简介 在深度学习中训练神经网络时，选择正确的架构和超参数非常重要。在训练期间评估网络在未见过数据上的性能至关重要。PyTorch 提供了在 Python 中创建和训练神经网络的工具。为了评估神经网络的测试准确率，可以引入验证集。安装 PyTorch 在 PyTorch 中训练神经网络之前，让我们确保已安装必要的依赖项。可以使用 pip 或 conda 安装 PyTorch。对于计算机视觉任务，运行以下命令以安装 PyTorch 以及 torchvision 库：“pip install torch torchvision” ... 阅读更多

在本文中，我们将学习雅可比矩阵以及如何在 PyTorch 中使用不同的方法计算此矩阵。我们在各种机器学习应用中使用雅可比矩阵。雅可比矩阵 我们使用雅可比矩阵来计算输入和输出变量之间的关系。雅可比矩阵包含向量值函数的所有偏导数。我们可以在各种应用机器学习应用中使用此矩阵。以下是一些用法： 用于分析多元微积分中函数的梯度和导数。求解系统的微分方程。计算向量值函数的反函数。分析动态... 阅读更多

PyTorch 是一个广泛使用的开源机器学习框架，由 Facebook 的 AI 研究团队开发。它以其灵活性和速度以及轻松构建复杂模型的能力而闻名。PyTorch 基于 Torch 库，该库最初是用 Lua 开发的，它提供了 Python 绑定。PyTorch 在学术界和工业界广泛用于各种机器学习任务，例如计算机视觉、自然语言处理和语音识别。在本教程中，我们将学习如何使用 PyTorch 库构建深度学习模型。入门 在深入使用 torch 库之前，... 阅读更多

基于索引的操作在操作和访问张量内特定元素或数据子集方面发挥着至关重要的作用。PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，它提供了强大的机制来有效地执行此类操作。通过利用基于索引的操作，开发人员可以提取、修改和重新排列张量沿各个维度的数据。张量基础 PyTorch 张量是多维数组，可以保存各种类型的数值数据，例如浮点数、整数或布尔值。张量是 PyTorch 中的基本数据结构，并且是构建和操作神经网络的基础。要在 PyTorch 中创建张量，我们... 阅读更多

计算机视觉任务通常需要对图像数据进行预处理和增强，以提高模型性能和泛化能力。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了一个强大的图像转换库，称为 torchvision.transforms。此库提供了广泛的预定义转换，用于数据增强和预处理。但是，在某些情况下，预定义的转换可能不足，我们需要对图像数据应用自定义转换。在这篇博文中，我们将探讨 PyTorch 中的功能转换的概念，并演示如何为计算机视觉任务创建和应用自定义转换。了解 PyTorch 中的转换 转换在... 阅读更多

PyTorch 是一种开源机器学习框架，在学术研究和行业中被广泛使用。它提供了丰富的工具和库来有效地构建和训练神经网络。PyTorch 中的张量 在 PyTorch 中，张量是一个多维值的数组，可用于表示机器学习模型的数据。维度可以是 1D、2D、3D 等，完全取决于它们表示的数据的复杂性。让我们举个例子，1D 张量可用于表示一系列值，例如时间序列数据，而 2D 张量可用于表示... 阅读更多

机器学习是人工智能的一个分支，涉及开发统计模型和算法，使计算机能够从输入数据中学习并做出决策或预测，而无需进行硬编码。它涉及使用大型数据集训练 ML 算法，以便机器能够识别数据中的模式和关系。什么是自动编码器？具有自动编码器的神经网络架构用于无监督学习任务。它由编码器和解码器网络组成，经过训练可以重建输入数据，方法是将其压缩成低维表示... 阅读更多

每个机器学习项目都依赖于数据，由 Facebook 创建的著名的开源机器学习工具包 PyTorch 也不例外。本手册旨在简化将数据加载到 PyTorch 中的过程，并尽快让您启动并运行。本文将主要介绍 PyTorch 的 DataLoader、Dataset 和 Transform 类。为了帮助您理解这些 PyTorch 核心概念并简化您的机器学习应用程序，我们将介绍一些现实世界的例子。PyTorch 数据加载：简要概述 对于导入和准备数据，PyTorch 提供了一个强大而适应性强的工具箱。三个关键要素... 阅读更多

Python 中的 3D 张量以其矩阵数组而闻名，而 1D 和 2D 张量分别表示向量和矩阵。Pytorch 由基于 Python 编程的机器学习框架的开源模块定义，它提供了名为 torch 的模块。在 Python 中，我们有一些内置函数，如 randn()、rand() 和 split()，可用于表示 Pytorch 中 3D 张量的切片。语法 在示例中使用以下语法： import torch 这是一个 Python 模块，它包含所有神经网络的基类。它... 阅读更多

简介 由于其识别图像中空间特征的能力，卷积神经网络 (CNN) 已广泛用于图像分类应用。一个名为 PyTorch 的流行开源机器学习包提供了创建和完善神经网络（包括 CNN）的帮助。在本文中，我们将介绍如何使用 PyTorch 创建基于 CNN 的图像分类器。数据集 在深入探讨实现细节之前，让我们先讨论一下数据集。我们将使用 CIFAR-10 数据集，该数据集包含 60,000 张 32x32 彩色图像，分为 10 个类别，每个类别 6,000 张图像。... 阅读更多