一些pytorch问题讲解链接

最新推荐文章于 2025-05-01 11:15:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-01 11:15:10 发布 · 146 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch

本文深入探讨了PyTorch中Tensor的自动求导机制，详细解释了requires_grad、volatile及no_grad的作用与应用场景，适合希望深入了解PyTorch梯度计算原理的读者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Pytorch中 nn.Transformer的使用详解与Transformer的黑盒讲解
iioSnail的博客
07-28 9万+
1. Transformer的训练过程讲解 2. Transformer的推理过程讲解 3. Transformer的入参和出参讲解 4. nn.Transformer的各个参数讲解 5. nn.Transformer的mask机制详解 6. 实战：使用nn.Transformer训练一个copy任务。
pytorch是什么？解释pytorch的基本概念
gu1857035894的博客
06-11 1万+
PyTorch是Torch7团队开发的,从它的名字就可以看出,其与Torch的不同之处在于PyTorch使用了Python作为开发语言。pytorch是什么？能用来干什么？你关心的问题，解答来了。pytorch是什么？用来干什么？PyTorch 是一种开源深度学习框架，以出色的灵活性和易用性著称。这在一定程度上是因为与机器学习开发者和数据科学家所青睐的热门 Python 高级编程语言兼容。PyTorch 是一种用于构建深度学习模型的功能完备框架，是一种通常用于图像识别和语言处理等应用程序的机器学习。使用 P
【PyTorch】Pytorch 入门简介
小田的专栏
03-08 3058
PyTorch 是一个由Facebook的人工智能研究团队开发的，开源深度学习框架。2016年发布后，PyTorch很快就因其易用性、灵活性和强大的功能而在科研社区中广受欢迎。发布伊始：2016年Facebook的AI研究团队公开了PyTorch，其旨在提供一个快速、灵活且动态的深度学习框架。PyTorch的设计哲学与Python非常相似：易读性和间接性优于隐式的复杂性。PyTorch用Python语言编写，是Python的一种扩展。
pytorch详解
VIEO
06-20 1329
斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。选自ezyang博客，作者：Edward Z. Yang，机器之心编译，参与：panda。大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++
Python中Pytorch入门讲解详解
ning的博客
11-20 830
使用torch.nn模块，我们可以轻松定义自己的神经网络。return xprint(net)通过本文的介绍，我们了解了PyTorch的基本操作、张量处理、自动求导机制、神经网络的构建和训练过程。PyTorch的强大之处在于其动态计算图和易用性，使得研究和开发变得更加灵活和高效。希望读者能够通过本文快速入门PyTorch，并在实际项目中应用这些知识。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章长文之最全的Pytorch入门讲解。
机器学习框架PyTorch详解和案列分析
Web3 & Basketball
08-03 5517
PyTorch 是一个基于 Python 的机器学习框架，由 Facebook 于 2016 年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。PyTorch 的核心组件是张量，它是一个多维数组，可以用于存储和处理数据。PyTorch 的张量与 NumPy 的数组类似，但也提供了 GPU 加速和自动微分等功能。PyTorch 使用动态计算图，这意味着在运行时可以修改计算图，从而允许更灵活的模型构建和调试。这与 TensorFlow 等框架的静态计算图不同。
PyTorch详细教程
IT菜鸟
02-13 1万+
为了加速计算，一些框架会使用对神经网络“先编译，后执行”的静态图来描述网络。静态图的缺点是难以描述控制流（比如 if-else 分支语句和 for 循环语句），直接对其引入控制语句会导致产生不同的计算图。比如循环执行 n 次 a=a+b，对于不同的 n，会生成不同的计算图。
Pytorch中的一些函数参数讲解
knighthood2001
05-17 1980
在这个示例中，我们首先创建了一个大小为 (1, 3, 10, 10) 的输入特征图，其中 1 表示批量大小，3 表示通道数，10x10 表示特征图的高度和宽度。表示使用原地操作执行 ReLU 激活函数，即直接在输入张量上执行 ReLU 操作，并修改输入张量本身，而不是创建一个新的张量来存储结果。在深度学习中，上采样通常用于将低分辨率的特征图恢复到原始输入图像的分辨率，或者增大图像以便进行后续的处理。（输出张量）：可选参数，用于指定输出张量。（默认情况），则会创建一个新的张量来存储操作的结果，并将其返回。
pytorch学习课件
09-12
PyTorch学习课件 PyTorch是当前深度学习领域中最流行的开源机器学习库之一，本资源旨在为读者提供PyTorch的学习...课程将通过理论讲解、实践和讨论等方式，帮助学生更好地理解和掌握深度学习和PyTorch相关的知识点。
Yolov2 pytorch版本
04-13
4. **Skip Connections**：借鉴ResNet中的残差连接，允许信息直接从输入传递到输出，减少了梯度消失问题。 5. **Spatial Pyramid Pooling**：通过多尺度特征图来检测不同大小的目标。 6. **Fine-tuning on COCO**...
pytorch 中文手册学习讲解及方法大全
qq_26413875的博客
08-12 1691
pytorch 是时下最热门的深度学习主流框架之一，掌握好它的使用对深度学习的理解和应用具有极大的帮助，以下是一些学习资料。 1、中文手册GitHub地址： 2、pytorch官方出的一些文档： 3、如何使用pytorch创建一个神经网络： 4、pytorch 加上LSTM 5、pytorch加RNN OK，大家一起加油吧！！！冲呀 ...
Pytorch 最全入门介绍，Pytorch入门看这一篇就够了_pytorch csdn
m0_58477260的博客
04-09 1万+
在这一部分，我们将会对Pytorch做一个简单的介绍，包括它的历史、优点以及使用场景等。DataLoader类提供了对数据集的并行加载，可以有效地加载大量数据，并提供了多种数据采样方式。常用的参数有：dataset：加载的数据集（Dataset对象）batch_size：batch大小shuffle：是否每个epoch时都打乱数据num_workers：使用多进程加载的进程数，0表示不使用多进程# 数据转换])# 下载并加载训练集# 下载并加载测试集。
学习笔记（8):PyTorch框架讲解与应用-交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
huangbo23的专栏
10-12 145
1、学会PyTorch基本使用 2、学会深度学习基础算法 3、结合PyTorch完成深度学习入门应用
PyTorch介绍与应用：轻松上手深度学习框架
Androiddddd的博客
01-16 6689
PyTorch是一个灵活、高效、易上手的深度学习框架，由Facebook开源，它广泛用于计算机视觉、自然语言处理等领域。PyTorch的基本功能涵盖了构建和训练神经网络的所有操作，如张量、自动微分（Autograd）、神经网络模块、数据集、优化器、GPU支持。除此之外，PyTorch还有丰富的库支持，比如Torchvision（用于图像处理）和Torchtext（用于文本处理），这些库可以帮助我们快速实现复杂任务。本文介绍了深度学习框架PyTorch以及如何使用它构建和训练神经网络模型。
深度学习框架：PyTorch使用教程 ！！
最新发布
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
05-01 4617
PyTorch是由Facebook的人工智能研究团队开发的一款开源深度学习框架。与TensorFlow的静态图相比，PyTorch采用动态图机制（即运行时定义计算图），便于调试和开发复杂模型。内置强大的自动求导（Autograd）模块，可以自动计算梯度，极大简化了反向传播算法的实现。提供了张量（Tensor）运算、神经网络层（nn模块）、优化器（optim模块）等丰富的工具和函数，方便快速搭建各种模型。支持CUDA，可以方便地将数据和模型转移到GPU上加速运算。
pytorch知识整理
weixin_44038243的博客
11-10 1345
整理零散相关torch框架知识
【Pytorch】2024 Pytorch基础入门教程（完整详细版）
热门推荐
炼丹笔记
09-11 24万+
Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用 Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。
Pytorch库详细学习与解析
橙色小博的博客，励志在人工智能领域发光发热！
04-03 1471
PyTorch 以其动态计算图、简洁的 API 和强大的社区支持，成为深度学习领域的重要工具之一。它不仅适合初学者快速上手，也能满足研究人员和开发者在复杂模型设计和调试中的需求。无论你是进行学术研究还是工业应用，PyTorch 都是一个值得学习和使用的框架。希望本文能帮助你更好地理解和使用 PyTorch！我是橙色小博，关注我，一起在人工智能领域学习进步！
gan pytorch代码讲解
05-04
下面是一个使用 PyTorch 实现的 GAN 模型的代码讲解。 首先，我们需要导入必要的库。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Systemd

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值