PyTorch 教程    PyTorch的tensor和numpy互相转换
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在做AI业务开发时候，常常需要pytorch的tensor类型和numpy类型进行转换，下面给大家介绍一下两者的转换过程：首先，导入需要使用的包：import numpy as np import torch然后，创建一个numpy类型的数组：x = np.ones(3) print(type(x))这里创建了一个一维的数组，3个都为1，我们打印一[...]
PyTorch 教程    torch.optim.SGD的参数详解、应用介绍和手动实现
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1、SGD原理介绍随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）是基于梯度的一种优化算法，用于寻找损失函数最小化的参数配置。SGD通过计算每个样本的梯度来更新参数，并在每次更新中随机选择一个或一批样本。SGD的原理相对简单，它通过计算损失函数对每个训练样本的梯度来更新参数。具体步骤如下：1、随机选择一个训练样本；[...]
PyTorch 教程    PyTorch范数计算torch.norm函数
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关于范数的定义，有多种情况，如下所示：0 范数：当前向量中的元素之和1 范数：对应向量元素只差的绝对值之和2 范数： 元素的平方和再开方p 范数： 元素的绝对值的P次方之和再开P次方import torch a = torch.rand(2, 1) # a 的一范数 print(torch.norm(a, p=1)) # a 的二范数 prin[...]
PyTorch 教程    PyTorch Sequential 使用介绍
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1、Sequential 简介Sequential表示一个连续的容器，模块将按照它们在构造函数中传递的顺序添加到容器其中。Sequential的forward()方法接受任何输入并将其转发到它包含的第一个模块。然后，它将输出顺序“链接”到每个后续模块的输入，最终返回最后一个模块的输出。Sequential提供的优于手动调用模块序列的价值在于，它允许[...]
PyTorch 教程    PyTorch ModuleList 使用介绍
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ModuleList 可以像常规 Python 列表一样进行索引。1、ModuleList 代码举例class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear[...]
PyTorch 教程    PyTorch Quantized Functions
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Quantization refers to techniques for performing computations and storing tensors at lower bitwidths than floating point precision. PyTorch supports both per tensor and per ch[...]
PyTorch 教程    PyTorch 中 Embedding 和 EmbeddingBag 的使用介绍
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nn.Embeddingtorch.nn.Embedding 是 PyTorch 中一个重要的模块，用于创建一个简单的查找表，它存储固定字典和大小的嵌入(embeddings)。这个模块通常用于存储单词嵌入并使用索引检索它们。接下来，我将详细解释 Embedding 模块的用途、用法、特点以及如何使用它。用途单词嵌入：在自然语言处理中，Embedd[...]
PyTorch 教程    torch.nn.Conv3D 参数介绍及使用详解
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torch.nn.Conv3D 说明nn.Conv3d 是 PyTorch 中实现三维卷积操作的类。输入数据参数说明：输入张量的维度应为 (N, C_in, D, H, W)，其中： N: 批量大小 (batch size)，即一批输入数据中包含的样本数量。 C_in: 输入通道数 (number of input channels)，即输入数据的[...]
PyTorch Lightning 使用介绍    PyTorch Lightning安装与入门
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1、PyTorch Lightning是什么？PyTorch Lightning是在NYU和FAIR进行博士研究时创建的。PyTorch Lightning 是面向专业人工智能研究人员和机器学习工程师的深度学习框架，他们需要最大的灵活性，同时又不牺牲大规模性能。虽然官方宣传的很厉害，但是我个人不建议大家学习这个项目，毕竟这个项目属于AI发烧友的杰作[...]
飞燕AI训练营    2024年AI秋招经验分享
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有种现象，我一直搞不明白，为什么一些看似很简单的道理，往往能产生惊人的效果？例如，每日定时定量的坚持做一件事，很快就能获得不错的成长和提升。如果再加以坚持，定能产生惊人的效果。基于这种现象，这次给大家分享一下2024年AI秋招经验，总共有两点：（1）调整心态，不要眼高手低。（2）不要贪多，当下只须做好三件事。这些道理很浅薄，算是老生常谈了，但是其效[...]
网站公告    沉重悼念李政道老先生
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我上高中的时候读过李政道老先生写的《科学与艺术》，受益匪浅，对我影响很大，特意发了一个视频《沉重悼念李政道老先生》，大家感兴趣的可以看看：https://www.bilibili.com/video/BV1fqYceGETV/如果你对科研感兴趣，这绝对是一篇值得一读的好文章。人生其实很残酷的，必须在20岁左右的得展示出你的潜力，否则这一辈子很可能则[...]
网站公告    AI创业的三年总结（2021年到2024年）
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最近在B站发布了一个视频，关于自己创业的小结，感兴趣的可以关注一下：https://www.bilibili.com/video/BV1JUv9eYE7j/毕竟这是在公开场合说的话，所以有些话是不能随便说的。在中国当下的情况下，要想挣到钱，很多时候要讲究技巧，但是在公开场所讲技巧，显然不合时宜，如果大家对创业或者做副业感兴趣，欢迎加入社群讨论。虽然[...]
PyTorch 教程    UninitializedParameter使用介绍
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1、UninitializedParameter 简介UninitializedParameter意为：未初始化的参数。UninitializedParameter是torch.nn.Parameter的一种特殊情况，其中数据的形状是未知的。与torch.nn.Parameter不同，UninitializedParameter不包含任何数据，尝试[...]
飞燕AI训练营    计算机视觉之初学者入门指导
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提示：本文内容面向【飞燕AI训练营】学员，其属于第3学习节点，需要结合第1节点(AI数学基础)和第2节点(PyTorch基础)进行学习。计算机视觉领域已经发展的很成熟了，而且入门很简单，建议所有立志于搞AI的人，都应该从计算机视觉出发。计算机视觉说白了就是学习图片和标签两者之间的关系，我们喂给模型一堆图片以及它们对应的标签，经过反复的纠错，模型就能[...]
PyTorch 教程    Pytorch Tensor的三大属性：torch.dtype、torch.device、torch.layout
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在PyTorch中，每个Tensor都有三大属性：torch.dtype、torch.device、torch.layout1、torch.dtype 属性https://pytorch.org/docs/stable/tensor_attributes.html#torch.dtype2、torch.device 属性https://pytorc[...]
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