pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了,tensorflow 这个框架的名字中很直白,就是tensor的流动,所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西了,今天就来学习下,OK,起飞
tensor(张量)是PyTorch中最基本的数据形式。 在PyTorch中,使用torch.Tensor类表示。
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。
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。
上一节课,讲解了MNIST图像分类的一个小实战,现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。
张量的数据类型其实和numpy.array基本一一对应,除了不支持str,主要有下面几种形式:
【导读】einsum 全称 Einstein summation convention(爱因斯坦求和约定),又称为爱因斯坦标记法,是爱因斯坦 1916 年提出的一种标记约定,本文主要介绍了einsum 的应用。
今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。
PyTorch 的 Loss Function(损失函数)都在 torch.nn.functional 里,也提供了封装好的类在 torch.nn 里。
本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。
提问内容如下: 之前非常熟悉 Tensorflow,后来都说 PyTorch 简单易上手,自己就去试了试。 PyTorch 连最基本的 maximum, minimum, tile 等等这些 nump
“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。
在做图像和nlp数组数据处理的时候,经常要实现两个数组堆叠或者连接的功能,这经常用numpy库的一些函数实现,常用于堆叠数组的numy函数如下:
选自Stanford 作者:李飞飞等 机器之心编译 参与:Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程,在学界广受推崇。今年 4 月,CS231n 再度开课,全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头,带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件(Deep Learning Software)。主
参考网址:https://blog.csdn.net/Da_wan/article/details/80518725
本文继续PyTorch学习系列教程,来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。一方面,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个框架中最为底层的数据结构;另一方面,Tensor又与普通的数据结构不同,具有一个极为关键的特性——自动求导。今天,本文就来介绍Tensor这一数据结构。
Pytorch里面处理的最基本的操作对象就是Tensor,Tensor是张量的英文,表示的是一个多维的矩阵,比如零维就是一个点,一维就是向量,二维就是一般的矩阵,多维就相当于一个多维的数组,这和numpy是对应的,而且Pytorch的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换,唯一不同的是Pytorch可以在GPU上运行,而numpy的ndarray只能在CPU上运行。
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:)
切片其实也是索引操作,所以切片经常被称为切片索引,为了更方便叙述,本文将切片称为切片索引。索引和切片操作可以帮助我们快速提取张量中的部分数据。
功能:2 维张量转置,对矩阵而言,等价于torch.transpose(input, 0, 1)
Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str 和unicode,Python3只
3.1、线性回归 线性回归是显式解,深度学习中绝大多数遇到的都是隐式解。 3.1.1、PyTorch 从零实现线性回归 %matplotlib inline import random impo
正态分布(Normal Distribution)和均匀分布(Uniform Distribution)是最常见的分布之一,创建采样自这 2 个分布的张量非常有用,「比如在卷积神经网络中,卷积核张量
Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器,很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者 List 列表容器,再转换到 Tensor 类型。(为了方便描述,后面将 Numpy Array 数组称为数组,将 Python List 列表称为列表。)
物体检测技术,通常是指在一张图像中检测出物体出现的位置及对应的类别。我们要求检测器输出5个量:物体类别、
昨日(4 月 25 日),Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本,该版本有诸多更新和改变,比如支持 Windows,Variable 和 Tensor 合并等等,详细介绍请查看文章《Pytorch 重磅更新》。
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的PyTorch小试牛刀。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
在前面的几篇博客中,我们介绍了MindSpore框架下使用CUDA来定义本地算子的基本方法,以及配合反向传播函数的使用,这里主要探讨一下MindSpore框架对于CUDA本地算子的输入输出的规范化形式。
Numpy:是Numerical Python的简称,它是目前Python数值计算中最为基础的工具包,Numpy是用于数值科学计算的基础模块,不但能够完成科学计算的任而且能够用作高效的多维数据容器,可用于存储和处理大型矩阵。Numpy的数据容器能够保存任意类型的数据,这使得Numpy可以无缝并快速地整合各种数据。Numpy本身并没有提供很多高效的数据分析功能。理解Numpy数组即数组计算有利于更加高效地使用其他如pandas等数据分析工具。
将特征缩放至特定区间 将特征缩放到给定的最小值和最大值之间,或者也可以将每个特征的最大绝对值转换至单位大小。这种方法是对原始数据的线性变换,将数据归一到[0,1]中间。转换函数为:
欢迎继续阅读模型部署入门系列教程!上期教程中,我们部署了一个简单的超分辨率模型,一切都十分顺利。但是,上一个模型还有一些缺陷——图片的放大倍数固定是 4,我们无法让图片放大任意的倍数。现在,我们来尝试部署一个支持动态放大倍数的模型,体验一下在模型部署中可能会碰到的困难。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 更多内容请见👇 Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) ---- 本文目录 准备 1.加载相关包 2.加载数据、
另外一个常用的函数就是item(), 它可以将一个标量Tensor转换成一个Python number:
爱因斯坦求和约定(einsum)提供了一套既简洁又优雅的规则,可实现包括但不限于:向量内积,向量外积,矩阵乘法,转置和张量收缩(tensor contraction)等张量操作,熟练运用 einsum 可以很方便的实现复杂的张量操作,而且不容易出错。
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:
准备了好长时间,想要写点关于数据分析的文章,但一直忙于工作,忙里抽闲更新一篇关于numpy的文章。
Python支持的库非常多,这当然是它的一大优势,但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦:每个库对于数据的定义和运算处理都不同,这就使得我们在写代码的时候经常会串掉,比如会一个手滑写成numpy.xarray,又或者是想将两个数组元素相加,却没注意到它们都是list(列表),写成了list1+list2,结果变成了两个列表的合并。。。
(1)使用jupyter notebook新增的pytorch环境新建ipynb文件,完成线性回归从零开始实现的实验代码与练习结果如下:
本文引自博文视点新书《深度学习入门之PyTorch》第3 章——多层全连接神经网络 内容提要:深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术,在《深度学习入门之PyTorch》中,我们将帮助你入门深度学习。《深度学习入门之PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》,你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经
1、 PyTorch 课替代NumPy 使用:PyTorch 本身主要构件是张量——和 NumPy 看起来差不多。使得 PyTorch 可支持大量相同的 API,有时候可以把它用作是 NumPy 的替代品。PyTorch 的开发者们这么做的原因是希望这种框架可以完全获得 GPU 加速带来的便利,以便你可以快速进行数据预处理,或其他任何机器学习任务。将张量从 NumPy 转换至 PyTorch 非常容易,反之亦然。看看如下代码: import torch import numpy as np numpy_t
翻译:YingJoy 网址: https://www.yingjoy.cn/ 来源: https://github.com/rougier/numpy-100 全文: https://github.com/yingzk/100_numpy_exercises ---- 接上文: 100个Numpy练习【1】 ---- Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。 Python版本:Python 3.6.2 Num
Pytorch提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。
来源:机器之心 作者:Illarion Khlestov 本文为你解读PyTorch 的易用性。 当我第一次尝试学习 PyTorch 时,没几天就放弃了。和 TensorFlow 相比,我很难弄清
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。
选自Medium 作者:Illarion Khlestov 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 当我第一次尝试学习 PyTorch 时,没几天就放弃了。和 TensorFlow 相比,我很难弄清 Py
多加一个括号,结果都是一致的,都是表示二维张量,张量形状都是(4,9),所以二维有两种写法,但再加一层括号,形状就变成了(1,4,9)三维,判断维数技巧:最外面的括号去掉开始数,比如:
深度学习主要关注多层模型。在这里,我们将以多层感知机(multilayer perceptron,MLP)为例,介绍多层神经网络的概念。
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。
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云