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梯度下降法
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1、梯度下降法简介梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。2、梯度下降法原理[...]
PyTorch评估模式model eval详细介绍
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1、model eval简介model.eval()是PyTorch中的一个方法，用于将模型设置为评估模式（evaluation mode）。一般情况下，当我们完成模型的训练并准备对其进行评估、测试或推断时，会调用该方法。2、model eval的作用调用model.eval()的作用是将模型中的某些特定层或部分切换到评估模式。在评估模式下，一些层[...]
PyTorch计算图与链式求导
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1、PyTorch自动求导代码import torch input = torch.ones([2, 2], requires_grad=False) w1 = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) w2 = torch.tensor(3.0, requires_grad=True) w3 = torch.t[...]
PyTorch向量Tensor的维度理解
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1、维度与形状的区别当我们说一个向量的维度的时候，我们会说，这是一个1维度向量，2维向量，3维向量等等。在PyTorch中，计算维度是通过向量的形状获取的，如下代码所示：import torch input = torch.ones(3, 5) print(input) dim = len(input.shape) print(dim)2、维度[...]
torch.stack()函数的使用详解
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1、torch.stack()函数的作用torch.stack()函数的参数形式为：torch.stack(inputs,dim=0,out=None)，其作用是将若干个形状相同的张量在dim维度上连接，生成一个扩维的张量。比如，我们原本有若干个2维张量，连接之后可以得到一个3维的张量。2、torch.stack()函数的参数说明(1)inputs[...]
CUDA安装介绍
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CUDA是英伟达开发出的GPU计算框架。英伟达是制造GPU的公司，它为了让人们更好地使用自家生产出来的GPU，所以开发出CUDA用于操作GPU。如果没有CUDA，直接操作GPU则是一件非常困难的事情。我们买回的带英伟达GPU的新电脑，会自带GPU显卡驱动，显卡驱动的版本号制约着你将来要安装的CUDA。运行nvidia-smi命令，我们可以查看自己显[...]
Adam优化器（理论、公式、代码）
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这篇文章介绍的不错，分享给大家：https://blog.csdn.net/m0_48923489/article/details/136863726
PyTorch 叶子节点和非叶子节点的理解
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1、什么是叶子节点PyTorch的最大特点是动态计算图，计算图是用来描述运算的有向无环图。计算图有两种主要元素：结点（Node）和边（Edge）。结点表示数据，例如张量，而边表示运算，例如加、减、乘、除、卷积等。对于节点而言，又分为叶子节点和非叶子节点。我们通常关注的叶子节点，那什么叶子节点呢？PyTorch中的张量tensor有一个属性是is_l[...]
PyTorch 设置随机数 torch.manual_seed 详细介绍
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1、PyTorch设置随机数的目的在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果。当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的，在PyTorch中，通过设置全局随机数种子可以实现这个目的。2、PyTorch seed 设置方式seed = 0 torch.manual_seed(seed) [...]
PyTorch最新版本是多少？
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提示：本文更新于2024年9月27日PyTorch是一个由Facebook的人工智能研究团队开发的开源深度学习框架，发布于2016年。如今PyTorch已经成为全球最流行的深度学习框架，建议大家以PyTorch为主，谨慎选择TensorFlow或者Paddle（百度飞桨）。1、PyTorch最新版本是多少？当前PyTorch的最新版本是：PyTor[...]
PyTorch whl文件的安装
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1、PyTorch whl文件安装当我们需要安装特定CUDA版本的PytTorch的时候，掌握whl文件的安装则是十分必要。PyTorch whl文件的下载地址是：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html1.1、PyTorch版本与Python版本的关系安装PyTorch要注意对应Pyth[...]
PyTorch的module的state_dict函数介绍
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在PyTorch中，torch.nn.Module模块中的state_dict函数获得的一个字典变量，其存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数，如下所示：代码1：import torch.nn as nn module = nn.Linear(2, 2) print(module.state_dict().keys())代码2：import t[...]
torch.is_storage 函数介绍
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1、torch.is_storage(obj)函数介绍测试obj是不是storage类型，如果是的话就返回True，否则返回False。2、什么是Storage？在PyTorch中，Tensor 分为头信息区(Header)和存储区(Storage)。头信息区(Header)主要存储Tensor的形状(size)、步长(stride)、数据类型(t[...]
Tensor的grad属性详细介绍
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1、Tensor的grad属性介绍PyTorch的Tensor有个grad属性，默认情况下，该属性为None，当第一次调用backward()计算梯度时，此属性被赋值，其值为计算的梯度。并且，将来对backward的多次调用之后，还会累积梯度，所以大家要记得清空梯度。2、Tensor的grad应用举例import torch x = torch.[...]
torch.is_tensor 使用介绍
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torch.is_tensor 简介torch.is_tensor(obj)，此方法很直观，如果obj是tensor的话返回true，否则返回false。与此方法对应的另一个方法是：isinstance(obj, Tensor)。需要注意的是，torch.is_tensor(obj)是torch的一个方法，而isinstance(obj, Tens[...]
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