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python pytorch AI机器学习实践

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pytorch 1.2 与 Tensorflow 2.0 谁优谁劣？

深度学习 tensorflow api pytorch python

Tensorflow作为长盛不衰的深度学习框架，一直广泛受到工业、科研学术界的欢迎，而近期推出Tensorflow2.0更是将Tensorflow的热度填了一把火。但作为深度学习的另外两位巨头（Keras和pytorch）似乎也在逐渐的撼动Tensorflow的领主地位。这里主要介绍Tensorflow和pytorch的王者之争。

2019-11-18

1.5K0

pytorch基础知识-tensor张量的创建上

张量是pytorch神经网络的血液，没有血液的流通就没有整个pytorch躯体的运转。本文将介绍tensor的创建方法，其中包含了多种API代码需要牢记

2019-11-17

6260

pytorch基础知识-tensor张量的创建下

若使用rand_like的函数，torch.rand_like(a)表示接收的参数不再是shape，而是tensor类型。将上面的a的shape读出来后，再送给rand函数。

2019-11-17

9230

pytorch基础知识切片与索引-下

上期介绍了一些切片和索引的基本API和CNN图片的基本矩阵函数构成，本文继续介绍切片和索引的相关知识。

2019-11-17

9000

pytorch基础知识-维度变换-（中）

这里可以总结为括号内的index的范围为[-a.dim()-1, a.dim()+1)。注意是包含前面不包含后面（括号类型）。

2019-11-17

6980

broadcasting(自动扩展)与合并分割（上）

boradcasting简而言之有两大特点：（1）功能类似于上期讲的expand，可以实现维度扩展。（2）但它不需要复制数据，因此可以极大的节省内存空间。

2019-11-17

6970

broadcasting(自动扩展)与合并分割（下）

此外也可以分为更复杂的组，如分为.split([2, 1], dim=0)，表示一组是2个长度、另一组的1个长度。因使用简单，这里不再赘述。

2019-11-17

5080

pytorch基础知识-属性统计（下）

api max min self torch

由输出结果可见，加了keepdim=True后，输出矩阵的shape为[4, 2]而不是[4, 1]。本身统计信息是带有改变dim功能的，添加该语句后，可以保持前后的din一致。当然也可以使用.unsqueeze函数添加列，但不如直接加keepdim=True简单。

2019-11-17

1.2K0

pytorch基础知识-高阶代码

API: torch.where(condition, x, y) => Tensor

2019-11-17

8580

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