这本PyTorch深度学习图书，是2019-04-01月由人民邮电出版社所出版的，著作者信息： [印度] 毗湿奴·布拉马尼亚（Vishnu Subramanian） 著，王海玲，刘江峰 译，本版是第1次印刷， ISBN：9787115508980，品牌：异步图书, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数193，字数有万字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要 PyTorch是Facebook于2017年初在机器学习和科学计算工具Tor 继续阅读

前言 最近在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 即： forward 的使用 class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #输入数据 # 实例化一个对象 modul 继续阅读

转自：https://blog.csdn.net/xu380393916/article/details/97280035，感谢作者分享。 在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 class Module(nn.Module):def __init__(self):super(Module, self).__init__()# 继续阅读

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章： · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.size · 深入浅出Pytorch函数——torch.numel · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.numel 语法 torch.numel(input) 参数 input: [torch.Tensor] 输入的张量 返回值 input张量元素的总数 实例 >>> a = torch.ra 继续阅读

Conv2d、conv2d是pytorch中进行卷积操作的2个类，虽然只是首字母大小写不同，使用起来方法也不一样，一个是类，一个是函数。 1 Conv2d Conv2d是torch.nn中的类 1.1 初始化 CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups 继续阅读

获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.numel()) y = torch.randn(3,10,5) print("number elements of y is ",y.numel()) 输出： number elements of x is 9 number elements of 继续阅读

前言 相信很多时候大家都会用到虚拟环境，他具有可以让你快速切换不同的python版本，让程序打包的时候轻量化等等优点，之前作为小白第一次接触python的时候，为了配置虚拟环境花了好几天，踩了很多坑，网上很多教程的水平也参差不齐，正好最近帮实习公司做了个学校项目，需要我提供python环境配置的文档，于是我就顺手把教程编辑成博客，跟大家分享一下，希望大家少走弯路~~~(保证是面向小白的保姆级教学！多图！)话不多说，直接上干货！ Pycharm使用虚拟 继续阅读

numel就是"number of elements"的简写。numel()可以直接返回int类型的元素个数 import torcha = torch.randn(1, 2, 3, 4) b = a.numel() print(type(b)) # int print(b) # 24 通过numel()函数，我们可以迅速查看一个张量到底又多少元素。 继续阅读

最近 ChatGpt 的爆火，让人非常震撼，无论是知识问答、对话还是代码撰写，都非常符合人们的预期，让人不得不感慨机器学习的强大。不信？看下面： 图1 语言分析处理 图2 知识问答       图3 写故事 图4 写代码 体验完，的确让人惊掉下巴，甚至感受到一阵寒意，要被抢饭碗了！！。为此，还特意了解一下 继续阅读

如何统计网络的大小，可以试一试torch.numel()函数 torch.numel()函数，可以计算出单个tensor元素的个数 一、对单个tensor使用，求tensor元素的个数 x = torch.randn((1, 3, 5, 7)) x.numel() torch.numel() 输出105 二、求整个网络的参数 n_p = sum(x.numel() for x in model.parameters()) 继续阅读

Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造本节开头提到的多层感知机。这里定义的MLP类重载了Module类的__init__函数和forward函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也即正向传播。 import torch from torch import nnclass MLP(nn.Module):# 声明带有模型参数的层，这里声明了两个 继续阅读

神经网络的典型处理如下所示： 1. 定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）； 2. 数据集输入； 3. 对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播； 4. 计算loss ，由Loss层计算； 5. 反向传播求梯度； 6. 根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为:    we 继续阅读