一个torch.Storage是一个单一数据类型的连续一维数组。
每个torch.Tensor都有一个对应的、相同数据类型的存储。
class torch.FloatStorage
byte()
将此存储转为byte类型
char()
将...
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3年前 (2019-03-28) 248℃
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torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。
Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型：
Data tyoe
CPU tensor
GPU tensor
32-bit flo...
AI君
3年前 (2019-03-28) 200℃
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torch
包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作。另外，它也提供了多种工具，其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化。
它有CUDA 的对应实现，可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>...
AI君
3年前 (2019-03-28) 466℃
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最佳实践
保存模型的推荐方法
这主要有两种方法序列化和恢复模型。
第一种（推荐）只保存和加载模型参数：
torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
然后：
the_model = TheModelCl...
AI君
3年前 (2019-03-28) 135℃
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本篇文章中包含如何扩展 torch.nn, torch.autograd和 使用我们的 C 库编写自定义的C扩展。
扩展 torch.autograd
如果你想要添加一个新的 Operation 到autograd的话，你的Operatio...
AI君
3年前 (2019-03-28) 149℃
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torch.multiprocessing是Pythonmultiprocessing的替代品。它支持完全相同的操作，但扩展了它以便通过multiprocessing.Queue发送的所有张量将其数据移动到共享内存中，并且只会向其他进程发送...
AI君
3年前 (2019-03-28) 140℃
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本说明将概述Autograd如何工作并记录操作。了解这些并不是绝对必要的，但我们建议您熟悉它，因为它将帮助您编写更高效，更简洁的程序，并可帮助您进行调试。
从后向中排除子图
每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile...
AI君
3年前 (2019-03-28) 115℃
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torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。
但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张...
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3年前 (2019-03-28) 143℃
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PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库。
说明
自动求导机制
CUDA语义
扩展PyTorch
多进程最佳实践
序列化语义
Package参考
torch
torch.Tensor
torch.Storage
torc...
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3年前 (2019-03-28) 285℃
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1. 欧氏距离
欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点和之间的距离为：
1）二维平面上两点与间的欧氏距离：
2）三维空间两点与间的欧氏距离：
3）两个n维向量与...
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3年前 (2019-03-07) 184℃ 0评论
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感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，输入为特征向量，输出为实例的类别，取值+1和-1。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，引入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模...
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3年前 (2019-03-07) 149℃ 0评论
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1. 分类问题
分类问题是监督学习的一个核心问题。在监督学习中，当输出变量YY取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。
监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，称为分类器（classifier）。分类器对新的输入进行输出的预...
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3年前 (2019-03-07) 160℃ 0评论
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1. 训练误差与测试误差
机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。
假设学习到的模型是，训练误差是模型关于训练数据集的平均损失：
其中NN是训练样本容量。
测试误差是模型关于测试数据集的平均...
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3年前 (2019-03-07) 152℃ 0评论
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1 模型
在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。例如，假设决策函数是输入变量的线性函数，那么模型的假设空间就是这些线性函数构成的函数的集合。
假设空间用F表示。假设空间...
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3年前 (2019-03-07) 190℃ 0评论
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机器学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习，这里先讨论监督学习。 监督学习的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。
1 基本概念
1.1 输入空间、特征空间与输出空间
输入与输出所有可...
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3年前 (2019-03-07) 243℃ 0评论
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如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习。 ——— Herbert A. Simon
1. 机器学习是什么
计算机基于数据来构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。
从上面的机器学习的定义中，我们可以...
AI君
3年前 (2019-03-07) 192℃ 0评论
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神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。
本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合...
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3年前 (2019-01-21) 245℃ 0评论
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使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 tensor 表示数据.
通过 变量 (...
AI君
3年前 (2019-01-17) 223℃ 0评论
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二进制安装
TensorFlow Python API 依赖 Python 2.7 版本.
在 Linux 和 Mac 下最简单的安装方式, 是使用 pip 安装.
如果在安装过程中遇到错误, 请查阅 常见问题. 为了简化安装步骤, 建...
AI君
3年前 (2019-01-17) 162℃ 0评论
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一、简介
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它...
AI君
3年前 (2019-01-17) 177℃ 0评论
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