Theano https://github.com/Theano/Theano 描述: Theano 是一个python库, 允许你定义, 优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式. 它与GPUs一起工作, 并且在符号微分方面表现优秀. 文档: http://deeplearning.net/software/theano/ 概述: Theano是数值计算的主力, 它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架. Theano由 frederic bastien 创建, 这是蒙特利尔大学机器学…

目录: PyTorch学习教程.手册 PyTorch视频教程 PyTorch项目资源      - NLP&PyTorch实战      - CV&PyTorch实战 PyTorch论文推荐 Pytorch书籍推荐 一.PyTorch学习教程.手册 (1)PyTorch英文版官方手册:https://pytorch.org/tutorials/.对于英文比较好的同学,非常推荐该PyTorch官方文档,一步步带你从入门到精通.该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网…

一.编程语言分类 1.简介 机器语言:站在计算机的角度,说计算机能听懂的语言,那就是直接用二进制编程,直接操作硬件 汇编语言:站在计算机的角度,简写的英文标识符取代二进制去编写程序,本质仍然是直接操作硬件 高级语言:站在人的角度,说人话:即用人类的字符去编写程序,屏蔽了硬件操作 2.优缺点 语言 优点 缺点 机器语言 最底层,执行速度快 最复杂,开发效率最低 汇编语言 比较底层,执行速度较快 复杂,开发效率低 高级语言 编译型: 执行速度快,不依赖语言环境运行 跨平台差 解释型: 跨平台好,一份…

一.Python基础学习 一.编程语言分类 1.简介 机器语言:站在计算机的角度,说计算机能听懂的语言,那就是直接用二进制编程,直接操作硬件 汇编语言:站在计算机的角度,简写的英文标识符取代二进制去编写程序,本质仍然是直接操作硬件 高级语言:站在人的角度,说人话:即用人类的字符去编写程序,屏蔽了硬件操作 2.优缺点 语言 优点 缺点 机器语言 最底层,执行速度快 最复杂,开发效率最低 汇编语言 比较底层,执行速度较快 复杂,开发效率低 高级语言 编译型: 执行速度快,不依赖语言环境运行 跨平台差…

目录 pytorch学习 numpy & Torch Variable 激励函数 回归 区分类型 快速搭建法 模型的保存与提取 批训练 加速神经网络训练 Optimizer优化器 CNN MNIST手写数据 Reference pytorch学习 numpy & Torch import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data)…

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例1 0. PyTorch Seq2Seq项目介绍 1. 使用神经网络训练Seq2Seq 1.1 简介,对论文中公式的解读 1.2 数据预处理 我们将在PyTorch中编写模型并使用TorchText帮助我们完成所需的所有预处理.我们还将使用spaCy来协助数据的标记化. # 引入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torcht…

Pytorch学习系列(一)至(四)均摘自<深度学习框架PyTorch入门与实践>陈云 目录: 1.程序的主要功能 2.文件组织架构 3. 关于`__init__.py` 4.数据处理 5.模型定义 6.工具函数 7.配置文件 8.main.py 9.使用 1.程序的主要功能: 模型定义    数据加载    训练和测试 2.文件组织架构: ```├── checkpoints/├── data/│   ├── __init__.py│   ├── dataset.py│   └── get_…

Python如今成为零基础编程爱好者的首选学习语言,这和Python语言自身的强大功能和简单易学是分不开的.今天我们将带领Python零基础的初学者完成入门的第一步——环境搭建.本文会先来区分几个在Python基础学习中比较容易混淆的工具,然后帮助大家一步步修改镜像源,完成环境的搭建,下面一起来看看吧! 1.概念区分 对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说,可能很容易就会对Pycharm.Python解释器.conda安装.pip安装这个几个概念混淆.下面我们就来逐一认识一下它们: (1)…

[深度学习] Pytorch学习(一)-- torch tensor 学习笔记 . 记录 分享 . 学习的代码环境:python3.6 torch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% import torch print(torch.__version__) # 查看CUDA GPU是否可用 a = torch.cuda.is_available() print(a) #%% # torch.randperm x = torch.randperm(6) print(x) #%% #…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…