PyTorch 深度学习实践

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#机器学习 #人工智能 #sklearn

本文提供了一系列关于PyTorch深度学习实践的习题解答，适合正在学习深度学习并通过实际操作来加深理解的读者。
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完全使用PyTorch框架的工具来构建模型，输入数据等。 完成最简单的y=w∗x+by=w*x+by=w∗x+b模型的构建过程 数据集不再使用列表数据，使用Tensor对象来保存，一次输入一个3∗13*13∗1的数据矩阵。 x y 1.0 2.0 2.0 4,0 3.0 6.0 4.0 ？ 将数据集批量送入模型中，实现代码如下： # Author:gt # CreatTime:2021/10/31 # FileName:lesson4.py #用PyTorch来构建线性模型y
PyTorch深度学习实践（三）
#仙女不扎马尾#的博客
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文章目录1 梯度下降引入2 计算图3 链式求导 写在前面：之前学习的都是简单的预测问题，涉及的函数是一维线性函数，在本节内容中，要开始介绍稍微复杂一点的神经网络了，参数w不再是1个，而是很多个！ 1 梯度下降引入 在第一列的五个圆圈和六个圆圈之间，我们可以看到有30条线。第一列的五个圆圈表示51的输入x，第二列表示第一层的61输出，那么中间 很显然是一个6*5的权重矩阵。也就是说，这里一共有30个参数。 是否能做这样一个算法，将整个网络看成一个计算图，可以在计算图上传播梯度，最后根据链式法则把梯
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m0_56640148的博客
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pytorch深度学习实践——刘二大人
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pytorch深度学习实践，深度学习实践入门，内附pdf，代码。
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配合博文“Pytorch深度学习实践（六）”，你将获得更详细的步骤指导，包括数据加载、模型构建、训练循环、模型保存和预测等环节。这篇博文中可能还会介绍如何使用可视化工具（如TensorBoard）来监控训练过程，帮助...
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03-13
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PyTorch深度学习实践（一）
zxt_tong的博客
03-02 475
首先定义前馈线性模型forward，然后定义了损失函数loss，接着用for循环穷举参数w，最后根据所得的数据绘制图像，可以观察到当w等于2时loss最小。前面的线性模型只有一个参数w，可以在合适的区间使用穷举的方法搜索参数w，但当模型有很多参数时，这种方法就不合适了。和线性回归相比多了sigmoid函数，损失函数也变成了BCE（交叉熵损失函数）。于是便引入了一个更好的方法——梯度下降算法来找到最优的参数w。这里的for循环是循环的训练次数。上图公式是梯度下降算法的核心公式。这个叫回归实际上是个分类问题。
【刘二大人】PyTorch深度学习实践
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合适的算法需要不断调整：设置模型->利用数据集训练->验证prediction：将视觉接受的信息转化为抽象概念机器学习与人工智能的关系。
PyTorch深度学习实践-（一）介绍
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课程链接 《PyTorch深度学习实践》完结合集 PyTorch版本：0.4，目前最新1.5，跟着课程可以用1.0,1.2,1.5的应该也行（重点：要会看文档） 大学学的课程为何普遍与企业脱轨 如上图，一门技术需要经历发展期，下降期，冰河期，应用期，一门技术的出现在使用过程中，会出现个各种各样的问题和缺陷，就会陷入下降期，冰河期，很多技术在冰河期就会死掉，而熬过了冰河期，就是一门成熟的技术，达到了应用期，我们在大学所学的技术都是处于应用期的技术，已经非常稳定，实用，如果去学处于发展期的技术，这门技术如果在冰
【PyTorch深度学习实践】04_用PyTorch实现线性回归
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1.准备数据集 dataset和dataloader 2.设计模型 3.构造损失函数和优化器 4.训练过程前馈（算损失）、反馈（算梯度）、更新（用梯度下降更新）
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