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

简介 TypeScript是一种由微软开发的自由和开源的编程语言.它是JavaScript的一个超集,而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程.安德斯·海尔斯伯格,C#的首席架构师,已工作于TypeScript的开发. TypeScript扩展了 JavaScript 的句法,所以任何现有的JavaScript程序可以不加改变的在TypeScript下工作.TypeScript是为大型应用之开发而设计,而编译时它产生 JavaScript 以确保兼容性. TypeScrip

缘由 事情是这样的,我想搜索 TypeScript 中文教程,结果在 https://www.baidu.com , https://cn.bing.com ,上都找不到官方的翻译,也没有一个像样的翻译(搜索的时间是2015-12-02),可怜我们无法使用google,所以就想去自己翻译官方的 TypeScript-Handbook. 于是我Fork了官方的库 https://github.com/Microsoft/TypeScript-Handbook , 到我的库中https://gith

本篇文章将介绍区域报表和页面报表的常见使用场景.区别和选择报表类型的一些建议,两种报表的模板设计.数据源(设计时和运行时)设置.和浏览报表的区别. ActiveReports 报表控件官方中文入门教程 (1)-安装.激活以及产品资源 ActiveReports 报表控件官方中文入门教程 (2)-创建.数据源.浏览以及发布 本篇文章包括以下部分: 1.区域报表和页面报表的区别 两种报表的具体应用场景 区域报表和页面报表的区别 项目中如何选择报表类型 2.区域报表和页面报表数据源设置 运行时 设计时

本系列文章主要是面向初次接触 ActiveReports 产品的用户,可以帮助您在三天之内轻松的掌握ActiveReports控件的基本使用方法,包括安装.激活.创建报表.绑定数据源以及发布等内容.本篇文章我们就从安装产品开始带您开启轻松的 ActiveReports 体验之旅. 系列文章列表: ActiveReports 报表控件官方中文入门教程 (2)-创建.数据源.浏览以及发布 ActiveReports 报表控件官方中文入门教程 (3)-如何选择页面报表和区域报表 本文内容包括: 安装

本篇文章将阐述首次使用 ActiveReports 报表控件 的方法,包括添加报表文件.绑定数据源以及如何发布报表等内容. ActiveReports 报表控件官方中文入门教程 (1)-安装.激活以及产品资源 ActiveReports 报表控件官方中文入门教程 (3)-如何选择页面报表和区域报表 主要内容包括: 新建工程 在工程中添加ActiveReports报表文件 添加报表数据源 浏览报表 发布 ActiveReports 应用 下面我们来分布讲解: 一.按照如图所示步骤创建 WinFor

目录 虽然我是转载的,但看在Copy这么多文章也是很幸苦的好吧,我罗列一个目录. 转载:<TypeScript 中文入门教程> 17.注解 (2015-12-03 11:36) 转载:<TypeScript 中文入门教程> 16.Symbols (2015-12-03 11:35) 转载:<TypeScript 中文入门教程> 15.可迭代性 (2015-12-03 11:33) 转载:<TypeScript 中文入门教程> 14.输入.d.ts文件 (20

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django中文入门文档:阅读地址

在学习陈云的教程<深度学习框架PyTorch:入门与实践>的损失函数构建时代码如下: 可我运行如下代码: output = net(input) target = Variable(t.arange(0,10)) criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(output, target) loss 运行结果: RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-e5c73

Sphinx中文入门指南 wuhuiming<blvming在gmail.com>,转载请注明来源和作者 最后修改:2010年1月23日 1.简介 1.1.Sphinx是什么 1.2.Sphinx的特性 1.3.Sphinx中文分词 2.安装配置实例 2.1 在GNU/Linux/unix系统上安装 2.1.1 sphinx安装 2.1.2.sfc安装(见另文) 2.1.3.coreseek安装(见另文) 2.2 在windows下安装 3. 配置实例 4.应用 4.1 在CLI上测试 4.2

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book Chapter2 :PyTorch快速入门 + Chapter3: Tensor和Autograd + Chapter4 : 神经网络工具箱nn Tensor 函数名后面带_的函数会修改Tensor本身,例如y.add_(x)会改变y. tensor.numpy()和torch.from_numpy(ndarray)可以完成tensor和ndarray之间的转换.注意它们之间是共享内存的, 其中一个改变会导致另一

pytorch怎么入门学习 https://www.zhihu.com/question/55720139

目录 前置基础 Pytorch从入门到放弃 推荐阅读 前置基础 Python从入门到放弃(目录) 人工智能(目录) Pytorch从入门到放弃 01_pytorch和tensorflow的区别 02_利用numpy解决线性回归问题 03_利用pytorch解决线性回归问题 04_利用手写数字问题引入深度神经网络 05_pytorch的Tensor操作 debugging-- 推荐阅读 pytorch从入门到放弃(目录) Python从入门到放弃(目录) 人工智能从入门到放弃(目录) 数据结构与算

PyTorch快速入门 Tensors Tensors贯穿PyTorch始终 和多维数组很相似,一个特点是可以硬件加速 Tensors的初始化 有很多方式 直接给值 data = [[1,2],[3,4]] x_data = torch.tensor(data) 从NumPy数组转来 np_arr = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(np_array) 从另一个Tensor x_ones = torch.ones_like(x_data) 赋01或随

  太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络.计算损失,以及更新网络权重.不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor. 对于图像,Pillow.OpenCV这些包将有所帮助. 对于音频,可以使用scipy和librosa包. 对于文本,无论是基于原始的Python还是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都将

  说明:本系列教程翻译自PyTorch官方教程<Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz>,基于PyTorch 0.3.0.post4   教程目标 在高层次上理解PyTorch的Tensor库和神经网络 训练一个小型的神经网络来分类图像 前提条件 假设读者熟悉基础的NumPy库 确保已经安装了torch和torchvision包 系列目录 PyTorch是什么? Autograd:自动化微分 神经网络 训练分类器 数据并行化

  在本节中,我们将学习如何利用DataParallel使用多个GPU. 在PyTorch中使用多个GPU非常容易,你可以使用下面代码将模型放在GPU上: model.gpu() 然后,你可以将所有张量拷贝到GPU上: mytensor = my_tensor.gpu() 请注意,仅仅调用my_tensor.gpu()并不会将张量拷贝到GPU上,你需要将它指派给一个新的张量,然后在GPU上使用这个新张量. 在多个GPU上执行你的前向和后向传播是一件很自然的事情.然而,PyTorch默认情况下只会

  在PyTorch中,集中于所有神经网络的是autograd包.首先,我们简要地看一下此工具包,然后我们将训练第一个神经网络. autograd包为张量的所有操作提供了自动微分.它是一个运行式定义的框架,这意味着你的后向传播是由你的代码运行方式来定义的,并且每一个迭代都可以是不同的. 下面,让我们使用一些更简单的术语和例子来解释这个问题. 0x01 变量(Variable) autograd.Variable是autograd包的核心类,它封装了一个张量,并支持几乎所有在该张量上定义的操作.一

  0x00 PyTorch是什么? PyTorch是一个基于Python的科学计算工具包,它主要面向两种场景: 用于替代NumPy,可以使用GPU的计算力 一种深度学习研究平台,可以提供最大的灵活性和速度 0x01 开始学习 1.Tensors Tensors(张量)类似于numpy的ndarrays,不过Tensors还可以运行于GPU上以提升计算速度. from __future__ import print_function import torch 创建一个5x3且未初始化的矩阵: x