PyTorch 第3页

PyTorch张量介绍和用法

张量是Pytorch的关键组件。可以说PyTorch完全基于张量。在数学中, 数字的矩形数组称为度量。在NumPy库中, 这些指标称为ndaaray。在PyTorch中, 它被称为Tensor。张量是n维数据容器。例如, 在PyTorch中...

本文概述机器学习进行预测(创建数据模型) 使用线性类进行预测在此, 我们简要介绍了如何实现基于机器学习的算法, 以训练线性模型来拟合一组数据点。为此, 无需具备任何深度学习的先验知识。我们将从讨论监督学习开始。我们将讨论监督学习的概...

感知器是单层神经网络, 或者可以说神经网络是多层感知器。 Perceptron是一个二进制分类器, 用于监督学习中。人工神经网络中生物神经元的简单模型称为Perceptron。可以决定由数字矢量表示的输入是否属于某个特定类的函数称为二进制...

本文概述创建一维张量在Tensor中检查元素的数据类型访问Tensor的元素访问具有指定范围的Tensor元素使用Integer元素创建浮点张量查找张量的大小更改张量视图使用numpy数组的张量众所周知, PyTorch已...

PyTorch是针对使用CPU和GPU进行深度学习的优化张量库。 PyTorch有一组丰富的软件包, 可用于执行深度学习概念。这些软件包可帮助我们进行优化, 转换和损失计算等。让我们简要了解这些软件包。 S.No Name Descript...

本文概述优化的迭代过程绘制内容, 样式和最终目标图像完整的代码我们拥有所有三个图像, 现在, 我们可以执行优化过程。要执行优化过程, 我们必须执行以下步骤：步骤1：第一步, 我们定义一些基本参数, 这些参数可以帮助我们直观地了解...

在感知器模型中, 我们使用线性模型对数据的两个区域进行分类。实际数据要复杂得多, 并不总是按直线分类。为此, 我们需要一个非线性边界来分离数据。 Perceptron模型是在神经网络的最基本形式上工作的, 但是对于现实的数据分类, 我们使用...

在本主题中, 我们将讨论一种在图像识别中使用的新型数据集。该数据集称为MNIST数据集。 MNIST数据集可以在网上找到, 并且本质上只是各种手写数字的数据库。 MNIST数据集包含大量数据, 通常用于证明深度神经网络的真正功能。假设我们...

均方误差的计算方法与之前的一般损耗方程式大致相同。我们还将考虑偏差值, 因为这也是在训练过程中需要更新的参数。 (y-Ax + b)2 均方误差最好用图示说明。假设我们有一组值, 我们首先像以前一样绘制一些回归线参数, 其大小由一组随机的...

我们的下一个任务是在先前标记的图像的帮助下训练神经网络, 以对新的测试图像进行分类。因此, 我们将使用nn模块来构建神经网络。有以下步骤来实现神经网络进行图像识别：步骤1：在第一步中, 我们将定义用于创建神经模型实例的类。此类将从...