线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系，而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。
近日，Reddit 上有一个热帖：为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)？
一般情况下要考虑的有 tensorflow(或 pytorch)、 cuda、cudnn的版本对应，有时候还需考虑 python版本和gcc版本，不过选择一个好的参考资料，按照教程一步一步来应该没问题。
对于深度学习新手和入门不久的同学来说，在安装PyTorch和torchvision 时经常会遇到各种各样的问题。这些问题可能包括但不限于：
1、操作系统：win10 2、显卡：NVIDIA GeForce GTX 1070Ti 3、cuda_9.0.176_win10 链接：https://pan.baidu.com/s/1f9MowahErE9u60LO1MOcPw 提取码：5k2c 4、cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1 链接：https://pan.baidu.com/s/1MGec2JIhAYV9GG0T-4MBnw 提取码：l0ua 5、Anaconda3-4.3.0-Windows-x86_64 链接：https://pan.baidu.com/s/13PA5ZdWWibsQ8acr6SZjow 提取码：kae8 PyTorch官网上会根据你提供的相关版本告知你如何安装相应的pytorch。
https://www.anaconda.com/products/individual#windows 在该网站上下载anaconda的包，然后使用默认设置安装即可。
最开始写C语言代码的时候，人们使用vi，记事本等软件写代码，写完了之后用GCC编译，然后运行编译结果，就是二进制文件。python也可以这样做，用记事本写完代码，保存成如test.py的文件后，通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题，就是这么弄太麻烦了，编写用vi，运行得切出去用shell，出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行，再来点语法检查，高亮，颜色，代码提示，那写代码的效率不就高多了吗？所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具，这些工具除了提供方便的文本编辑功能，还能够连接到编译器（C/C++）、解释器（java，python，R），把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上，这些工具被称为IDE（集成开发环境）。正因为编译器，解释器不是它的组成部分，pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
这次安装过程可以说是一波三折了，感觉几乎所有奇奇怪怪的问题都遇见了。感觉很少有安装Anaconda遇见这么多问题的同学，所以索性汇总一下写出来给大家做个参考。因为也是我第一次写博客，所以希望大家多批评指正，我会虚心改正的哈。希望对大家有帮助！
生成对抗网络及其变体的实现分为基于 Keras 和基于 PyTorch 两个版本。它们都是按照原论文实现的，但模型架构并不一定完全和原论文相同，作者关注于实现这些论文最核心的思想，而并不确定所有层级的配置都和原论文完全一致。本文首先将介绍各种 GAN 的论文摘要，然后提供详细论文和实现的地址。
选自GitHub 作者：eriklindernoren 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源、李泽南 生成对抗网络一直是非常美妙且高效的方法，自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一个生成对抗网络以来，各种变体和修正版如雨后春笋般出现，它们都有各自的特性和对应的优势。本文介绍了主流的生成对抗网络及其对应的 PyTorch 和 Keras 实现代码，希望对各位读者在 GAN 上的理解与实现有所帮助。 PyTorch 实现地址：https://github.com/eriklindernoren/
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 年末是你需要思考过去一年的成就的时候。对于程序员来说，这通常是回顾今年发布的或者最近流行的开源库，因为它们是解决特定问题的绝佳工具。 在过去的两个多年中，我们都会在博客中选取我们认为在Python社区最有用的库。今年也是如此。 这一次，这份列表基本都是机器学习（ML）的库。请非ML库的作者而且能够谅解，这都怪我们的偏见。希望在读到本文的人能评论并提出一些被我们忽略的伟大的库帮助我们矫正它。 那么，让我们开始盘点吧！ 📷 1. Pipenv 链接：https://
小伙伴们好呀，不久前我们推出了模型部署入门系列教程，受到了大家的一致好评，也收到了很多小伙伴的催更，后续教程正在准备中，将在不久后跟大家见面，敬请期待哦~
搭建深度学习环境所需资料 （md 我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命） 不过还是认识到很重要的一点，在书上找再多的资料 都不如自己亲身实践一下 还是要总结一下学了what 不然白捯饬了
PyTorch 作为 Facebook 开发和维护的一个开源框架，近来的发展势头相当强劲。自 2017 年初首发以来，PyTorch 灵活、动态的编程环境及对用户友好的界面使其非常适用于快速实验，因此在社区内迅速发展壮大。
Pytorch 目前是炙手可热的深度学习框架。和 TensorFlow 比较起来学习曲线更加平滑，不用写大量的样板代码就可以对网络进行训练和使用。在最新版本的 Pytorch 中开始支持 Java 。但是安装 Pytorch 并不是很容易的事。今天就来说一下如何利用 Conda 安装 Pytorch 。
最近导师安排了一个论文模型复现的工作，奈何硬件条件不够，只能到处搜罗免费的GPU资源，过上了白嫖百家GPU资源的日子，这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动，可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白，现将自己使用GPU云服务器（以Windows系统为例）搭建自己的深度学习环境的过程记录下来，方便大家参考。
Pytorch发布已经有一段时间了，我们在使用中也发现了其独特的动态图设计，让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的，追根溯源，pytorch可以说是torch的python版，然后增加了很多新的特性，那么pytorch和torch的具体区别是什么，这篇文章大致对两者进行一下简要分析，有一个宏观的了解。
经历了装软件的头疼阶段后，终于搞明白Anaconda，python，Pycharm之间的关系及各种python包的安装了
直接查看这条链接即可：win-配置tf-GPU 本人用的conda和tensorflow-GPU版本下载：提取码：98ot 环境：win10+anaconda 注：anaconda安装步骤略，以下步骤默认anaconda已安装。
PyTorch 2.0 算是正式官宣了，预计在明年 3 月和大家见面。官方的 blog 宣发了非常多的内容，但是阅读下来不难发现，几乎所有的性能提升、体验优化都源自于 PyTorch 新设计的即时编译工具：Dynamo。
看到标题，可能很多人会不太可能实现，因为 PyTorch 官网和 TensorFlow 官网最新版本的框架对 GPU 版本的 CUDA 版本的要求不一样，即使使用 Python 虚拟环境也是不可能把不同版本的 CUDA 做隔离，因为 CUDA 和 Python 虚拟环境没有一点关系！即使如此，我们还是可以把两个框架的 GPU 版本都装上，只不过不能安装两个框架的最新版本！
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
模型部署入门系列教程持续更新啦，在上一篇教程中，我们系统地学习了 PyTorch 转 ONNX 的方法，可以发现 PyTorch 对 ONNX 的支持还不错。但在实际的部署过程中，难免碰到模型无法用原生 PyTorch 算子表示的情况。这个时候，我们就得考虑扩充 PyTorch，即在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子。
上面命令为安装最新的版本，为了能够应对各种不同硬件条件，常需要手动输入命令安装特定版本，可参考如下代码
3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法（Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1）
可能有些朋友已经装了对应的Python版本和Conda了，我们先查看一下对应的版本。
最近在浅尝Pytorch的源码，利用业余时间去品读品读，看着看着，第一次对Pytorch有了重新的认识。 原来现在Pytorch的版图是如此之大，Pytorch已经不是一年前的Pytorch了。
上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda、pip、轮子）。
年末是你需要思考过去一年的成就的时候。对于程序员来说，这通常是回顾今年发布的或者最近流行的开源库，因为它们是解决特定问题的绝佳工具。 在过去的两个多年中，我们都会在博客中选取我们认为在Python社区
注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
官方表示，和1.1版本相比，新版本在使用体验上又往前迈进了一大步。主要新增/改动的功能包括：
【GiantPandaCV导语】torch.fx对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作，因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面，torch.fx让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且torch.fx让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低，这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR，所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说，现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作，感兴趣可以阅读：基于OneFlow实现量化感知训练。torch.fx的卖点就是，它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库，并且非常方便的在这个IR上做Pass，同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_39916966/article/details/103199105
前文推荐：Python实战：将头像转成动漫风！众所周知，近年来深度学习在大量领域表现出非常好的结效果，比如我们常见的图像、视频、语音和自然语言处理等。
有不少比赛在赛后代码复现的环节需要以Docker的形式提交代码，甚至有些比赛每次提交都需要提交Docker这样做的好处则是使得测试集不可见，从而杜绝手工标注等违规操作，与此同时增加了提交的复杂度。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 TensorFlow 大概已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 2015 年，谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目，这款产品迅速流行起来，成为人工智能业界的主流深度学习框架，塑造了现代机器学习的生态系统。 七年后的今天，故事的走向已经完全不同：谷歌的 TensorFlow 失去了开发者的拥护，因为他们已经转向了 Meta 推出的另一款框架 PyTorch。 曾经无处不在的机器学习工具 TensorFlow 已经悄悄
【导读】近期，NLP专家Harsh Trivedi使用Pytorch实现了一个视觉问答的神经模块网络，想法是参考CVPR2016年的论文《Neural Module Networks》，通过动态地将浅层网络片段组合成更深结构的模块化网络。这些模块可以通过联合训练来自由组合。代码已经在Github上开源，让我们来看下。 更多结果可以参考这个链接。 https://github.com/HarshTrivedi/nmn-pytorch/blob/master/visualize_model.ipynb Neu
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch，torchaudio 遵循相同的理念，即提供强大的 GPU 加速，通过 autograd 系统专注于可训练的特征，并具有一致的风格（张量名称和维度名称）。因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
选自Business Insider 作者：Matthew Lynley 机器之心编译 机器之心编辑部 TensorFlow 大概已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 2015 年，谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目，这款产品迅速流行起来，成为人工智能业界的主流深度学习框架，塑造了现代机器学习的生态系统。 七年后的今天，故事的走向已经完全不同：谷歌的 TensorFlow 失去了开发者的拥护，因为他们已经转向了 Meta 推出的另一款框架 PyTorch。 曾经无处不在的机器学习工
[1] TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
作用：用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
这篇文章主要介绍了pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现。
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这事儿有点快。 前天，DeepMind发布两篇新论文，探讨了深度神经网络利用非结构化数据进行复杂关系推理的能力。（报道传送门） 在第一篇论文
TI-ONE平台安装cuda指引：https://cloud.tencent.com/developer/article/1845781
本小节主要介绍 PyTorch 中的基本数据类型，先来看看 Python 和 PyTorch 中基本数据类型的对比。
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