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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-py4、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