weixin_44063529的博客

在人工智能迅速发展的今天，深度学习已成为推动技术革新的核心力量。本“PyTorch专栏”旨在帮助读者深入理解并掌握深度学习框架PyTorch的使用，通过实战案例和理论指导，培养读者的深度学习思维和项目实践能力。

这篇文章是关于PyTorch深度学习框架的详细介绍和使用技巧。它包括了`torch.nn.Parameter`与`buffer`的区别，`nn.Module`类中注册`Parameter`的机制，`Tensor`、`Variable`和`Parameter`的概念及其操作。此外，还总结了PyTorch中的一些常用函数，如`.data`与`.detach()`的区别，`.scatter`与`._scatter`的用法，以及如何使用`.new()`和`.cpu().numpy()`。

本文详细介绍了使用迁移学习技术在宝可梦精灵数据集上进行图像分类的实战过程。首先，介绍了数据集的收集、划分、加载和预处理，包括自定义PyTorch数据库的实现。接着，构建了ResNet18网络结构，并提供了训练和测试流程的代码。最后，通过迁移学习技术，利用预训练的ResNet18模型，并根据特定任务调整最后的全连接层，以实现对宝可梦精灵的分类。

这篇文章详细介绍了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的原理与应用。首先，它解释了时间序列数据的表示方法，包括数值、图像和文字序列的表示。接着，文章深入探讨了RNN的工作原理，包括情感分析任务的优化和RNN单元结构的展开。此外，还讨论了梯度弥散和爆炸问题，并展示了如何解决这些问题。最后，文章重点介绍了LSTM的结构和优势，以及如何在PyTorch中实现LSTM，并提供了情感分类的实战案例。

这篇文章是关于使用深度学习模型对CIFAR-10数据集进行分类的实战教程。首先介绍了CIFAR-10数据集，包含60000张32x32像素的图片，分为10个类别。接着，文章详细实现了LeNet5和ResNet18两个深度学习模型，并提供了训练和测试的通用代码，展示了如何使用PyTorch框架进行模型训练、测试和评估。最后，通过实验结果展示了模型性能。

这篇文章详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基本概念和原理，并探讨了其在图像处理中的应用。文章首先解释了图片数据的格式和卷积操作的原理，接着介绍了卷积层、池化层和BatchNorm等关键组件。随后，文章回顾了LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet-2、ResNet和DenseNet等经典CNN模型，并讨论了它们的网络结构发展。此外，还涵盖了nn.Module类的使用，数据增强技术，如翻转、旋转、缩放和裁剪，以及加入白噪声的方法。整篇文章为读者提供了一个全面了解CNN的视角。

本文深入探讨了深度学习中的过拟合和欠拟合问题，通过对比线性与非线性模型，分析了拟合过程中的噪声和高阶多项式的拟合能力。文章还介绍了交叉验证技术，以及如何通过正则化、动量、学习率衰减和Early stopping等策略降低过拟合风险。最后，讨论了Dropout方法在神经网络中的应用，以及如何在训练和验证阶段正确使用Dropout来提高模型的泛化能力。

本文是关于神经网络与全连接层的详细解析，涵盖了逻辑回归、交叉熵、多分类问题、全连接层设计、激活函数、GPU加速以及MNIST数据集的实战测试。文章通过PyTorch框架，介绍了如何实现神经网络的构建、训练和测试，以及使用Visdom进行数据可视化的方法。

本文详细介绍了随机梯度下降（SGD）在深度学习中的应用，包括导数、偏微分、梯度的基本概念，深度学习中权值和误差的求解过程，以及影响学习过程的因素，如初始化参数、学习率和动量。文章还探讨了常见激活函数如sigmoid、tanh和ReLU的特性和梯度计算，以及损失函数如均方误差（MSE）和softmax的原理和求导方法。最后，通过PyTorch API的实战示例，展示了如何使用SGD进行优化。

本文是一篇关于PyTorch进阶教程的优快云博客，主要介绍了如何使用PyTorch库中的函数，例如torch.max、torch.min、torch.mean和torch.sum，来计算张量在特定维度上的最大值、最小值、均值和总和。这些操作在神经网络训练中尤为重要，例如在分类任务中确定预测类别，或在计算模型误差时使用。博客通过案例展示了这些函数的应用，帮助读者更深入地理解PyTorch的使用。

这篇文章是一篇关于PyTorch基础的教程，主要介绍了数据类型、张量（Tensor）的创建、索引与切片方法，以及维度变换技术。文章通过详细的代码示例和图表，讲解了标量、向量、矩阵等不同维度数据的处理方式，以及如何使用PyTorch进行高效的数据操作。适合初学者快速掌握PyTorch的基本使用方法。

本文深入探讨了使用PyTorch进行回归和分类问题的方法。首先介绍了梯度下降算法，这是求解权重矩阵最优解的关键技术。接着，文章通过线性回归和逻辑回归的实战代码示例，展示了如何利用PyTorch实现模型训练。此外，还涉及了分类问题的基本理论，并以手写数字识别为例，提供了完整的PyTorch代码实现，包括数据加载、模型构建、训练过程以及测试准确性评估。

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