第一章-Pytorch基础

发布时间:2024年01月17日

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Pytorch基础操作

? ? ? 创建一个5行3列的矩阵,它的格式是tensor,翻译成张量,把它当成一个矩阵即可,它是一个基本的计算单元。

view操作

? ? 假设我们原来的矩阵是4*4的,现在可以把它变成一个向量,第三行代码的-1指的是自动去做计算的意思,8代表第二个维度具有8个元素。

tensor格式可以和numpy的格式做一个转换

自动求导机制

? ? ?我们为什么要用到这些框架鸭,直接用python写代码不香嘛?难度最大的地方就是反向传播了,反向传播中需要逐层求导(w),并且这个w是一个矩阵。框架比较好的就是自动计算反向传播的求导操作。

线性回归模型

Tensor常见的形式有哪些

? ? ?Tensor就是我们拿到的所有输入数据。

  • 0: scalar(数值)
  • 1: vector(向量)
  • 2: matrix(矩阵)
  • 3: n-dimensional tensor(高维数据)

scalar

Vector(表示的是某一个特征)

? ? 假设现在我们有一个样本,这个样本中有三个指标,分别是身高,体重,年龄。这3个指标我们把它叫做一个特征(一个向量)。

Matrix

  • 一般计算的都是矩阵,通常都是多维的

强大的hub模块

GITHUB:https://github.com/pytorch/hub

模型:https://pytorch.org/hub/research-models

? ? ?一行代码,调用很多的模型。下面给大家演示一下怎么使用的。比如我们点这一个做分割任务。

Deeplabv3 | PyTorch

文章来源:https://blog.csdn.net/zzqingyun/article/details/135481676
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