标签: 深度学习
第1章 PyTorch与深度学习
给大家分享一套课程——《Pytorch深度学习入门与实战》,2022年7月最新升级完整版25章,课程包升级。课程配套有完整的代码+课件+数据集下载。 Pytorch深度学习入门与实战课程是一套系统实战课程,结合了超多的经典...
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库,具有灵活性和可扩展性,可以轻松自定义模型。在本节中,我们将使用 PyTorch 库构建神经网络,利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重,并利用 Sequential 类简化网络...
构建5*3数组,只是分配了空间未初始化#这里产生个0-1之间的tensor张量,并且初始化print(x1)自己创建的数据集没有做任何维度的转换。for input,label in dsLoader: #四条数据分成了2批,循环两次。
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种广泛应用的深度学习模型。通过参数共享、局部感知和空间结构等优势,能够更好地处理图像数据,并在图像识别、目标检测和图像生成等任务中展现出强大的能力...
日月光华老师2020年全新 Pytorch 深度学习入门与实战,2020年最通俗易懂的实例课程,最新版本实例演示, 本课程用通俗易懂的实例,系统讲解了PyTorch框架的使用,是一堂备受好评、简明易懂的深度学习教程。
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PyTorch是一个深度学习框架,它提供了各种工具和功能来构建、训练和部署深度学习模型。相比其他深度学习框架,例如TensorFlow,PyTorch更加易于使用和灵活。在PyTorch中,我们可以使用张量(tensor)对象来存储和...
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机器视觉-深度学习
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刘二大人PyTorch深度学习课程课件
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PyTorch深度学习实践ppt,附代码。里面带有深度学习基础概念介绍(如卷积、池化、反向传播等)、经典网络介绍(如VGG、inception、resnet等等)
爱因斯坦求和是一种对求和公式简洁高效的记法,其原则是当变量下标重复出现时,即可省略繁琐的求和符号。比如求和公式: 其中变量 a 与变量 b 的下标是相同的(即重复出现),则可将其记为: einsum方法正是利用了...