Python——tensor概念 Pytorch包 深度神經網絡 (轉)
轉自： https://blog.csdn.net/perfect2011/article/details/120255629 pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了，tensorflow 這個框架的名字中很直白，就是tensor的流動， 所以學習深度學習 ...
原文：Tensor：Pytorch神經網絡界的Numpy
摘要：Tensor，它可以是 維 一維以及多維的數組，你可以將它看作為神經網絡界的Numpy，它與Numpy相似，二者可以共享內存，且之間的轉換非常方便。 本文分享自華為雲社區 Tensor：Pytorch神經網絡界的Numpy ，作者： 擇城終老 。 Tensor Tensor，它可以是 維 一維以及多維的數組，你可以將它看作為神經網絡界的Numpy，它與Numpy相似，二者可以共享內存，且之 ...
2021-08-09 15:09 0 282 推薦指數：
相關推薦
什么是pytorch（3神經網絡）(翻譯)
神經網絡 torch.nn 包可以用來構建神經網絡。 前面介紹了 autograd包， nn 依賴於 autograd 用於定義和求導模型。 nn.Module 包括layers（神經網絡層）, 以及forward函數 forward(input)，其返回結果 output. 例如我 ...
神經網絡：numpy實現神經網絡框架
歡迎訪問個人博客網站獲取更多文章： https://beityluo.space 本文用numpy從零搭建了一個類似於pytorch的深度學習框架 可以用於前面文章提到的MINST數據集的手寫數字識別、也可以用於其他的方面 Github ...
用numpy實現CNN卷積神經網絡
為了加深對卷積神經網絡底層原理的理解，本文通過使用numpy來搭建一個基礎的包含卷積層、池化層、全連接層和Softmax層的卷積神經網絡，並選擇relu作為我們的激活函數，選擇多分類交叉熵損失函數，最后使用了mnist數據集進行了訓練和測試。 關於卷積網絡的詳細原理和實現可參考下列文章： 劉 ...
用numpy實現BP神經網絡
在本篇博文中，我們只使用numpy來搭建一個簡單的包含輸入層、隱藏層、輸出層的神經網絡，我們選擇sigmoid作為激活函數，選擇均方差損失函數，最后使用mnist數據集進行了訓練和測試。 1、公式推導 均方差損失函數： \[loss = J(W,b,x,y)=\frac ...
pytorch tensor與numpy轉換
從官網拷貝過來的，就是做個學習記錄。版本 0.4 tensor to numpy 輸出 進行轉換 輸出 注意，轉換后的tensor與numpy指向同一地址，所以，對一方的值改變另一方也隨之改變 ...
【神經網絡】LSTM在Pytorch中的使用
先附上張玉騰大佬的內容，我覺得說的非常明白，原文閱讀鏈接我放在下面，方面大家查看。 LSTM的輸入與輸出： output保存了最后一層，每個time step的輸出h，如果是雙向LSTM，每 ...