张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。
本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络，是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上，并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整，详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节点图就是有帮助的，你可以基于前向和反向传
选自GitHub 机器之心编译 参与：路 本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络，是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上，并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整，详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节
我们可以将这些单元神经元组合为层和堆栈，形成神经元网络。一个神经元层的输出变成另一层的输入。对于多个输入单元和输出单元，我们现在需要将权重表示为矩阵。
在这篇文章中，我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。
在传统软件工程中，程序问题（即Bugs）会导致程序崩溃，但开发人员可以通过检查错误来了解原因。
在深度学习中，当我们使用神经网络模型进行训练时，有时会遇到 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 这样的错误信息。这个错误通常表示我们的模型期望一个一维向量作为目标值，但实际上我们传递了一个多维张量作为目标值。
在本教程中，我们将在PyTorch中构建一个简单的DCGAN，并在手写数据集上对它进行训练。我们将讨论PyTorch DataLoader，以及如何使用它将图像数据提供给PyTorch神经网络进行训练。PyTorch是本教程的重点，所以我假设您熟悉GAN的工作方式。
正如我们在第一章和第二章中讨论的，有时机器学习模型可能出错。它们可能有错误。它们可能被呈现出以前没有见过的数据，并以我们意料之外的方式行事。或者它们可能完全按设计工作，但被用于我们非常希望它们永远不要被用于的事情。
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
我们将深入探讨使用 PyTorch 构建自己的神经网络必须了解的 2 个基本概念：张量和梯度。
在本教程中，我们将使用我们已有的关于 PyTorch 和线性回归的知识来求解一类非常不同的问题：图像分类。我们将使用著名的 MNIST 手写数字数据库作为我们的训练数据集。其中含有 28×28 像素的灰度手写数字图像（0 到 9），并且每张图像都带有指示该图像的数字的标签。下面是一些来自该数据集的样本：
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会使用view()函数来改变张量的形状。然而，有时候在使用view()函数时可能会遇到如下错误：
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
PyTorch 的关键数据结构是张量，即多维数组。其功能与 NumPy 的 ndarray 对象类似，如下我们可以使用 torch.Tensor() 创建张量。如果你需要一个兼容 NumPy 的表征，或者你想从现有的 NumPy 对象中创建一个 PyTorch 张量，那么就很简单了。
本文将介绍如何在 PyTorch 中构建一个简单的卷积神经网络，并训练它使用 MNIST 数据集识别手写数字，这将可以被看做是图像识别的 “Hello, World!”；
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包，她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
在使用PyTorch进行深度学习模型训练或推理时，有时候会遇到EOFError: Ran out of input的错误。本文将详细解释这个错误的含义，并提供一些可能的解决方法。
在深度学习中，Tensor是一种重要的数据结构，它可以用来存储和处理多维数组。在PyTorch中，Tensor是一种非常基础且常用的数据类型，它支持很多高效的操作。本篇博客将介绍如何使用torch tensor，让你快速入门。
在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行张量操作时，你可能会遇到一个错误，该错误提示 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量"。这个错误通常发生在你试图使用一个张量作为另一个张量的索引时，但是张量的数据类型不适合用于索引。 在本篇博客文章中，我们将探讨这个错误背后的原因，如何理解它以及如何修复它。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将可视化一个单一灰度图像的张量flatten 操作，我们将展示如何flatten 特定的张量轴，这是CNNs经常需要的，因为我们处理的是批量输入而不是单个输入。
斯蒂文查了查 2019 年 1 月 3 日平安银行 (000001.XSHE) 的收盘价，发现是 9.28，他默默将这个单数字存到 X0 里。
每一个深度学习项目都是不同的。不管你有多少经验，你总会遇到新的挑战和意想不到的行为。你在项目中运用的技巧和思维方式将决定你多快发现并解决这些阻碍成功的障碍。
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA的，但是财大气粗，考虑到自己的特殊应用，就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
秘籍是关于如何使用特定 PyTorch 功能的简短、可操作的示例，与我们的全长教程不同。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：
文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问，也欢迎留言告知我们。
理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念：Tensors(张量)、Tensor operations 张量操作、differentiation微分、gradient descent 梯度下降等等。
当我们在训练深度学习模型时，有时会遇到这样的错误消息：Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size。这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时，表示模型期望每个通道（channel）的输入数据不止一个值，但实际输入的大小却是torch.Size。
深度学习是机器学习父领域中的一个子领域，它是受大脑工作启发的一类算法的研究和应用。 给定足够的数据并通过它进行迭代，这些算法可以近似于描述数据的任何函数，并且正确地称为通用函数近似器。 那么 PyTorch 进入这个生态系统的位置是什么？
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 邵胖胖，江凡，笪洁琼，Aileen 也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？问题在于大多数讲述张量的指南，都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语。 别担心！ 我像小孩子一样讨厌数学，所以如果我能明白，你也可以!我们只需要用简单的措辞来解释这一切。所以，张量(
高清思维导图已同步Git：https://github.com/SoWhat1412/xmindfile
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
在使用深度学习框架进行模型训练或推理时，我们经常会遇到处理多维数据的情况。然而，当我们尝试使用维度为3的张量进行操作时，有时会遇到"too many indices for tensor of dimension 3"（维度为3的张量有太多的索引）的错误信息。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
项目地址：https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch
ChatGPT的横空出世让人工智能成功地吸引了大量的注意力，变成了整个2023年科技圈的最热话题。笔者从事的客户服务管理的工作，日常的工作中也需要处理一些技术相关问题，以此为契机，阅读了一些机器学习和深度学习的文章和书籍，希望可以更好的认识和理解深度学习和人工智能，实践是学习的最好手段，于是尝试学习并自己搭建一个深度学习的神经网络去实现简单的图像分类识别功能。这个过程相当于程序员在学习一门语言时写下的第一行“\underline{Hello World}” ，虽然过程很简单，却是入门的必经之路。
本系列将分为 8 篇 。本次为第 5 篇 ，结合上一篇的应用实例 ，将前边学到一些基础知识用到手写数字的识别分类上 。
MNIST机器学习入门 博文 ID：机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
关于张量、张量运算、批量、梯度优化、随机梯度下降这几个概念和Dense的一些参数，简单而又难以理解的几个名词，花了几天时间才看了个七七八八，尤其是Dense的输入输出参数、权重和偏置向量是如何发挥作用的。
在进行深度学习任务和数据处理时，我们经常会涉及到使用张量（tensors）作为索引操作。在使用张量作为索引时，我们常常会遇到“RuntimeError: tensors used as indices must be long or byte tensors”的错误。 这篇博客文章将向您解释这个错误的原因，并为您提供几种解决方法。
这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法
文章：SuperLine3D: Self-supervised Line Segmentation and Description for LiDAR Point Cloud
在前一篇文章【深度域自适应】一、DANN与梯度反转层（GRL）详解中，我们主要讲解了DANN的网络架构与梯度反转层（GRL）的基本原理，接下来这篇文章中我们将主要复现DANN论文Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation中MNIST和MNIST-M数据集的迁移训练实验。
不要使用太大的线性层。因为nn.Linear(m,n)使用的是 的内存，线性层太大很容易超出现有显存。 不要在太长的序列上使用RNN。因为RNN反向传播使用的是BPTT算法，其需要的内存和输入序列
One of thelargest challenges when starting our company was learning how to use deeplearning models in production grade software. Whilst we had solved thechallenge of proving our models were capable of solving the problem withcontrolled environment (and nice datasets), building a pipeline and testingsuite was difficult and we’d like to share what we’ve learnt.
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