記事の紹介：AI作業に入るか、詳細な学習ディープラーニングで計画していますか？あなたは古典的な議論に遭遇したかもしれません：PytorchとTensorflow。 どちらも強力で広く使用されており、主要なメーカーによってサポートされています。これは特定の状況に依存します。 本当の要因は何ですか？ Pytorchを選択し、Tensorflowは人気だけではありません。いくつかの重要な要因を考慮する必要があります： 使いやすい：あなたはより直感的で、より多くのPython（Pytorch）または生産とスケーラビリティ（Tensorflow）を使用できますか？ ？パフォーマンスとスピード：トレーニングと推論の観点から

2025-01-30 コメント 0  965

記事の紹介：ディープラーニングの分野では、TensorFlow と PyTorch の 2 つは、研究者、開発者、データ サイエンティストによって同様に使用される最も著名なフレームワークです。どちらも、ニューラル ネットワークの作成、機械学習モデルのトレーニング、および学習のための強力なツールを提供します。

2024-10-21 コメント 0  961

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *メモ: 私の投稿では atleast_2d() について説明しています。 私の投稿では atleast_3d() について説明しています。 atleast_1d() は、1 つ以上の 0D テンソルを 1 つ以上の 1D 10 に変更するだけで、0 個以上の要素の 1 つ以上の 1D または複数の D テンソルのビューを取得できます。

2025-01-04 コメント 0  314

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *私の投稿ではCIFAR-10について説明しています。 CIFAR10() は、以下に示すように CIFAR-10 データセットを使用できます。 *メモ: 第 1 引数は root(Required-Type:str または pathlib.Path) です。 ※絶対パスまたは相対パスが可能です。 2 番目の引数は train(Optional-De

2024-12-16 コメント 0  542

記事の紹介：開発者の皆さん、こんにちは。 ディープ ラーニングに取り組んでいる場合は、おそらく TensorFlow と PyTorch という 2 つの最も人気のあるフレームワークに遭遇したことがあるでしょう。どちらもそれぞれ長所がありますが、どちらを選ぶべきでしょうか？ Python の簡単な例をいくつか使って詳しく見てみましょう。

2024-10-21 コメント 0  1051

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *メモ: 私の投稿では OxfordIIITPet() について説明しています。 FiveCrop() は、以下に示すように、画像を 5 つの部分 (左上、右上、左下、右下、中央) に切り抜くことができます。 *メモ: 初期化の第一引数はsize(Required-Type

2025-01-21 コメント 0  862

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *メモ: 私の投稿では RandomRotation() について説明しています。 私の投稿では RandomAffine() について説明しています。 私の投稿では Randomhorizo​​ntalFlip() について説明しています。 私の投稿では RandomVerticalFlip() について説明しています。 私の投稿では OxfordIIITPet() について説明しています。 RandomPerspective() はパースペクティブを行うことができます

2025-01-17 コメント 0  644

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *メモ: 私の投稿では OxfordIIITPet() について説明しています。 CenterCrop() は、以下に示すように、0 個以上の画像を中心にトリミングできます。 *メモ: 初期化の第 1 引数は size(Required-Type:int, float または tuple/list(int or float) です。

2025-01-20 コメント 0  379

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *メモ: 私の投稿では OxfordIIITPet() について説明しています。 Pad() は、以下に示すように、0 個以上の画像にパディングを追加できます。 *メモ: 初期化の最初の引数は、padding(Required-Type:int または tuple/list(int)) です。 *メモ: パッドを追加することもできます

2025-01-18 コメント 0  182

記事の紹介：このコードは、ランダム アフィン変換のトーチ ビジョンを示します。さまざまなパラメーターの組み合わせを調査し、画像の回転、変換、スケーリング、およびシアリングの機能を示します。結果は、matplotlib を使用して視覚化されます。ランダム アフィン変換により 2 次元が可能になります。

2025-01-16 コメント 0  866

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *メモ: 私の投稿では add() について説明しています。 私の投稿ではsub()について説明しています。 私の投稿では div() について説明しています。 私の投稿ではremaind()について説明しています。 私の投稿では fmod() について説明しています。 mul() は、0 個以上の要素の 0D または複数の D テンソルの 2 つを使用して乗算を実行できます。

2025-01-02 コメント 0  344

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *メモ: 私の投稿では arange() について説明しています。 私の投稿では logspace() について説明しています。 linspace() は、開始と終了の間に等間隔に配置された 0 個以上の整数、浮動小数点数、または複素数の 1D テンソルを作成できます(start

2025-01-01 コメント 0  599

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *メモ: 私の投稿では square() について説明しています。 私の投稿では float_power() について説明しています。 私の投稿では abs() と sqrt() について説明しています。 私の投稿では gcd() と lcm() について説明しています。 私の投稿では、trace()、reciprocal()、rsqrt() について説明しています。 pow() は 0D 以上の D 10 を取得できます

2025-01-01 コメント 0  375

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *メモ: 私の投稿では add() について説明しています。 私の投稿ではsub()について説明しています。 私の投稿では mul() について説明しています。 私の投稿では div() について説明しています。 私の投稿ではremaind()について説明しています。 fmod() は、 0D またはそれ以上の D を 2 つ使用して C の std::fmod の modulo(mod) 計算を実行できます。

2025-01-01 コメント 0  780

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ ColorJitter() は、以下に示すように、0 個以上の画像の明るさ、コントラスト、彩度、色相を変更できます。 *メモ: 初期化の最初の引数は明るさ(Optional-Default:0-Type:float または tuple/list(float)) です。 *メモ:

2024-12-30 コメント 0  792

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *私の投稿では ImageNet について説明しています。 ImageNet() は、以下に示すように ImageNet データセットを使用できます。 *メモ: 第 1 引数は root(Required-Type:str または pathlib.Path) です。 ※絶対パスまたは相対パスが可能です。 2番目の引数はsplit(Optional-D

2025-01-04 コメント 0  552

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *メモ: 私の投稿では add() について説明しています。 私の投稿では mul() について説明しています。 私の投稿では div() について説明しています。 私の投稿ではremaind()について説明しています。 私の投稿では fmod() について説明しています。 sub() は、0 個以上の要素の 0D または複数の D テンソルの 2 つを使って減算を行うことができます。

2025-01-03 コメント 0  1005

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *私の投稿ではKMNISTについて説明しています。 KMNIST() は、以下に示すように KMNIST データセットを使用できます。 *メモ: 第 1 引数は root(Required-Type:str または pathlib.Path) です。 ※絶対パスまたは相対パスが可能です。 2 番目の引数は train(Optional-Default

2024-12-07 コメント 0  1037

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *私の投稿ではFashion-MNISTについて説明しています。 FashionMNIST() は、以下に示すように Fashion-MNIST データセットを使用できます。 *メモ: 第 1 引数は root(Required-Type:str または pathlib.Path) です。 ※絶対パスまたは相対パスが可能です。 2番目の引数はtrです

2024-12-11 コメント 0  769

記事の紹介：コーヒー買ってきて☕ *私の投稿ではQMNISTについて説明しています。 QMNIST() は、以下に示すように QMNIST データセットを使用できます。 *メモ: 第 1 引数は root(Required-Type:str または pathlib.Path) です。 ※絶対パスまたは相対パスが可能です。 2 番目の引数は what(Optional-Default:

2024-12-11 コメント 0  1040