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【pytorch练习】使用pytorch神经网络架构拟合余弦曲线

在本篇博客中，我们将通过一个简单的例子，讲解如何使用 PyTorch 实现一个神经网络模型来拟合余弦函数。...本文将详细分析每个步骤，从数据准备到模型的训练与评估，帮助大家更好地理解如何使用 PyTorch 进行模型构建和训练。 一、背景 在机器学习中，拟合曲线是一个常见的任务，尤其是在函数预测和回归问题中。...本例通过 PyTorch 实现了整个流程，我们将逐步展开。...接下来，将数据整理成 PyTorch 能够接受的格式 # 将数据做成数据集的模样 X = np.expand_dims(x, axis=1) # 使 X 变为二维数组 Y = y.reshape(400...** 通过本篇教程，我们了解了如何使用 PyTorch 从零开始构建神经网络，并使用该网络拟合一个简单的余弦曲线。我们逐步演示了数据准备、网络构建、模型训练以及预测可视化的过程。

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    从零理解Transformer：原理、架构与PyTorch逐行实现

    在人工智能领域，Transformer架构无疑是大模型发展史上最重要的里程碑之一。它不仅构成了当前大模型处理任务的基础架构，更是深入理解现代大模型系统的关键。...今天我将通过结合论文原理与PyTorch源码API，深度解析Transformer的设计思路与实现细节。如有遗漏，欢迎交流。...一、整体架构设计Transformer模型分为两个主要部分：左侧的编码器（Encoder）和右侧的解码器（Decoder）。编码器负责接受完整的源序列输入，将其转换为富含语义信息的表示序列。...三、PyTorch实现解析PyTorch中的Transformer实现位于/pytorch/torch/nn/modules/transformer.py，本文基于v2.5.1版本进行分析。...六、注意力机制核心PyTorch的实际实现进行了更多优化，但核心思想与论文版本一致：直观理解，attention函数建立query与key-value对之间的连接，最终产生输出。

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    挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

    它具有高效率处理长序列的能力，使其成为各种应用的有前途的模型，我们下面来使用Pytorch代码来对其进复现。...Pytorch复现 导入基本库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data...S6模块是Mamba架构中的一个复杂组件，负责通过一系列线性变换和离散化过程处理输入序列。它在捕获序列的时间动态方面起着关键作用，这是序列建模任务(如语言建模)的一个关键方面。...多个块的堆叠是深度学习架构中的常见设计，因为它使模型能够学习数据的分层表示。...the max_len padded_sequences[:, :seq_len, :] = sequences return padded_sequences 训练过程还是传统的pytorch

    7.2K32

    23_Transformer架构详解：从原理到PyTorch实现

    、核心组件、数学基础，以及如何使用PyTorch实现一个完整的Transformer模型。...通过理论与实践相结合的方式，帮助读者全面掌握这一革命性架构。 你将学到什么？...Transformer的整体架构设计与工作原理 自注意力机制的数学原理与实现 位置编码的作用与设计方法 编码器与解码器的详细结构 使用PyTorch实现Transformer模型 Transformer...的变体模型（BERT、GPT等） 2025年Transformer研究的最新进展 一、Transformer整体架构设计 1.1 架构概览 Transformer模型的整体架构由两个主要部分组成：编码器...Transformer的训练还采用了一些技巧： 梯度裁剪：防止梯度爆炸 标签平滑：提高模型的泛化能力 dropout：在多个位置使用dropout，减少过拟合 分批训练：将序列按长度分组，减少填充的影响 七、PyTorch

    2.2K11

    深入解析xLSTM：LSTM架构的演进及PyTorch代码实现详解

    xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM...残差块的集成： xLSTM 将这些改进的 LSTM 单元集成到残差块中，这些残差块被进一步堆叠形成完整的网络架构。这种设计使得 xLSTM 能够更有效地处理复杂的序列数据。...所以这样才能使得LSTM变得并行化，这个后面我们细说 残差网络块 xLSTM中的残差网络块是其架构中的一个重要组成部分，这些块的设计使得xLSTM能够有效地处理复杂的序列数据，同时提高模型在深层网络中的训练稳定性...以上就是xLSTM论文的一些解释，下面我们直接上代码 Pytorch的实现 我们为了说明问题，简单实现一个xLSTM import torch import torch.nn as nn import...而新的mLSTM则是一种新的架构，使用 d×d 矩阵来存储隐藏状态，所以mLSTM 面临着高计算复杂度。

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    PyTorch 分布式之弹性训练(4)---Rendezvous 架构和逻辑

    [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(4)---Rendezvous 架构和逻辑 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(4)---Rendezvous 架构和逻辑 0x00 摘要...分布式的基本模块，介绍了官方的几个例子，我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练，本文是第四篇，看看Rendezvous 的结构和总体逻辑。...弹性训练系列文章如下： [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 [源码解析] PyTorch...是一个典型的 client-server 架构，服务器存储/保存数据，而存储客户端可以通过 TCP 连接到服务器存储并执行诸如set()插入键值对、get()检索键值对等操作。...0xFF 参考 云原生的弹性 AI 训练系列之二：PyTorch 1.9.0 弹性分布式训练的设计与实现 PyTorch Elastic源码阅读

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    深度学习框架-Pytorch：特点、架构、应用和未来发展趋势

    Pytorch是一种广泛使用的深度学习框架，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。图片本文将详细介绍Pytorch，包括它的特点、架构、应用和未来发展趋势。特点1....支持多种平台Pytorch支持多种平台，包括CPU、GPU、TPU等。这使得Pytorch可以在各种设备上运行，并且可以根据需要进行优化。...架构Pytorch的架构可以分为两个部分：Torch和Pytorch API。1. TorchTorch是Pytorch的底层库，它提供了一些低级API，如张量操作、自动微分等。...Pytorch API是易于使用的，但可能不够灵活。应用Pytorch可以应用于许多领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。1....语音识别语音识别是另一个深度学习的重要领域，Pytorch可以在语音识别中得到广泛应用。例如，Pytorch可以用于语音识别、语音合成等任务。

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    创建pytorch环境_Udacity pytorch

    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 1、cuda，pytorch...，pyg，pip都需要安装（软件啊亲）（不搞这一出我还一直以为cuda是硬件） 2、pycharm必须要配置python的环境也必须要配置pytorch的环境才能跑GCN的程序 3、pip是一个应用商店...CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。...nummpy:是一个用于矩阵运算的库，pytorch可以替代nummpy进行深度学习的运算 在window下安装pip pip更换国内镜像源 安装pytorch Anaconda+Pycharm...环境下的PyTorch配置方法 如何使用pycharm新建项目 在pycharm中添加python虚拟环境 Pycharm中打开Terminal方式 不是内部或外部命令也不是可运行的程序或批处理

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    PyTorch入门笔记-PyTorch初见

    2016年10月，Facebook 人工智能研究院（FAIR）基于 Torch 推出了测试版本的PyTorch。...它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能： 具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）； 包含自动求导系统的的深度神经网络； 2018年12月发布了第一个正式版本 PyTorch1.0...，「其中在 PyTorch0.3 和 PyTorch0.4 之间有了较大的更新，可能会有部分不兼容的情况」，也就是说如果想要在 PyTorch0.4 以后的版本中运行PyTorch0.3以前的代码需要进行少量的代码修改...[5bih6jxq6p.png] 目前比较公认的前两名深度学习框架为 PyTorch 和 TensorFlow1.X（TensorFlow2.X支持动态图），这两个框架最本质的区别是动态图优先还是静态图优先...PyTorch能干什么？ GPU加速 import torch import time print(torch.

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