【Pytorch】新手入门:基于sklearn实现鸢尾花数据集的加载

【Pytorch】新手入门:基于sklearn实现鸢尾花数据集的加载 🌵文章目录🌵 🌸一、鸢尾花数据集简介📚二、基于Python加载鸢尾花数据集🎨三、探索鸢尾花数据集🔍四、使用鸢尾花数据集进行模型训练🛠️五、优化模型性能🛠️六、使用鸢尾花数据集进行模型选择📚七、总结与进一步学习 🌸一、鸢尾花数据集简介   鸢(yuān)尾花数据集(Iris dataset)是机器学习和统计学中常用的一个经典数据集,主要用...

谈谈Pytorch中的dataset

关注B站查看更多手把手教学: 基本用法 torch.utils.data.Dataset 是 PyTorch 中一个非常重要的抽象类,它用于表示数据集,方便数据加载和预处理。通过实现这个类的两个方法 __len__ 和 __getitem__,你可以自定义自己的数据集类。__len__ 方法应返回数据集的大小(即样本数),而 __getitem__ 方法则根据给定的索引返回一个样本。 以下是一个简单的示例...

02极简LLM逻辑与PyTorch快速入门

文章目录 02极简LLM逻辑与PyTorch快速入门极简LLM逻辑PyTorch环境安装(重要,不难)PyTorch 主要概念Tensors张量张量常见的形式:scalar、vector、matrix、n-dimensinal张量初始化张量参数:shape、datatype、device张量运算 Datasets and DataLoaders 数据集与数据加载Transforms 转换Build Mod...

【Pytorch】进阶学习:实现矩阵乘法---torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别

【Pytorch】进阶学习:实现矩阵乘法—torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别 🌵文章目录🌵 🚀一、引言🔍二、torch.mul():元素级别的乘法🔩三、torch.mm():矩阵乘法(只适用于二维张量)🎛️四、torch.matmul():广义的矩阵乘法(适用于任意维度张量)🔎五、总结与注意事项🤝六、期待与你共同进步 🚀一、引言   在深度学习和神经网络...

机器学习 - PyTorch 常见的操作

可以用PyTorch做加减乘除操作 import torch tensor_operation = torch.tensor([1,2,3])print(tensor_operation) print(tensor_operation + 10)print(torch.add(tensor_operation, 10)) print(tensor_operation * 10) print(torch...

【模型转换】PyTorch模型转Caffe模型

一、Caffe模型转换源码下载 GitHub:https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe GitHub上拉取PytorchToCaffe的源码,将Caffe文件夹和pytorch_to_caffe.py文件放到项目根目录 二、将VGG的PyTorch模型转为Caffe模型 import syssys.path.insert(0,'.')import torch...

torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用

文章目录 torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用 torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用 在大型语言模型(LLM)中,PyTorch和TensorFlow这两个深度学习框架起着至关重要的作用。它们为构建、训练和部署LLM提供了必要的工具和基础设施。 首先,PyTorch和TensorFlow都提供了高级的API和工具,使得研究人员和开发人员能够更容易地构建复杂的神经...

pytorch自定义数据集分类resnet18

  import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim # 定义数据集的根目录和预处理的转换data_dir = '../data' # 数据集的根目录 transform = transforms.Comp...

基于pytorch使用LSTM实现文本匹配任务

本文学习纪录 PyTorch深度学习项目实战100例 使用LSTM来实现文本匹配任务 使用LSTM(Long Short-Term Memory)网络来实现文本匹配任务是自然语言处理(NLP)中的一个常见应用。文本匹配任务的目标是确定两个文本段落是否在某种程度上相似或相关,例如在问答系统、文档检索、相似问题匹配等场景中非常有用。 模型构建 输入层:两个独立的输入,分别对应两个文本序列。 LSTM层:为每个...

Pytorch用ConvTranspose2d替代Upsample

Pytorch用ConvTranspose2d替代Upsample 网络结构训练ConvTranspose2d的权值用上面生成的权值验证 本文介绍了Pytorch如何用ConvTranspose2d算子等价替代Upsample算子。 背景介绍: 某些AI加速卡上Upsample算子的性能不够高,是否能用别的算子临时替代呢可以手动推断出ConvTranspose2d 的权值,使其与Upsample等价算子也...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.008219(s)
2024-04-26 13:56:23 1714110983