Torch学习笔记（一）

最新推荐文章于 2024-11-04 23:31:07 发布
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分类专栏： Torch 文章标签： DEEP LEARNINGTorch

1.学习Torch框架的该看的资料汇总（不断更新）

   http://blog.youkuaiyun.com/hungryof/article/details/5199289

2.下载lua的studio

   https://studio.zerobrane.com/support

3.尝试简单的神经网络

  https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/Deep%20Learning%20with%20Torch.ipynb




深度学习【7】Ubuntu安装深度学习平台Torch7以及zbs_torch IDE
DCD_LIN的博客
04-01 5798
http://blog.csdn.net/linmingan/article/details/51039017 1、安装Torch（CPU版本） Torch的安装直接参考官网的就行了：http://torch.ch/docs/getting-started.html#_ 具体如下：   git clone https://github.com/torch/distro.git ~/to...
torch学习笔记一（基本语法）
Sophie94的博客
09-27 4632
一 Lua基本语法：1 变量： 1. 变量默认都是全局变量（一个文件中的变量所有的文件都可以访问），加上local变为局部变量，仅仅该文件可访问。 2. 变量类型：nil、Boolean、string、Number和table 。 在Lua中使用变量不需要提前声明，变量的类型决定于用户赋值的类型 。 可以使用 type()函数判断变量的类型。 3. 给一个变量赋值为nil，表示释放该变量。Boo
【Pytorch】Learning Notes
bryant_meng
10-20 794
由于各进程中的模型，初始参数一致 (初始时刻进行一次 broadcast)，而每次用于更新参数的梯度也一致，因此，各进程的模型参数始终保持一致。它使得应用程序认为自己拥有连续的可用的内存（一个连续完整的地址空间），而实际上，它通常是被分隔成多个物理内存碎片，还有部分暂时存储在外部磁盘存储器上，在需要时进行数据交换。而在 DataParallel 中，全程维护一个 optimizer，对各 GPU 上梯度进行求和，而在主 GPU 进行参数更新，之后再将模型参数 broadcast 到其他 GPU。
torch学习记录
开心的火龙果的博客
01-18 235
数据流 Dataset pytorch实现了一个基类Dataset来帮助构建数据集对象。要想实现自己的数据集类需要基于torch.utils.data.Dataset来完成，并需要在类中实现两个方法，分别是： __getitem__:用于返回一条数据，DATA_CLASS[index]相当于DATA_CLASS.__getitem__(index) __len__:用于返回样本数量，len(DAT...
torch学习笔记
qq_43420530的博客
12-21 1209
关于tensor tensor.data是属性，tensor.detach()是方法，返回的数据与原数据是共享的，一者改变另一者也跟着改变；并且默认都是不跟踪梯度，但是tensor.data这样会有风险，因为可能在某个地方数据改变了而我不知道，而detach()设置跟踪梯度之后可以规避风险；我们还可以使用类似NumPy的索引操作来访问Tensor的一部分，需要注意的是：索引出来的结果与原数据共享内存，也即修改一个，另一个会跟着修改 tensor默认不追踪梯度 tensor.clone()函数返回一个克隆，
Torch学习笔记
whgyxy的博客
08-14 3198
Torch笔记 （四）DNN训练方法 神经网络训练在torch中是比较固定的模式，在torch中都比较简单，torch就好像一个计算机硬件供应商，已经生产好了CPU、显卡、内存条、硬盘等等核心部件，咱们使用torch就是在组装电脑，按照不同的需求组装不同的电脑，不用自己造轮子，组装起来就快的多了，降低使用门槛，让大家都来玩玩现在红的发紫的深度学习。 言归正传，训练方法常用的有两种，一种是使
torch自定义层——【torch学习笔记】
诗酒趁年华。
04-20 1431
自定义层 引用翻译：《动手学深度学习》 深度学习成功的原因之一是可以在深度网络中使用的广泛的层中找到。这允许了巨大程度的定制和适应。例如，科学家们已经发明了图像、文本、集合、循环、动态编程，甚至计算机程序的层。你迟早会遇到一个在Torch中还不存在的层，甚至更好的是，你最终会发明一个新的层，对你手头的问题很有效。这时就需要建立一个自定义层。本节将告诉你如何做。 没有参数的图层 由于这略显复杂，我们从一个没有任何固有参数的自定义图层（又称模块）开始。我们的第一步与我们之前介绍模块时非常相似。下面的Center
torch学习笔记（1）
weixin_42423653的博客
12-15 1388
Debug大神代码的过程中，有好多torch语句不熟悉，阅读速度很慢，转眼就忘，顺便在这里记录下。 1、torch.ge 其实就是比较，官网上也有，torch.ge — PyTorch 1.10.0 documentation 一种是比较两个tensor之间，维度要一致，逐个元素进行比较，相同的返回True，否则返回False。 import torch a = torch.arange(0,6).view(2,3) b = torch.arange(2,8).view(2,3) torch.ge
pytorch学习笔记（一）
01-06
此为小弟pytorch的学习笔记，希望自己可以坚持下去。（2020/2/17） pytorch官方文档 pytorch中文教程 tensor tensor是pytorch的最基本数据类型，相当于numpy中的ndarray，并且属性和numpy相似，tensor可在GPU上进行...
Pytorch学习笔记Day一（Numpy学习）
01-07
Numpy学习 数组有几个非常重要的概念 1、维度Dimensions,叫作轴axes 2、轴的个数叫作秩rank 例： [[0,0,0],  [0,0,0]] ndarray.ndim = 2：数组轴的个数。二维数组 ndarray.shape = （2，3）:数组的维度。(n,m) ...
TorchScript学习笔记
qq_31930361的博客
11-19 2332
TorchScript学习笔记（一） TorchScript是一种可从python代码中创建序列化模型的方法。可以从python代码中保存，并在非python环境中加载模型。注：TorchScript 主要实现的是在 PyTorch 中表示神经网络模型所需的 Python 功能，并不适用于所有的Python特性。 torch.jit TorchScript是Pytorch的JIT实现。 JIT ，全称是 Just In Time Compilation（即时编译）。 JIT 是 Python 和 C++ 的
Pytorch官方教程学习笔记4：基于torch.autograd的自动微分
Dean143612的博客
11-04 1595
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（即模型的权重）会根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch 内置了一个称为 的微分引擎。它支持对任意计算图的梯度进行自动计算。考虑一个最简单的单层神经网络，包含输入 ，参数 和 ，以及某个损失函数。可以使用 PyTorch 以如下方式定义： 张量、函数和计算图 此代码的计算过程可以由以下计算图表示：图1 计算图其中，计算得到的z为y的估计量，通过二元交叉熵函数计算了z与y的差距，得到了损失。在这个网络中，
ZeroBraneStudio LUA IDE 推荐
云淡风轻
09-05 7424
简介 ZeroBrane Studio是一个轻量级Lua IDE。支持Lua 5.1，Lua 5.2，Lua 5.3，LuaJIT，支持语法高亮，实时编码，代码分析器和调试 实时调试功能是个亮点，正是解释型语言的最大优点的表现 ZeroBraneStudio 跨平台，Windows，MacOS和Linux上都能运行，并支持各种Lua版本，屌 而且还支持Markdown格式的注释 _ - it
rubygem-mixlib-log-3.0.9-1.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
C# BMS上位机源码解析：串口通信与数据库存储的关键技术实现
最新发布
08-18
基于C#语言开发的BMS（电池管理系统）上位机软件的关键技术。文章首先阐述了上位机软件在电池管理系统中的重要性，随后重点讲解了串口通信和数据库存储两个核心技术模块的具体实现方法。对于串口通信部分，文中通过具体的C#代码示例演示了如何利用SerialPort类完成数据的读写操作，并强调了预设串口协议带来的良好扩展性。针对数据库存储方面，则展示了借助ADO.NET或Entity Framework技术实现与SQL Server数据库交互的方式，包括建立连接、执行SQL语句等步骤，从而确保能够高效地保存从串口接收到的数据，以便进一步进行数据分析和处理。 适合人群：具有一定编程经验的技术人员，尤其是从事嵌入式系统、物联网设备或电池管理系统开发的相关从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解C#环境下BMS上位机开发流程的学习者；旨在帮助开发者掌握串口通信和数据库存储两大核心技能，提高其解决实际项目中类似问题的能力。 其他说明：文中提供的示例代码有助于读者更好地理解和实践文中提到的概念和技术点，在此基础上可根据自身项目的特定需求做适当调整和优化。
基于MATLAB的考虑时间相关性的蒙特卡洛风电光伏功率场景生成方法 - Monte Carlo Simulation
08-18
内容概要：本文介绍了两种基于蒙特卡洛方法的风电和光伏功率场景生成方法，分别是普通蒙特卡洛方法和考虑时间相关性的蒙特卡洛方法。普通蒙特卡洛方法通过随机生成风速和光照强度来计算功率，但未考虑时间相关性。而考虑时间相关性的蒙特卡洛方法则利用多元高斯分布构建时间相关性，从而更真实地反映风电和光伏出力的变化情况。文中详细描述了这两种方法的具体步骤，并通过对比分析展示了考虑时间相关性的方法能更好地模拟实际场景。最后，通过后向削减法筛选出典型场景及其概率。 适合人群：从事电力系统规划、调度和运营的专业人士，以及对风电和光伏功率预测感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要进行风电和光伏功率预测的项目，旨在提高预测准确性，优化电力系统的运行和管理。 其他说明：本文由作者原创编写，提供了详细的理论背景和实施步骤，并附有参考文献供进一步研究。
MATLAB实现数字基带信号编码及功率谱分析：涵盖多种编码方式的技术详解与应用 · 编码方式
08-18
内容概要：本文档详细介绍了使用MATLAB实现常见的数字基带信号编码方法及其功率谱分析。涵盖了单极性和双极性非归零码、归零码、差分码、数字双相码、密勒码、AMI码和HDB3码等多种编码方式。每种编码方式都配有详细的程序注释和技术文档，帮助读者理解其特性和应用场景。文中还提供了具体的MATLAB代码示例，如生成基础波形的函数nrz_generator、计算并绘制功率谱的函数plot_power_spectrum以及各种编码器的具体实现。通过对不同编码方式的频谱分析，展示了它们各自的特点和适用范围。 适合人群：对数字通信系统感兴趣的工程技术人员、科研人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解数字基带信号编码原理及其功率谱特性的人群。通过实际编程练习，掌握不同类型编码的生成方法和频谱特点，为后续研究和应用打下坚实基础。 其他说明：文档不仅提供理论解释，还包括大量实用的MATLAB代码片段，便于读者动手实践。同时，通过对比不同编码方式的功率谱，直观地展示了各自的优缺点，有助于选择最适合特定应用场景的编码方式。
邱锡鹏学习笔记
05-16
### 关于邱锡鹏的机器学习学习笔记及相关资源 邱锡鹏是自然语言处理和深度学习领域的一位知名学者，其著作《神经网络与深度学习》以及相关教学资料被广泛应用于学术界和工业界的教育中。以下是关于邱锡鹏及其机器...
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