归的从零实现1.构造数据集​​

【代码】动手学深度学习——数据操作和数据预处理。

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第13天。欢迎一键三连。已经开始加速，一天更俩预计3.1更新完毕我们将主要介绍Pytorch的如下中阶API数据管道模型层损失函数TensorBoard可视化如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙】。文章目录一、Dataset和DataLoader概述1，获取一个batch数据的步骤2，Dataset和DataLoader的功能分工3，Dataset和DataLoader的主要接.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第13天。欢迎一键三连。后面可能会考虑加速，开学前刷完。文章目录一、nn.functional 和 nn.Module二、使用nn.Module来管理参数三、使用nn.Module来管理子模块总结import osimport datetime#打印时间def printbar(): nowtime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第12天。欢迎一键三连。后面可能会考虑加速，开学前刷完。文章目录一、标量运算二、向量运算三、矩阵运算四、广播机制总结一、标量运算二、向量运算三、矩阵运算四，广播机制张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。本篇我们介绍张量的数学运算。一、标量运算.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第11天。欢迎一键三连。后面可能会考虑加速，开学前刷完。文章目录一、创建张量二、索引切片三、维度变换四、合并分割总结创建张量索引切片维度变换合并分割Pytorch的低阶API主要包括张量操作，动态计算图和自动微分。如果把模型比作一个房子，那么低阶API就是【模型之砖】。在低阶API层次上，可以把Pytorch当做一个增强版的numpy来使用。Pytorch提供的方法比numpy更全面，运算速度更快.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第10天。欢迎一键三连。后面可能会考虑加速，开学前刷完。文章目录一、线性回归模型1，准备数据2，定义模型3，训练模型4，评估模型5，使用模型二、DNN二分类模型1，准备数据2，定义模型3，训练模型4，评估模型5，使用模型总结Pytorch没有官方的高阶API，一般需要用户自己实现训练循环、验证循环、和预测循环。作者通过仿照tf.keras.Model的功能对Pytorch的nn.Module进行了封装.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第9天。欢迎一键三连。文章目录一、线性回归1，准备数据2，定义模型3，训练模型4，结果可视化二、DNN二分类模型1，准备数据2, 定义模型3，训练模型4，结果可视化总结线性回归DNN二分类下面的范例使用Pytorch的中阶API实现线性回归模型和和DNN二分类模型。Pytorch的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道等等。import osimport datetime#打印.

import torch.nn.functional as Fimport torchinput = torch.Tensor([[1, 2, 0, 3, 1], [0, 1, 2, 3, 1], [1, 2, 1, 0, 0], [5, 2, 3, 1, 1], [2, 1, 0, 1, 1]])kernel = tor.

文章目录使用Pytorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd过程解析扩展Autogradimport torchtorch.__version__'1.7.0+cu101'使用Pytorch计算梯度数值PyTorch的Autograd模块实现了深度学习的算法中的向传播求导数，在张量（Tensor类）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，简化了手动计算导数的复杂过程。在0.4以前的版本中，Pytorch使用Variable类来自动计算所有的

神经网络简介目前最广泛使用的定义是Kohonen于1988年的描述，神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。概述在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会激活，即兴奋起来并向其他神经元发送化学物质。在深度学习中也借鉴了这样的结构，每一个神经元（上面说到的简单单元）接受输入x，通过带权重w的连接进行传递，将

文章目录模型架构不使用Sequential使用Sequential模型架构不使用Sequentialimport torchfrom torch import nnclass Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32,

opencv+totensor+tensorboard 使用from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterfrom torchvision import transformsimport cv2writer = SummaryWriter('logs')tool = transforms.ToTensor()img_path = r'data/hymenoptera_data/hymenoptera_data/train/ants/9

文章目录总结干货总结干货在这里插入代码片

文章目录DatasetDataloadertorchvision包torchvision.modelstorchvision.transformsimport torchtorch.__version__PyTorch通过torch.utils.data对一般常用的数据加载进行了封装，可以很容易地实现多线程数据预读和批量加载。 并且torchvision已经预先实现了常用图像数据集，包括前面使用过的CIFAR-10，ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过torchvisio

文章目录任务实现任务根据给出的训练集，训练一个模型，拟合一条直线预期效果：实现import matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch.nn as nnimport numpy as npfrom torch import optim# 训练数据集x_train = np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.6],[6.69],[4.4],[9.8],[6.12],[7.7],[2.67],[7.42],[1

'''Dataset: 提供读取数据和其标签的方式： - 获取每条数据和标签 - 告诉我们总共有多少条数据'''from torch.utils.data import Datasetfrom PIL import Imageimport osclass DataSet(Dataset): def __init__(self, type): # self.path = os.path.abspath('.') s

发发库存大家新年快乐！import torchvisionfrom torch import nnfrom torchvision import transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdata = torchvision.datasets.CIFAR10('./dataset/', train=False, transform=tr.

import torchvisionfrom torch import nnfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchdata_set = torchvision.datasets.CIFAR10(train=False, root='./dataset/', download=T

文章目录张量（Tensor）基本类型（5种）Numpy转换设备间转换初始化张量常用方法张量（Tensor）张量是pytorch里面基础的运算单位，与numpy的ndarray相同，都表示的是一个多维的矩阵。tensor可以在GPU上运行，ndarray只能在CPU上运行，在GPU上运行大大加快了运算速度。# 首先要引入相关的包import torchimport numpy as np# 打印一下版本torch.__version__'1.7.0+cu101'# 生成一个简单的张量x

本次测试输入 dog.png# Coding by ajupyterfrom PIL import Imagefrom torch import nnimport torchimport torchvisionclass Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Conv2

直接codeimport torchfrom torch import nninput = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1], [0, 1, 2, 3, 1], [1, 2, 1, 0, 0], [5, 2, 3, 1, 1], [2, 1, 0, 1, 1]], dtype=torch.float3

文章目录定义一个网络损失函数优化器import torchimport torch.nn as nntorch.__version__'1.7.0+cu101'torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。nn构建于Autograd之上，可用来定义和运行神经网络。# 约定：torch.nn我们为了方便使用，会将其设置别名为nn除了nn别名以外，我们还引用了nn.functional，这个包中包含了神经网络中使用的一些常用函数，这些函数的特点是，不具有可学习的参数(如ReLU，pool

import torchtorch.__version__'1.8.1+cpu'文章目录一、数据操作二、数据预处理一、数据操作标量 1d 例如：1.5向量 2d 例如：[1,2]矩阵 3d 例如：[[1,2][3,4]]# 创建一个行向量xx = torch.arange(12)xtensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])# 访问形状x.shapetorch.Size([12])# 改变形状

文章目录Compete CoderesultCompete Codeimport torchimport torchvisionfrom torch import nnfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterfrom model import Model# 加载数据train_data_set = torchvision.datasets.CIFAR1

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第8天。欢迎一键三连。本章我们介绍Pytorch中5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API【torchkeras】。并以线性回归和DNN二分类模型为例，直观对比展示在不同层级实现模型的特点。Pytorch的层次结构从低到高可以分成如下五层。最底层为硬件层，Pytorch支持CPU、GPU加入计算资源池。第二层为C++实现的内核。第三层为Python实现的操作符，提供了.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第7天。欢迎一键三连。文章目录一、动态计算图简介1，计算图的正向传播是立即执行的2，计算图在反向传播后立即销毁二、计算图中的Function三、计算图和反向传播四、叶子节点五、计算图在Tensorboard中的可视化总结一、动态计算图简介Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第6天。欢迎一键三连。文章目录一、利用backward方法求导数1, 标量的反向传播2, 非标量的反向传播3, 非标量的反向传播可以用标量的反向传播实现二、利用autograd.grad函数求导数三、利用自动微分和优化器求最小值总结神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。Pytorch一般通过反向传.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第5天。欢迎一键三连。文章目录一、张量的数据类型二、张量的维度三、张量的尺寸四、张量和Numpy数组总结Pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。本节我们主要介绍张量的数据类型、张量的维度、张量的尺寸、张量和numpy数组等基本概念。一、张量的数据类型张量的数据类型和numpy.array基本一一对应，但是不支持str类型。.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第4天。欢迎一键三连。文章目录一，准备数据2020年发生的新冠肺炎疫情灾难给各国人民的生活造成了诸多方面的影响。有的同学是收入上的，有的同学是感情上的，有的同学是心理上的，还有的同学是体重上的。本文基于中国2020年3月之前的疫情数据，建立时间序列RNN模型，对中国的新冠肺炎疫情结束时间进行预测。import osimport datetimeimport torchkeras#打印时间d.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第3天。欢迎一键三连。文章目录一、准备数据数据预处理总结二、定义模型三、训练模型四、评估模型五、使用模型六、保存模型总结一、准备数据imdb数据集的目标是根据电影评论的文本内容预测评论的情感标签。训练集有20000条电影评论文本，测试集有5000条电影评论文本，其中正面评论和负面评论都各占一半。文本数据预处理较为繁琐，包括中文切词（本示例不涉及），构建词典，编码转换，序列填充，构建数据管道等等。在.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第一天。欢迎一键三连。文章目录一、准备数据二、定义模型三、训练模型四、评估模型五、使用模型六、保存模型总结import osimport datetime#打印时间def printbar(): nowtime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print("\n"+"=========="*8 + "%.

系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第一天。欢迎一键三连。文章目录一、准备数据import osimport datetime#打印时间def printbar(): nowtime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print("\n"+"=========="*8 + "%s"%nowtime)#mac系统上pytorch和matp.

最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第一天。整个系列下来会把pytorch的各个API学习到，学完后会有系列项目。如果喜欢，请一键三连，谢谢！今天我来讨论一下学习tensorflow还是pytorch结论先说结论:如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.如果时间足够，最好TensorFlow2和Pytorch都要学习掌握。原因有一说一，这俩我都学过，tensorflow1.x的静态图、会话这些很麻烦.