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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。