深度学习之入门Pytorch（1）------基础

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目录: Pytorch数据类型:Tensor与Storage 创建张量 tensor与numpy数组之间的转换索引.连接.切片等 Tensor操作[add,数学运算,转置等] GPU加速自动求导:torch.autograd autograd Variable 读取数据集:torch.utils.data 抽象类:torch.utils.data.Dataset 采用batch.shuffle或者多线程:torch.utils.data.DataLoader 神经网络的构建:nn.Modul…

Tensorflow深度学习之十二：基础图像处理之二

Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二 from:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474 首先放出原始图像: 1.图像的翻转 import tensorflow as tf import cv2 # 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B. # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是…

『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·零（基础概念）

0.前言深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新ing) NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念) NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·贰(RNN+Attention base) NLP机器翻译深度学习实战课程·叁(CNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·肆(Self…

PyTorch 60 分钟入门教程：PyTorch 深度学习官方入门中文教程

什么是 PyTorch? PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算. 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度开始学习 Tensors (张量) Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ,同时 Tensors 可以使用 GPU 进行计算. from future import print_function import torch 构造一个5x3矩阵,不初始化. x = torch.em…

金玉良缘易配而木石前盟难得|M1 Mac os(Apple Silicon)天生一对Python3开发环境搭建(集成深度学习框架Tensorflow/Pytorch)

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_189 笔者投入M1的怀抱已经有一段时间了,俗话说得好,但闻新人笑,不见旧人哭,Intel mac早已被束之高阁,而M1 mac已经不能用真香来形容了,简直就是"香透满堂金玉彩,扇遮半面桃花开!",轻抚M1 mac那滑若柔荑的秒控键盘,别说996了,就是007,我们也能安之若素,也可以笑慰平生.好了,日常吹M1的环节结束,正所谓剑虽利,不厉不断,材虽美,不学不高.本次我们尝试在M1 Mac os 中搭建Python3的…

(转)Deep Learning深度学习相关入门文章汇摘

from:http://farmingyard.diandian.com/post/2013-04-07/40049536511 来源:十一城 http://elevencitys.com/?p=1854 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示…