本章内容主要基于 Pytorch 官方入门教程编写,使用 C# 代码代替 Python,主要内容包括处理数据、创建模型、优化模型参数、保存模型、加载模型,读者通...
本章主要参考《破解深度学习》的第四章,在本章将会实现一个数字分类器,主要包括数据加载和处理、模型训练和保存、预训练模型加载,但是内容跟 开始使用 Torch 一...
TensorFlow 是由 Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,其名称源于处理多维数据数组(张量)的数据流图(Flow)的运行方式。
电子书仓库:https://github.com/whuanle/cs_pytorch
如果语言学家以前觉得大模型烧脑和不解,那是因为窗户纸没有捅破,存在不同体系下的术语与机制细节的理解障碍,但底层逻辑并不乏不少共同的东西。本篇聚焦在大模型Tran...
在当今人工智能与机器学习领域中,模型蒸馏( model distillation )作为一种高效的模型压缩方法受到广泛关注。借助这一方法,可以利用大型、复杂的教...
腾讯 | 业务安全工程师 (已认证)
深度学习框架在开发和训练神经网络模型中起着至关重要的作用。TensorFlow和PyTorch是该领域中最受欢迎的两个框架。这两个框架都有自己独特的功能和优势,...
蛋白质磷酸化在多种生物学过程中发挥着关键作用,其失调与多种人类疾病密切相关,例如神经退行性疾病和癌症。尽管目前已经发现了很多磷酸化位点,但绝大多数磷酸化位点的功...
在使用 Stable Diffusion 等生成式模型时,负面词汇(Negative Prompts)是一个至关重要但经常被低估的工具。负面词汇指的是输入给模型...
当涉足深度学习,选择合适的框架是至关重要的一步。PyTorch作为三大主流框架之一,以其简单易用的特点,成为初学者们的首选。相比其他框架,PyTorch更像是一...
在数字化时代,音乐已成为人们生活中不可或缺的一部分。随着音乐流媒体平台的兴起,如何在海量的音乐库中为用户提供个性化的音乐推荐,提升用户体验,已成为一个重要的研究...
在机器学习领域中,过拟合(Overfitting)与欠拟合(Underfitting)是两个关键但相互对立的现象。理解这两种现象有助于构建更高效、更泛化的模型。...
PyTorch可以说是三大主流框架中最适合初学者学习的了,相较于其他主流框架,PyTorch的简单易用性使其成为初学者们的首选。这样我想要强调的一点是,框架可以...
本文主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的图神经网络GraphSage在论文引用CiteSeer数据集上进行分类训练的实战讲解。内容包括GraphS...
本文介绍如何在PyTorch中创建Tensor,这是使用PyTorch进行深度学习的第一步,也是最为基础的一步。最后介绍PyTorch中常用的数据类型,以及如何...
总之,通过选择适合的深度学习框架、机器学习库或桥接工具,并结合Java的网络编程功能,可以有效地实现Java与深度学习框架的集成,从而实现更智能的应用开发。
总的来说,这四个工具箱各有各的优点,适合不同的任务和学习阶段。 你想盖什么样子的“房子”(解决什么问题),就选择合适的工具箱。 接下来让我们去了解一下他们吧
数据下载地址: https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip