随笔分类 - pytorch
摘要：以理服人 链式法则是微积分中用于求导的重要法则，它适用于复合函数的导数求解。 设有两个函数：y = f(u) 和 u = g(x)，则复合函数 y = f(g(x))。 我们要求导复合函数 y 对于 x 的导数，即求 dy/dx。 根据链式法则，dy/dx = dy/du * du/dx。 其中，d
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摘要：上了篇尝试了利用穷举法来求较好的模型，但是穷举法的效率很低。还有一种更高效的方法，梯度下降法（Gradient Descent）。 算法过程 代码实现 x = [338., 333., 328., 207., 226., 25., 179., 70., 208., 606.] y = [640.,
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摘要：样本：有十个点 假设有十个点，用matplotlib画出来 import matplotlib.pyplot as plt cp = [338., 333., 328., 207., 226., 25., 179., 70., 208., 606.] y = [640., 633., 619., 3
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摘要：通常而言，数据不会以处理好的形式出现，所以我们需要在训练前对数据进行预处理，以适应训练 所有 TorchVision 的 Dataset 都会有两个参数—— transform 用于修改特征，target_transform 用于修改标签——它们接受包含转换逻辑的可调用对象（其实就是接受函数对象）。
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摘要：Dataset 和 DataLoader 用于处理数据样本的代码可能会变得凌乱且难以维护；理想情况下，我们希望数据集代码与模型训练代码解耦，以获得更好的可读性和模块化。PyTorch提供的torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset允许
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摘要：张量 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。 在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。 张量类似于 NumPy 的 ndarray，此外张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内存，无需复制数据
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摘要：本文主要介绍机器学习中常见任务的API。 处理数据 PyTorch有两个处理数据的方式:torch.utils.data.DataLoader 和torch.utils.data.Dataset 。 Dataset存储样本及其相应的标签， DataLoader 在Dataset的外层用迭代器进行包装
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摘要：pytorch的安装就是做选择题 选择版本。版本主要分为稳定版和尝鲜版。对于大多数用户来说，稳定版就好啦，稳定版是经过充分测试验证的；但尝鲜版就不一样了，很多特性并不稳定。 选择系统。 选择安装工具。比如conda，pip。笔者通常都会用pip 选择开发语言。这个系列用python 选择计算框架。有
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摘要：上面图片截自官网，主要想体现的是如下四点： 1. 生产环境可用。 使用torch script在eager和graph模式间能够做到无缝切换，并且可以使用TorchServe加速。 2. 分布式训练。 在研究和生产中，通过torch.distributed能实现可伸缩的分布式训练和性能优化。 3.
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摘要：# pytorch已经来到了2.0版本！！！  然后之前搞文档翻译或者系列教程的几个网站也已经停更很久，有的停留在1.4
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