Artikeleinführung：Eingabe von KI -Arbeiten oder Planung im tiefen Lernen im Depth? Möglicherweise haben Sie klassische Argumente begegnet: Pytorch und TensorFlow. Beide sind mächtig und weit verbreitet und werden von den Hauptherstellern unterstützt. Dies hängt von der spezifischen Situation ab. Was sind die wirklichen Faktoren? Wählen Sie Pytorch und TensorFlow ist nicht nur um Beliebtheit. Einige Schlüsselfaktoren müssen berücksichtigt werden: ? ?

2025-01-30 Kommentar 0  965

Artikeleinführung：Im Bereich Deep Learning sind TensorFlow und PyTorch zwei der bekanntesten Frameworks, die von Forschern, Entwicklern und Datenwissenschaftlern gleichermaßen verwendet werden. Beide bieten leistungsstarke Tools zum Erstellen neuronaler Netze, zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen usw

2024-10-21 Kommentar 0  964

Artikeleinführung：Wir richten Sie mit PyTorch und Jupyter Lab auf Ubuntu ein! Dieses Handbuch bietet einen optimierten Ansatz für die Installation und Konfiguration von allem, was Sie benötigen. Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr Ubuntu-System auf dem neuesten Stand ist: sudoaptupdate&&sudoapt-yupgrade. Überprüfen Sie Ihre Python-Version. Notieren Sie sich die Versionsnummer

2025-01-12 Kommentar 0  445

Artikeleinführung：Hallo Entwickler, Wenn Sie mit Deep Learning arbeiten, sind Sie wahrscheinlich auf die beiden beliebtesten Frameworks gestoßen: TensorFlow und PyTorch. Beide haben ihre Stärken, aber für welche sollte man sich entscheiden? Lassen Sie es uns anhand einiger einfacher Beispiele in Python t aufschlüsseln

2024-10-21 Kommentar 0  1054

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: In meinem Beitrag werden Überanpassung und Unteranpassung erläutert. In meinem Beitrag werden Ebenen in PyTorch erläutert. In meinem Beitrag werden Aktivierungsfunktionen in PyTorch erläutert. In meinem Beitrag werden Verlustfunktionen in PyTorch erläutert. In meinem Beitrag werden Optimierer in PyTorch erläutert.

2024-12-01 Kommentar 0  907

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: In meinem Beitrag werden Batch, Mini-Batch und stochastischer Gradientenabstieg mit DataLoader() in PyTorch erläutert. Mein Beitrag erklärt Batch Gradient Descent ohne DataLoader() in PyTorch. In meinem Beitrag werden Optimierer in PyTorch erläutert. Da ist ein

2024-11-24 Kommentar 0  520

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: Mein Beitrag erklärt atleast_2d(). Mein Beitrag erklärt atleast_3d(). atleast_1d() kann die Ansicht eines oder mehrerer 1D- oder mehrerer D-Tensoren von null oder mehr Elementen erhalten, indem nur ein oder mehrere 0D-Tensoren in einen oder mehrere 1D-Tensoren geändert werden

2025-01-04 Kommentar 0  316

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Mein Beitrag erklärt CIFAR-10. CIFAR10() kann den CIFAR-10-Datensatz wie unten gezeigt verwenden: *Memos: Das 1. Argument ist root(Required-Type:str oder pathlib.Path). *Ein absoluter oder relativer Pfad ist möglich. Das 2. Argument ist train(Optional-De

2024-12-16 Kommentar 0  542

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: In meinem Beitrag werden das Problem des verschwindenden Gradienten, das Problem des explodierenden Gradienten und das sterbende ReLU-Problem erläutert. In meinem Beitrag werden Ebenen in PyTorch erläutert. In meinem Beitrag werden Aktivierungsfunktionen in PyTorch erläutert. Mein Beitrag erklärt Verlustfunktionen in P

2024-11-28 Kommentar 0  193

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: Mein Beitrag erklärt OxfordIIITPet(). FiveCrop() kann ein Bild in 5 Teile zuschneiden (oben links, oben rechts, unten links, unten rechts und in der Mitte), wie unten gezeigt: *Memos: Das erste Argument für die Initialisierung ist size(Required-Type

2025-01-21 Kommentar 0  863

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: Mein Beitrag erklärt RandomRotation(). Mein Beitrag erklärt RandomAffine(). Mein Beitrag erklärt RandomHorizontalFlip(). Mein Beitrag erklärt RandomVerticalFlip(). Mein Beitrag erklärt OxfordIIITPet(). RandomPerspective() kann perspe

2025-01-17 Kommentar 0  644

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: Mein Beitrag erklärt OxfordIIITPet(). CenterCrop() kann null oder mehr Bilder zuschneiden und sie wie unten gezeigt zentrieren: *Memos: Das erste Argument für die Initialisierung ist size(Required-Type:int, float oder tuple/list(int or float)

2025-01-20 Kommentar 0  379

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Mein Beitrag erklärt any(). all() kann prüfen, ob alle Elemente eines 0D- oder mehr D-Tensors wahr sind, und den 0D- oder mehr D-Tensor von null oder mehr Elementen erhalten, wie unten gezeigt: *Memos: all() kann mit Torch oder einem Tensor verwendet werden. Der 1

2024-12-31 Kommentar 0  630

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: Mein Beitrag erklärt OxfordIIITPet(). Pad() kann Abstand zu null oder mehreren Bildern hinzufügen, wie unten gezeigt: *Memos: Das erste Argument für die Initialisierung ist padding(Required-Type:int oder tuple/list(int)): *Memos: Es kann ein Pad hinzugefügt werden

2025-01-18 Kommentar 0  184

Artikeleinführung：Dieser Code demonstriert die Random-Affine-Transformation in Torchvision. Er erforscht verschiedene Parameterkombinationen und zeigt seine Fähigkeiten zur Bilddrehung, Übersetzung, Skalierung und Scherung. Die Ergebnisse werden mit matplotlib visualisiert

2025-01-16 Kommentar 0  867

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: Mein Beitrag erklärt pow(). Mein Beitrag erklärt float_power(). Mein Beitrag erklärt abs() und sqrt(). Mein Beitrag erklärt gcd() und lcm(). In meinem Beitrag werden Trace(), Reciprocal() und RSQRT() erläutert. quadrat() kann 0D oder mehr D-Zehner erhalten

2025-01-03 Kommentar 0  470

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: Mein Beitrag erklärt linspace(). Mein Beitrag erklärt logspace(). arange() kann den 1D-Tensor von Null oder ganzen Zahlen oder Gleitkommazahlen zwischen start und end-1(start

2025-01-03 Kommentar 0  1049

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: Mein Beitrag erklärt add(). Mein Beitrag erklärt sub(). Mein Beitrag erklärt div(). Mein Beitrag erklärt den Rest(). Mein Beitrag erklärt fmod(). mul() kann eine Multiplikation mit zwei der 0D- oder mehr D-Tensoren von null oder mehr Elementen durchführen

2025-01-02 Kommentar 0  344

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: Mein Beitrag erklärt arange(). Mein Beitrag erklärt logspace(). linspace() kann den 1D-Tensor aus null oder mehr Ganzzahlen, Gleitkommazahlen oder komplexen Zahlen mit gleichmäßigem Abstand zwischen Start und Ende (Start) erstellen

2025-01-01 Kommentar 0  599

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Memos: Mein Beitrag erklärt Square(). Mein Beitrag erklärt float_power(). Mein Beitrag erklärt abs() und sqrt(). Mein Beitrag erklärt gcd() und lcm(). In meinem Beitrag werden Trace(), Reciprocal() und RSQRT() erklärt. pow() kann 0D oder mehr D zehn erhalten

2025-01-01 Kommentar 0  376