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DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ | TRAINING A CLASSIFIER

你已经知道怎样定义神经网络,计算损失和更新网络权重。现在你可能会想, 那么,数据呢? 通常,当你需要解决有关图像、文本或音频数据的问题,你可以使用python标准库加载数据并转换为numpy array。然后将其转换为 torch.Tensor。 对于图像,例如Pillow,OpenCV 对于音频,例如scipy和librosa 对

DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ | TENSORS

TENSORS   张量是一种特殊的数据结构,非常类似于数组合矩阵。在PyTorch中,我们使用tensor 编码模型的输入和输出,以及模型的参数。   Tensor类似于NumPy的ndarrays,除了tensor可以在GPUs或其它特殊的硬件上运行以加速运算。如果你对ndarrays非常熟悉,那么你对Tensor API也会很熟悉。

torch.autograd理解

  1、参考: https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/autograd_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-autograd-tutorial-py

4、神经网络的模块化接口torch.nn

本博客参考 http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html + 《PyTorch入门与实践》 torch.nn最核心的类是nn.Module,一个 nn.Module 包含若干 layers, 和一个方法 forward(input), 该方法返回 output 。  

Experimental Educational Round: VolBIT Formulas Blitz

题目链接:https://codeforces.com/contest/630 A - Again Twenty Five! ? C - Lucky Numbers ? B - Moore's Law ? D - Hexagons! ? J - Divisibility ? 注意[2,10]的lcm是 \(2^3*3^2*5*7\) ,也就是每种质因子取最高次。为2520。

【Pytorch】入门 ①:60-minute blitz

       2020年1月是那么的特别,新型冠状病毒的发生和影响出乎所有人的意料。在家度过25天后,来到单位还要隔离15天,正巧用这时间学习一下Pytorch。        在Pytorchg官网有丰富的学习资源,结合以前的深度学习基础,我从最简单的Get Start开始。Pytorch的安装比较简单,我电脑已安

2月4日学习记录

1.pytorch入门学习 https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-tensor-tutorial-py 这个官方教程还挺好的。可以作为一个手册来查找。 包括创建对象,对象与numpy的互相转换,对象的+操作,对象转移到GPU上。 第二个dataloader的教程