向量pytorch
6.4.1—6.4.2 平面向量的应用
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6.3.5 平面向量数量积的坐标表示
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windows 配置 cuda pytorch
1. 进入 https://pytorch.org，依次选择 PyTorch Build -> Your OS ->Package ->Language ->Compute Platform，然后会生成安装命令或下载链接，执行或下载安装即可 如果没有 GPU，Compute Platform 选 C ......
灰狼/狼群算法优化支持向量机SVM分类预测matlab代码，支持多分类。
灰狼/狼群算法优化支持向量机SVM分类预测matlab代码，支持多分类。Excel数据格式 ，直接运行 。ID:22100625660395512 ......
6.3.2—6.3.4 平面向量的坐标运算
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6.3.1 平面向量的基本定理
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6.2.4 向量的数量积
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6.2.3 向量的数乘运算
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6.2.2 向量的减法运算
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6.2.1 向量的加法运算
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【pytorch】土堆pytorch教程学习（六）DataLoader 的使用
DataLoader 将数据集（dataset）和采样器（sampler）组合在一起，并在给定数据集上提供迭代。 DataLoader 支持 map 式和 iterable 式的数据集，可进行单进程或多进程加载、自定义加载顺序和可选的自动批处理和内存固定。 先看下实例化一个 DataLoader 所 ......
【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门Pytorch
昇腾AI全栈架构 华为AI全栈全场景解决方案为4层，分别为芯片层、芯片使能层、AI框架层和应用使能层。 芯片 基于统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片，为上层加速提供硬件基础。 芯片产品：昇腾310和昇腾910的独立芯片，Nano-Tiny-Lite的非独立芯片。 Ascend层，一切集成电路的 ......
6.1 平面向量的概念
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【pytorch】土堆pytorch教程学习（五）torchvision 中的数据集的使用
torchvision 中的数据集使用 在torchvision.datasets模块中提供了许多内置的数据集。 内置的数据集有 CIFAR10、MNIST、COCO等，更多可进入 pytorch 官网查看。 所有内置的数据集都继承了 torch.utils.data.Dataset 类，并且实现了 ......
pytorch模型降低计算成本和计算量
下面是如何使用PyTorch降低计算成本和计算量的一些方法： 压缩模型：使用模型压缩技术，如剪枝、量化和哈希等方法，来减小模型的大小和复杂度，从而降低计算量和运行成本。 分布式训练：使用多台机器进行分布式训练，可以将模型训练时间大大缩短，提高训练效率，同时还可以降低成本。 硬件加速：使用GPU或TP ......
【pytorch】为什么 ToTensor 后紧接 Normalize 操作？
学习 pytorch 的 transforms 一节中产生疑问：ToTensor 操作中图像数据满足 [0,255] 条件会进行线性归一化，映射到 [0,1]。在 ToTensor 操作后一般紧接着 Nomalize 操作，又进行了一次标准差归一化。既然已经归一化了一次，为什么还要再来一次？ 以下是 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（四）Transforms 的使用
transforms 在工具包 torchvision下，用来对图像进行预处理：数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转、翻转、填充、噪声添加、灰度变换、线性变换、仿射变换、亮度/饱和度/对比度变换等。 transforms 本质就是一个python文件，相当于一个工具箱，里面包含诸如 Resize ......
在PyTorch中，可以对Tensor进行操作的一些函数：view、permute、squeeze、unsqueeze等
tensor是深度学习中非常实用的数据类型，PyTorch包含了许多可以操作tensor的工具，比如重塑、、（不考虑内存底层的具体情况）。 1. 查看Tensor的shape ......
医学图像的深度学习的完整代码示例：使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割
图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。 本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用M ......
代码笔记27 numpy和pytorch中的多维数组切片
原来还可以用数组切数组，我算是长见识了。不多说了，直接上代码应该可以明白 import numpy as np xyz = np.arange(36).reshape(3, 4, 3) B, N, C = xyz.shape farthest = np.random.randint(0, N, si ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（三）TensorBoard的使用
TensorBoard 是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具： 跟踪和可视化损失及准确率等指标 可视化模型图（操作和层） 查看权重、偏差或其他张量随时间变化的直方图 将嵌入投射到较低的维度空间 显示图片、文字和音频数据 剖析 TensorFlow 程序 安装 ......
关于pytorch包的测试问题
pytorch的官方github项目有个文件专门用于测试torch是否安装成功，例如：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/v1.11.0/test/test_torch.py 但是我们平时测试一个pip包是否安装成功，都是直接import来测试，这样的测试 ......
词向量在各个历史阶段的经典模型
one-hot 词表有多大，每个词的词向量就有多少维 不足 稀疏。 没有语义信息。 Word2Vec 两种训练框架： CBOW：上下文预测中心词 skip-gram：中心词预测上下文 （word embedding多用这种） word2vec的词向量考虑到了词的前后一定窗口内的上下文语义信息，且表示 ......
PyTorch常用操作
数据集加载 1. 网络数据集 加载数据集：https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transfor ......
Pytorch2 如何通过算子融合和 CPU/GPU 代码生成加速深度学习
动动发财的小手，点个赞吧！ PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门 计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，并允许它们实现复杂的逻辑——这样我们就可 ......
[ML从入门到入门] 支持向量机：SMO算法的收敛性分析
引言 上一篇文章我们介绍了 SMO 算法，作为其姊妹篇，本文将对 SMO 算法的收敛性进行扼要地分析，同时，希望能为读者提供新的角度去理解 SMO 算法的原理。 证明思路来自于《Convergence of a Generalized SMO Algorithm for SVM Classifier ......
张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix）
张量（Tensor）：Tensor = multi-dimensional array of numbers 张量是一个多维数组，它是标量，向量，矩阵的高维扩展 ，是一个数据容器，张量是矩阵向任意维度的推广 注意，张量的维度（dimension）通常叫作轴（axis）, 张量轴的个数也叫作阶（ran ......
【深度学习基础】使用libtorch部署pytorch训练的网络
下载安装配置：https://pytorch.org/cppdocs/installing.html 小例程：https://pytorch.org/cppdocs/frontend.html 官方：https://pytorch.org/tutorials/beginner/Intro_to_To ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机的快速说 ......
R语言中数据框除以向量
R语言中数据框除以向量，规则是数据框中的元素按照列依次递增，除数向量循环递增。 001、 a <- c(20, 10, 6, 8) b <- c(2, 4, 12, 8) c <- c(6, 8, 14, 14) dat <- data.frame(a, b, c) dat idx <- c(2, ......