常见运算函数： sum()求和 mean()求均值 max()/min()求最大/最小值及其索引 argmax()/argmin()求最大值/最小值的索引 std()求标准差 unique()去重 sort()排序 import torch tensor1 = torch.ran...

两个矩阵对应位置元素相乘称为哈达玛积（Hadamard product）。 使用*、mul()实现两个形状相同的张量之间对位相乘。 import torch tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor...

6.5.1 基本运算 1）四则运算 +、-、*、/加减乘除 add()、sub()、mul()、div()加减乘除，不改变原数据 add_()、sub_()、mul_()、div_()加减乘除、修改原数据 import torch tensor1 = torch.randi...

6.4.1 张量元素类型转换 1）Tensor.type(dtype)修改张量的类型 import torch tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3]) print(tensor1, tensor1.dtype) # 使用type方法修改张量的类型 tensor1 = t...

1.torch.arange(start, end, step)在区间内按步长创建张量 import torch # torch.arange(start, end, step) 在区间[start,end)中创建步长为step的张量 tensor1 = torch.arange(10, 30, 2) p...

6.3.1 基本张量创建 1.torch.tensor(data)创建指定内容的张量 import torch import numpy as np # 创建标量张量 tensor1 = torch.tensor(10) print(tensor1) # 使用列表创建张量 tensor2 = torc...

6.1 什么是PyTorch PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch库（一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，有着与Numpy类似的张量（Tensor）操作，采用的编程语言是Lua），底层由C++...

机器学习的问题中，过拟合 是一个很常见的问题。 过拟合指的是能较好拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据。机器学习的目标是提高泛化能力，希望即便是不包含在训练数据...

参数初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作用，它对保持数值稳定性至关重要。此外，这些初始化方案的选择可以与激活函数的选择有趣的结合在一起。我们选择哪个激活函数以及如何初始...

深度学习模型训练中调整最频繁的当属学习率，好的学习率可以使模型逐渐收敛并获得更好的精度。较大的学习率可以加快收敛速度，但可能在最优解附近震荡或不收敛；较小的学习率可以提高收敛的精度...