注意:这是旧版本的PyTorch教程的一部分.你可以在Learn the Basics查看最新的开始目录. 该教程通过几个独立的例子较少了PyTorch的基本概念. 核心是:PyTorch提供了两个主要的特性: 一个n维的Tensor,与Numpy相似但可以在GPU上运行 构建和训练神经网络的自动微分 我们将使用一个三阶多项式拟合 \(y=sin(x)\) 的问题作为我们的运行示例.该网络会有4个参数,将使用梯度下降来训练,通过最小化神经网络输出和真值之间的欧氏距离来拟合随机数据. Tensor…

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=106) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   在<DL基础补全计划(一)---线性回归及示例(Pytorch,平方损失)>(https://blog.csdn.net/u011728480/a…

一个主要的跟踪系统包含三个成分:1)外观模型,通过其可以估计目标的似然函数.2)运动模型,预测位置.3)搜索策略,寻找当前帧最有可能为目标的位置.MIL主要的贡献在第一条上. MIL与CT的不同在于后者是通过感知矩阵进行特征提取,而MIL是通过boosting框架来进行特征选择,选择出来的特征(高斯分布)作为分类器用于对采样图像块的筛选,响应最大采样帧即估计目标. 多示例学习考虑的问题就是类别里含有大量难以去除的噪声,其将样本看成包(bag)的形式,一个bag中包含若干示例(即一个样本及其标签f…

首发:个人博客,更新&纠错&回复 phaser官方示例学习进行中,把官方示例调整为简明的目录结构,学习过程中加了点中文注释,代码在这里. 目前把官方的完整游戏示例看了一大半, breakout是敲砖块,gemmatch是钻石消除,invaders是小蜜蜂,matching是配对,simon是记忆游戏,sliding是拼图,starstruck类似超级马里奥,tanks是坦克游戏. 游戏场面上看,敲砖块.小蜜蜂是竖版,超级马里奥是横版,坦克游戏是俯瞰,钻石.配对.记忆.拼图这四个都是棋盘.…

*Delphi之通过代码示例学习XML解析.StringReplace的用法 这个程序可以用于解析任何合法的XML字符串. 首先是看一下程序的运行效果: 以解析这样一个XML的字符串为例: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><BookInfo><Owner><OwnerName>张三</OwnerName><OwnerAge>1234</Owner…

多示例学习:包(bags) 和 示例 (instance). 包是由多个示例组成的,举个例子,在图像分类中,一张图片就是一个包,图片分割出的patches就是示例.在多示例学习中,包带有类别标签而示例不带类别标签,最终的目的是给出对新的包的类别预测. 多示例学习是弱监督学习中的一个popular的方法.用于训练分类器的instance是没有类别标记的,但是bags却是有类别标记的,这一点与以往所有框架均不甚相同. 多示例学习中的规则:如果一个bag 里面存在至少一个instance被分类器判定标…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…

[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) #%% #…

001-深度学习Pytorch环境搭建(Anaconda , PyCharm导入) 在开始搭建之前我们先说一下本次主要安装的东西有哪些. anaconda 3:第三方包管理软件. 这个玩意可以看作是一个大仓库,他里边含有很多Python的第三方开发库(也就是别人发布的,他收集起来管理).安装好这个软件之后我们便可以使用这个大仓库来安装一些我们需要的包 (人工智能需要用的包也可以使用这个来装). 同时,这个软件也可以管理我们的开发环境,让我们的环境看起来更加的简洁明了. 安装Pytorch:深度学…

Learning PyTorch with examples 来自这里. 本教程通过自包含的示例来介绍PyTorch的基本概念. PyTorch的核心是两个主要功能: 可在GPU上运行的,类似于numpy的多维tensor 自动区分构建的和训练的神经网络 我们将使用全连接ReLU网络作为示例.网络中包含单个隐藏层,通过最小化网络输出与真实输出之间的欧氏距离,用梯度下降训练来拟合随机数据. Tensor Warm-up: numpy 在介绍PyTorch之前,我们先用numpy来实现网络. Num…