📀PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发，专为深度学习研究和开发而设计。PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。在 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。
拥有两个或两个以上的量子比特的量子系统通常被称为复合系统（composite systems）。单量子比特系统的描述与测量已有所了解，那么多个量子比特的系统该如何描述以及怎样去测量呢？单量子比特系统与多量子比特系统之间又有怎样的关系呢？首先，解决这些问题，需要认识一个新的运算-张量积（tensor products）。
词嵌入表示作为机器翻译、问答、文本分类等各种自然语言处理任务的基础，它通常会占到模型参数总量的 20%~90%。存储和访问这些嵌入需要大量的空间，这不利于模型在资源有限的设备上部署和应用。针对这一问题，本文提出了 MorphTE 词嵌入压缩方法。MorphTE 结合了张量积操作强大的压缩能力以及语言形态学的先验知识，能够实现词嵌入参数的高倍压缩（超过 20 倍），同时保持模型的性能。
看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？
预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段： 1import torchvision.models as models 2inception = mo
读到这篇小文的朋友：新年好！今天我们将在本文中简单探索一个结合Wolfram语言的神经网络与B样条功能的有趣问题。
X.*Y运算结果为两个矩阵的相应元素相乘，得到的结果与X和Y同维，此时X和Y也必须有相同的维数，除非其中一个为1×1矩阵，此时运算法则与X*Y相同。
本文介绍了PyTorch Tensor最基础的知识以及如何跟Numpy的ndarray互相转换。
我们介绍了 DisCoPy，这是一个用于计算幺半群类别的开源工具箱。这个库提供了一个直观的语法来定义字符串图表和幺正函子。它的模块化允许在范畴理论的各种应用中有效地实现计算实验，在这些应用中，图已经成为通用语言。作为一个例子，我们首次使用 DisCoPy 在量子硬件上进行自然语言处理。
为了知道模块中可以调用哪些函数和类，我们调用 dir 函数。例如，我们可以(查询随机数生成模块中的所有属性：)
在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy中的爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中的爱因斯坦求和算子Einsum的基本用法。而我们需要知道，爱因斯坦求和其实还可以实现非常多的功能，甚至可以替代大部分的矩阵运算，比如常见的点乘、元素乘、求和等等这些都是可以的。那我们就逐一看一下可以用爱因斯坦求和来替代的那些函数和方法。
这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一个知识储备。在后续的内容中，有用PyTorch来获取EfficientNet预训练模型以及一个猫狗分类的实战任务教学，EfficientNet是13课，猫狗分类是14课，11课是MobileNet详解和PyTorch代码解析，12课是SENet详解和PyTorch代码解析（因为EfficientNet是基于这两个网络构成的）。再往后我计划整理一些这两年比较优秀的论文和代码，一些提升准确率的有效的技巧等，当然PyTorch的各种优化器我还没有细讲（不过一般都是SGDM了）。
选自blog.christianperone 作者：Christian S. Perone 机器之心编译 参与：思源、黄小天、李泽南 作为 Facebook 人工智能团队（FAIR）提供支持的深度学习框架，PyTorch 自 2017 年 1 月推出以来立即成为了一种流行开发工具。其在调试、编译等方面的优势使其受到了学界研究者们的普遍欢迎。本文中，来自蒙特利尔综合理工学院的研究员 Christian S. Perone 将为我们介绍这种神经网络框架的内部架构，揭开 PyTorch 方便好用的真正原因。 前言
https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/PyTorch_beginner
例如，标量：为0维张量 向量：为1维张量 矩阵：为2维张量 .......
从格罗滕迪克那里，我学习到不要以证明过程的难度为荣：困难意味着我们尚未理解。也就是说我们要能绘制出让证明过程显而易见的图景。 ——著名数学家 Pierre Deligne
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
原文：https://github.com/vahidk/EffectivePyTorch
欢迎来到本书的第一部分。在这里，我们将与 PyTorch 迈出第一步，获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
论文地址：https://papers.nips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deep-learning-library.pdf
Tensors（张量）与 Numpy 的 ndarrays 类似，但是其支持在 GPU 上使用来加速计算。
深度学习：作为机器学习的一个子域，关注用于模仿大脑功能和结构的算法：人工神经网络。
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互联网万物基于ChatGPT，学习深度学习之前，先来请教一下ChatGPT如何进行学习。
启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available() ，若返回TRUE则说明实验环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但实验运行是在CPU进行的，结果如下：
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。
选自arXiv 作者：Mengran Gou等 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、邱陆陆 近日，来自美国东北大学和美国信息科学研究所的研究者联合发布论文《MoNet: Moments Embedding Network》，提出 MoNet 网络，使用新型子矩阵平方根层，在双线性池化之前执行矩阵归一化，结合紧凑池化在不损害性能的前提下大幅降低维度，其性能优于 G^2DeNet。目前该论文已被 CVPR 2018 接收。 将图像的局部表示嵌入成既具有代表性、又不受轻微噪声影响的特征，是很多计算机视觉任务中的重
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。
本系列教程旨在让用户更好地利用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。本文将介绍 PyTorch 模型的基本构件：张量和梯度。
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程理念，一边定义就可以在 Jupyter Notebook 一边运行，因此，PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。
欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。
欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将通过PyTorch的张量来更深入地探讨PyTorch本身。废话不多说，我们开始吧。
能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环，我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时，足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。
Pytorch是一个基于Python的机器学习库。它广泛应用于计算机视觉，自然语言处理等深度学习领域。是目前和TensorFlow分庭抗礼的深度学习框架，在学术圈颇受欢迎。
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
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将通过学习 element-wise 的操作来扩展我们的知识，而不仅仅是 reshape 操作。
深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。
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
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
注意：所有运行在内存的Tensors，除了 Char Tensor，都可以转换为Numpy array，并且可以相互转换
本文为PyTorch Fundamentals[1]的学习笔记，对原文进行了翻译和编辑，本系列课程介绍和目录在《使用PyTorch进行深度学习系列》课程介绍[2]。 文章将最先在我的博客[3]发布，其他平台因为限制不能实时修改。 在微信公众号内无法嵌入超链接，可以点击底部阅读原文[4]获得更好的阅读体验。
【导读】 1月19日，PyTorch团队对PyTorch发布一年来的成长轨迹做了总结。在过去一年里，PyTorch资源包的下载量超50万次、PyTorch频频出现在各种会议中。然后强调了，PyTorch社区的众多成员对PyTorch做了很多贡献，使其变得更好用、更强大。最后推荐了出官方文档之外，一些好用PyTorch教程和书籍。PyTorch作为当前python深度学习的流行框架，在过去一年了展现了强大的生命力和前景，本文对PyTorch做了很全面的总结，值得所有深度学习从业者和研究人员深入了解！ 专知公众
在入门机器人视觉和机器人运动后，开始逐步接触到了3D计算机视觉中的高阶数学概念，包括三维物体到二维图片的变换（术语称之为射影几何）；三维欧氏空间的物体运动坐标系变换，分为主动变换（active）和被动变换（passive）；另外在更高阶的计算机渲染中常会用到Mesh和黎曼曲面；此外，几何深度学习（Geometric Deep Learning）中也涉及到群论，李群等。这些迷之概念使得我对于本科高等数学课程（多元微积分，线性代数，概率论）后面的纯数学感到兴趣。本来一直觉得纯数学会非常难学，但是当我写了很多年代码和阅读了多个AI领域的众多论文之后，总有一些本质问题萦绕在心，得不到解释：
原标题：Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
Tensors类似于numpy的ndarray，但是带了一些附加的功能，例如可以使用GPU加速计算等等。
近年来，深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API，从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
PyTorch深度学习框架库之一，是来自Facebook的开源深度学习平台，提供研究原型到生产部署的无缝衔接。
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