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PyTorch数据处理函数大全:从numpy到DataLoader的完整指南
本文详细介绍了PyTorch中常用的数据处理函数,包括从numpy数组转换为PyTorch张量,独热编码,以及如何使用Dataset和DataLoader加载和处理数据集。适合对PyTorch数据处理有兴趣的读者阅读。- 508
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深度学习神经网络基础知识:向量、矩阵和多维数组
本文介绍深度学习神经网络中的基础知识,包括向量、矩阵、多维数组,以及使用numpy和Python进行相关操作。适合初学者了解神经网络的数学和编程基础。- 802
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最小二乘法在线性回归中的应用及代码示例
本文章介绍了最小二乘法在线性回归中的应用,包括理论背景、目标、解法和使用Python和NumPy的代码示例。同时还包括了计算残差、模型的拟合优度等内容。- 172
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深度学习中的张量(Tensor)使用指南
本文章介绍了张量在深度学习中的应用,包括张量的初始化、与NumPy数组的关系以及在PyTorch中的使用指南。通过学习本文,您可以更好地理解张量的概念和用法,以及如何在深度学习中有效地利用张量进行计算。- 368
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Python深度学习中的数据转换:PyTorch和NumPy实用教程
本文详细介绍了在Python深度学习中使用PyTorch和NumPy进行数据转换的实用方法,包括将NumPy数组转换为PyTorch张量、PyTorch张量转换为NumPy数组以及数据预处理中的转换。- 388
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JAX 深度学习框架新崛起-了解其演进和动机
本文重点介绍 JAX 深度学习框架的发展和动机,讲述其演进历程和与 TensorFlow、NumPy 的关系。探讨 JAX 在深度学习领域的应用和优势。- 368
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如何使用Numpy实现卷积神经网络中的各个组件
本篇博客介绍如何使用numpy完成卷积神经网络中的各个组件,包括卷积层、池化层、全连接层等,帮助读者更好地理解卷积神经网络的实现原理,同时也能够更加熟练地使用numpy进行深度学习相关的编程。- 372
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感知器损失函数及算法原理详解
本文详细介绍了感知器损失函数及算法的原理,包括损失函数的定义、Python实现示例代码和感知器算法的实现。通过学习本文,读者可以深入了解感知器算法在二分类问题中的应用。- 365
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用numpy构建神经网络-感知机与深度学习
本文使用numpy构建一个完整的神经网络,并实现反向传播和梯度下降算法,使用自己实现的神经网络训练一个分类模型。深度学习中有许多框架,包括Tensorflow、PyTorch、Keras等,框架中实现了各种网络,并且可以自动求导。- 293
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模型手把手系列之python、spark和java生成TFrecord
本文主要介绍了使用python、spark和java生成TFrecord格式数据的多种方式,以及训练模型数据来源的简介和TFRecords格式的优点。涉及模型训练、数据生成、pandas、numpy等内容。- 361
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深度学习框架初探:实现自己的Tensor
本文介绍了基于计算图知识实现自己的深度学习框架,包括创建自己的Tensor以及使用NumPy进行矩阵运算。了解如何初始化Tensor对象和处理梯度。- 135
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TVM TOPI入门教程
本文是TVM TOPI入门教程,介绍了TOPI提供的numpy风格操作和schedule,以及如何使得TVM中的代码不那么样板化。更多TVM中文文档可访问TVM中文站。- 389
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Python数据科学领域的20个常用库
本文介绍了Python数据科学领域常用的20个库,包括NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等,这些库在数值计算、数据预处理、数据可视化、机器学习建模等方面都具有重要作用。- 107
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Numpy.random官方文档:数组创建方法
本文介绍了Numpy官方文档中关于数组创建的方法,包括Numpy.array、Numpy.arange、Numpy.zeros和Numpy.ones等常用的生成方法,以及其参数和用法。通过指定元组或列表中该维度的维度和长度来创建具有任何维度的数组。- 325
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