我们使用索引和切片来访问张量的值。索引用于访问张量中单个元素的值，而切片用于访问一系列元素的值。我们使用赋值运算符来修改张量的值。使用赋值运算符赋予新值将使用新值修改张量。步骤：导入所需的库。这里，所需的库是 torch。定义 PyTorch 张量。使用索引访问特定索引处单个元素的值，或使用切片访问一系列元素的值。使用… 阅读更多

PyTorch 张量是一个包含单个数据类型元素的 n 维数组（矩阵）。张量类似于 NumPy 数组。NumPy 数组和 PyTorch 张量之间的区别在于，张量利用 GPU 加速数值计算。为了加速计算，图像被转换为张量。要将图像转换为 PyTorch 张量，我们可以采取以下步骤：步骤：导入所需的库。所需的库是 torch、torchvision、Pillow。读取图像。图像必须是 PIL 图像或范围在 [0, 255] 内的 numpy.ndarray (HxWxC)。这里 H、W 和… 阅读更多

在操作列表中的数据时，我们可能会遇到需要根据元素的频率有选择地从列表中删除元素的情况。在这篇文章中，我们将探讨如何删除频率小于等于 2 的列表中的所有元素。您也可以将程序中的值 2 更改为任何数字。使用 count：count 方法保留列表中每个元素的计数。因此，我们将其与 for 循环一起使用，并设置一个条件，只保留计数大于 2 的元素。示例实时演示列表 A = ['Mon', 3, 'Tue', 'Mon', 9, ... 阅读更多

在本例中，我们将使用 PyTorch 训练一个 CNN 来使用 MNIST 数据集识别手写数字分类器。MNIST 是一个广泛用于手写分类任务的数据集，涵盖超过 70k 个标记的 28*28 像素灰度手写数字图像。该数据集包含近 60k 个训练图像和 10k 个测试图像。我们的工作是使用 60k 个训练图像训练模型，然后测试其在 10k 个测试图像上的分类准确性。安装首先，我们需要 MXNet 最新版本，为此，只需在您的终端上运行以下命令：$pip install mxnet您将看到类似以下内容：正在收集 mxnet 下载 https://files.pythonhosted.org/packages/60/6f/071f9ef51467f9f6cd35d1ad87156a29314033bbf78ad862a338b9eaf2e6/mxnet-1.2.0-py2.py3-none-win32.whl (12.8MB) ... 阅读更多

关于线性回归简单线性回归基础知识使我们能够理解两个连续变量之间的关系。示例 - x = 自变量重量 y = 因变量高度 y = αx + β让我们通过程序来理解简单的线性回归 - # 简单线性回归导入 numpy 为 np 导入 matplotlib.pyplot 为 plt np.random.seed(1) n = 70 x = np.random.randn(n) y = x * np.random.randn(n) colors = np.random.rand(n) plt.plot(np.unique(x), np.poly1d(np.polyfit(x, y, 1))(np.unique(x))) plt.scatter(x, y, c = colors, alpha = 0.5) plt.show()输出线性回归的目的：最小化点与直线（y = αx + β）之间的距离调整系数：α截距/偏差：β使用 PyTorch 构建线性回归模型让我们… 阅读更多