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2023年7月29日接着上篇《PyTorch简明教程上篇》,继续学习多层感知机,卷积神经网络和LSTMNet。 1、多层感知机 多层感知机通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制,是一个简单的神经网络,也是深度学习的重要基础,具体图如下: import numpy as np import torch from torch.autograd import Variable from torch import ...
机器学习|从0开发大模型之PyTorch2.0 - 知乎
2023年12月17日-1、PyTorch简明教程 1.1、安装 安装方式有很多教程,用conda或者直接安装都可以,这里我就在自己电脑上粗暴安装: python3 -m pip install numpy torch torchvision torchaudio --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 1.2、简明教程 关注过我公众号的应该有读过《PyTorch简明教程上篇》《PyTorch简明教程...2024保姆级机器学习Python人工智能学习路线(高清下载) - 知乎
2024年11月26日-✅掌握常见的强化学习框架,如OpenAI Gym、Ray RLlib 等的使用,通过实践项目如游戏智能体、机器人控制等来应用强化学习技术。 ✅探索强化学习在自动驾驶、机器人控制、智能决策等领域的应用和研究前沿。 研究与创新:✅选择一个具有挑战性的人工智能问题进行深入研究,如人工智能伦理、可解释性人工智能等,并尝试提出...
3天前人工智能 ⊃ 机器学习 ⊃ 深度学习 二. PyTorch环境配置 2.1 Conda环境管理 # 创建虚拟环境conda create -n pytorch_envpython=3.9# 激活环境conda activate pytorch_env# 安装PyTorch(根据CUDA版本选择)conda install pytorch torchvision torchaudiopytorch-cuda=12.1-c pytorch -c nvidia# GPU版本conda install p...
2024年8月5日PyTorch简介 PyTorch是由Facebook的人工智能研究实验室开发的一个开源机器学习库。它提供了动态计算图,使得构建和调整复杂的深度学习模型变得直观而高效。PyTorch的灵活性和易用性使其成为学术界和工业界广泛使用的工具之一。 深度学习与手写体识别 手写体识别的传统方法依赖于特征工程和基于规则的系统,但这些方法往往无法...
2024年11月27日PyTorch 是一个强大的开源深度学习框架,以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是 PyTorch 的详细教程,涵盖从基础到实际应用的使用方法。 1. 安装与导入 1.1 安装 PyTorch 访问PyTorch 官方网站,根据系统、Python 版本和 CUDA 支持选择安装命令。 常用安装命令: ...
2024年4月15日002.初识Pytorch基本框架 11:16 003.环境配置(1) 11:22 004.环境配置(2) 08:49 005.机器学习中的分类与回归问题-机器学习基本构成元素 11:16 006.Tensor的基本定义 06:22 007.Tensor与机器学习的关系 07:34 008.Tensor创建编程实例 19:56 009.Tensor的属性 ...
2023年3月18日了解人工智能概念和算法：学习人工智能领域的基本概念和算法，例如机器学习、深度学习、神经网络、决策树和聚类等。选择适当的库和框架：选择适当的Python库和框架可以加快开发过程，例如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。数据预处理：对数据进行清洗、转换、缩放和标准化等预处理操作，以便用于...
之前,我们已经学习了概念,在结合我们以前学习的知识,我们可以直接阅读下面代码了。 代码里使用了,dataset.CIFAR10数据集。 CIFAR-10 数据集由 60000 张 32x32 彩色图像组成,共分为 10 个不同的类别,分别是飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。
2023年11月2日机器学习 | PyTorch简明教程上篇 前面几篇文章介绍了特征归一化和张量,接下来开始写两篇pytorch简明教程,主要介绍pytorch简单实践。 1、四则运算 复制AI写代码 import torcha = torch.tensor([2, 3, 4])b = torch.tensor([3, 4, 5])print("a + b: ", (a + b).numpy())print("a - b: ", (...
2024年8月15日机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。 机器学习 机器学习的实现可以分成两步:训练 和 预测 ,类似于归纳和演绎: ...
