学习pytorch的语法

2024-08-31

Pytorch学习(一)基础语法篇

how to use pytorch 1.Tensor we can create a tensor just like creating a matrix the default type of a tensor is float import torch as t a = t.Tensor([[1,2],[3,4],[5,6]]) a tensor([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]]) we can also change the datatype of a ten

JavaScript学习02 基础语法

JavaScript学习02 基础语法 JavaScript中很多基础内容和Java中大体上基本一样,所以不需要再单独重复讲了,包括: 各种算术运算符.比较运算符.逻辑运算符: if else语句.switch语句: for循环.while循环.do while循环: 标签.break.continue: try catch throw语句. 可以查看文后的参考链接. 后面的内容都是JavaScript中不同的部分. 本文先说上面内容中的几个细节不同. 1.全等判断 JavaScript的比较运

通过这些示例快速学习Java lambda语法

对于那些不熟悉函数式编程的人来说,基本的Java lambda语法起初可能有点令人生畏.但是,一旦将lambda表达式分解为它们的组成部分,语法很快就会变得有意义并变得非常自然. Java中lambda表达式的目标是实现单个方法.所有Java方法都有一个参数列表和一个正文,因此毫不奇怪这两个元素是Java lambda语法的重要组成部分.此外,Java lambda语法用箭头分隔这两个元素.因此,要学习Java lambda语法,您需要熟悉它的三个组成部分: 参数列表箭头方法体要应用这些概

[深度学习] Pytorch（三）—— 多/单GPU、CPU，训练保存、加载模型参数问题

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

[深度学习] Pytorch学习（一）—— torch tensor

[深度学习] Pytorch学习(一)-- torch tensor 学习笔记 . 记录分享 . 学习的代码环境:python3.6 torch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% import torch print(torch.__version__) # 查看CUDA GPU是否可用 a = torch.cuda.is_available() print(a) #%% # torch.randperm x = torch.randperm(6) print(x) #%% #

vue第四单元(初识vue-在页面中直接引入vue框架-学习使用vue语法-vue的指令-介绍data用法-methods用法)

第四单元(初识vue-在页面中直接引入vue框架-学习使用vue语法-vue的指令-介绍data用法-methods用法) #课程目标了解 vue 框架的特点掌握创建 vue 实例掌握 data 用法及特点掌握 vue 基本指令的用法掌握 methods 用法 #知识点直接用 <script> 引入,Vue 会被注册为一个全局变量. 创建vue实例,并将实例挂载到window上. <body> <div id='app'> <h1>{{msg}

001-深度学习Pytorch环境搭建(Anaconda , PyCharm导入)

001-深度学习Pytorch环境搭建(Anaconda , PyCharm导入) 在开始搭建之前我们先说一下本次主要安装的东西有哪些. anaconda 3:第三方包管理软件. 这个玩意可以看作是一个大仓库,他里边含有很多Python的第三方开发库(也就是别人发布的,他收集起来管理).安装好这个软件之后我们便可以使用这个大仓库来安装一些我们需要的包 (人工智能需要用的包也可以使用这个来装). 同时,这个软件也可以管理我们的开发环境,让我们的环境看起来更加的简洁明了. 安装Pytorch:深度学

python学习第一天-语法学习

1.python简介 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,Guido开始写能够解释Python语言语法的解释器.Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus.他希望这个新的叫做Python的语言,能符合他的理想:创造一种C和shell之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言. 最新的TIOBE排行榜,Python赶超PHP占据第4, Python崇尚优美.清晰.简单,是一个优

Python学习--Python基础语法

第一个Python程序交互式编程交互式编程不需要创建脚本文件,是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码. linux上你只需要在命令行中输入 Python 命令即可启动交互式编程,提示窗口如下: Window上在安装Python时已经已经安装了默认的交互式编程客户端,提示窗口如下: 在Python提示符中输入一下文本,然后按回车查看运行结果: print 'hello world'; 输出: hello world 脚本式编程让我们来写一个简单的Python脚本,所有的Pytho

php学习之基础语法

这些语法都是在学习视频的过程中整理出来的,有些很简单的语法可能就没有整理了,只是记录了自己看来比较重要的语法内容. 1.变量使用 $ 声明 ,变量区分大小写变量的类型: 4种标量类型: 布尔型.整形.浮点型.字符串 2种复合类型: 数组.对象 2种特殊类型: 资源类型(如数据库.文件处理等等).null 获取值类型的方法getType($a);==>integer

深度学习PyTorch环境安装——mac

参考:http://python.jobbole.com/87522/ 1.首先要安装Anaconda 1)什么是Anaconda Anaconda是Python的包管理器和环境管理器,是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本.其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等. 1.包管理 Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Python和 150 多个科学包及其依赖项.因此你可以用Anaconda立即开始处理数据

python学习之基础语法

一.缩进学习 Python 与其他语言最大的区别就是,Python 的代码块不使用大括号 {} 来控制类,函数以及其他逻辑判断.python 最具特色的就是用缩进来写模块. 缩进的空白数量是可变的,但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量,这个必须严格执行. #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF- -*- # 文件名:test.py if True: print "Answer" print "True" else: prin

学习fortran77基础语法

Program ParamaterDefine Implicit None C FORTRAN变量名和关键字不区分大小写.但调用外部函数的话,需要在编译选项里指定 c 大小写等选项因为链接器是区分大小写的 ! 关于注释:在自由格式中,只有!一种方法: 在固定格式中,除了!还可以用c或C或*,但必须写在前五个 ! 字母,即绿线的左边. * *和C是必须放在第一列的,!不必,另外73列以后的内容也属于注释 Integer I,J,K,L,M,N!整型,前面只能声明变量,不能给变量赋值,语句后面不用

Python学习---django模板语法180122

django模板语法[Template] 模版的组成: HTML代码+逻辑控制代码 <h1> {{ user_name }} </h1> 逻辑控制代码的组成: 1.变量: {{ 双大括号来引用变量} } 2.tag标签: {% 大括号和百分比的组合来表示使用tag %} 3.自定义filter和simple_tag 4. extend模板继承 django模板之Template和Context对象 render(request, "hhh.html", {

JavaScript入门学习之一——初级语法

JavaScript是前端编辑的一种编程语言(不同于html,html是一种标记语言),所以和其他的编程语言一样,我们将会从下面几点学习基础语法数据类型函数面向对象 JavaScript的组成实际上一个完整的JavaScript是由下面三个不同的部分组成的核心(ECMAScript) 文档对象模型(DOM),Document object model,整合了JS,CSS及Html 浏览器对象模型(BOM),Broswer object model,整合了JS和浏览器简单的说,ESM

动手学习Pytorch(6)--卷积神经网络基础

卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道的含义. 二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据. 二维互相关运算二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter).卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘

动手学习Pytorch(4)--过拟合欠拟合及其解决方案

过拟合.欠拟合及其解决方案过拟合.欠拟合的概念权重衰减丢弃法模型选择.过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损

动手学习pytorch——（1）线性回归

最近参加了伯禹教育的动手学习深度学习项目,现在对第一章(线性回归)部分进行一个总结. 这里从线性回归模型之从零开始的实现和使用pytorch的简洁两个部分进行总结. 损失函数,选取平方函数来评估误差,公式如下: 1)从零开始实现首先设置真实的权重和偏差w,b.随机生成一个二维数组并由此生成对应的真实labels. num_inputs = 2 #二个自变量 num_examples = 1000 # set true weight and bias in order to generate c

Springboot学习：Thymeleaf 语法基础

详细内容见:Thymeleaf Tutorial 中文翻译,中文文档参考: thymeleaf官方指南新一代Java模板引擎Thymeleaf Thymeleaf基本知识 thymeleaf总结文章 Thymeleaf 模板的使用 thymeleaf 学习笔记基本规则 th:text:改变当前元素里面的文本内容: th:任意html属性:来替换原生属性的值表达式: Simple expressions:(表达式语法) Variable Expressions: ${...}:获取变量值:

[PyTorch入门]之从示例中学习PyTorch

Learning PyTorch with examples 来自这里. 本教程通过自包含的示例来介绍PyTorch的基本概念. PyTorch的核心是两个主要功能: 可在GPU上运行的,类似于numpy的多维tensor 自动区分构建的和训练的神经网络我们将使用全连接ReLU网络作为示例.网络中包含单个隐藏层,通过最小化网络输出与真实输出之间的欧氏距离,用梯度下降训练来拟合随机数据. Tensor Warm-up: numpy 在介绍PyTorch之前,我们先用numpy来实现网络. Num

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