摘要：
张量的一系列操作，增多，导致可能出现多个操作之间的串行并行，协同不同的底层之间的协作，避免操作的冗余。计算图就是为了解决这些问题产生的。 计算图与动态图机制 1. 计算图 计算图用来描述运算的有向无环图，计算图有两个主要元素：结点Node和边Edge。 结点表示数据，如向量、矩阵、张量。 边表示运算 阅读全文
posted @ 2020-12-14 21:41
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摘要：
线性回归 线性回归是分析一个变量与另外一个变量之间关系的方法 因变量：y 自变量：x 关系：线性 y = wx+b 分析：求解w,b 求解步骤: 确定模型，Model:y = wx+b 选择损失函数，MSE: \[ \frac{1}{m}\sum^{m}_{i=1}(y_i-\hat{y_i}) \ 阅读全文
posted @ 2020-12-14 17:43
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摘要：
张量操作 一、张量的拼接 torch.cat() 功能：将张量按维度dim进行拼接,且[不会扩张张量的维度] tensors:张量序列 dim:要拼接的维度 torch.cat(tensors, dim=0, out=None) flag = True # flag = False if flag: 阅读全文
posted @ 2020-12-13 19:52
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摘要：
二、张量的简介与创建 2.1张量的概念 张量的概念：Tensor 张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展 Tensor与Variable Variable是torch.autograd(torch.autograd.Variable)中的数据类型，主要用于封装Tensor 进行自动求导 阅读全文
posted @ 2020-12-13 14:54
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摘要：
pytorch pytorch定位：深度学习框架 人工智能：多领域交叉科学技术 机器学习：计算机智能决策算法 深度学习：高效的机器学习算法 pytorch实现模型训练需要5个模块 数据 将数据从硬盘读进内存 组织数据进行训练，图片预处理以及数据增强 裁剪、缩放、翻转 模型 构建模型模块，组织复杂网络 阅读全文
posted @ 2020-12-11 14:49
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