给大家带来的一篇关于PyTorch相关的电子文档资源,介绍了关于PyTorch、中文文档方面的内容,本书是由PyTorch论坛出版,格式为PDF,资源大小11.9 MB,Mrs.董梓晨编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.7。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,底层由C++实现,应用于人工智能领域,如自然语言处理。
这是一本开源的书籍,目标是帮助那些希望和使用 PyTorch 进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。
对pytorch中的梯度更新方法详解
背景 使用pytorch时,有一个yolov3的bug,我认为涉及到学习率的调整。收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3,两个优化器中的学习率设置不一样,而且使用GPU数目和batch的更新也不太一样。据此,我简单的了解了下pytorch的权重梯度的更新策略,看看能否一窥究竟。 对代码说明 共三个实验,分布写在代码中的(一)(二)(三)三个地方。运行实验时注释掉其他两个 实验及其结果 实验(三): 不使用zero_grad()时,grad累加在一起, 官网 是使用accumulate 来表述的,所以不太清楚是取的和还是均值(这两种最有可能)。 不使用zero_grad()时,是直接叠加add的方式累加的。 tensor([[[ 1., 1.],……torch.Size([2, 2, 2])0 ……
PyTorch读取Cifar数据集并显示图片的实例讲解
首先了解一下需要的几个类所在的package from torchvision import transforms, datasets as dsfrom torch.utils.data import DataLoaderimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#transform = transforms.Compose是把一系列图片操作组合起来,比如减去像素均值等。#DataLoader读入的数据类型是PIL.Image#这里对图片不做任何处理,仅仅是把PIL.Image转换为torch.FloatTensor,从而可以被pytorch计算transform = transforms.Compose( [ transforms.ToTensor() ]) Step 1,得到torch.utils.data.Dataset实例。 torch.utils.data.Dataset是一个抽象类,CIFAR100是它的一个实例化子类 train=True,读取训练集;train=False,读取测试集 download=False,不下载。如果为True,则先检查root下有无该数据集,如果没有……
以上就是本次介绍的PyTorch电子文档的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。
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邹明
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