PyTorch 教程    [置顶] PyTorch最新版本是多少？
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PyTorch是一个由Facebook的人工智能研究团队开发的开源深度学习框架，发布于2016年。如今PyTorch已经成为全球最流行的深度学习框架，建议大家以PyTorch为主，谨慎选择TensorFlow或者Paddle（百度飞桨）。1、PyTorch最新版本是多少？当前PyTorch的最新版本是：PyTorch 2.2.2。安装PyTorch[...]
数学电子书    [置顶] 《机器学习的数学》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2021年1月3、推荐理由人工智能深度学习领域经典教程，AI程序员的数学参考书，透彻理解机器学习算法，从数学层面搞懂核心算法原理的逻辑，python程序讲解，众多专家学者力荐本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，**[...]
飞燕AI训练营    计算机视觉之初学者入门指导
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提示：本文内容面向【飞燕AI训练营】学员，其属于第3学习节点，需要结合第1节点(AI数学基础)和第2节点(PyTorch基础)进行学习。计算机视觉领域已经发展的很成熟了，而且入门很简单，建议所有立志于搞AI的人，都应该从计算机视觉出发。计算机视觉说白了就是学习图片和标签两者之间的关系，我们喂给模型一堆图片以及它们对应的标签，经过反复的纠错，模型就能[...]
默认分类    camera-ready papers是什么意思？
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在国际会议上发表论文过程中，我们经常会看到Submission of camera-ready papers这样的话，其含义是提交最终可以交付印刷的论文。 camera-ready本意是“经照相机拍照后才可以直接用于印刷和出版”。在没有出现电子照排系统和互联网以前，人们发表的论文都是使用打字机打印出来的，投稿的时候，通过邮局寄送纸质文稿。因此，在排[...]
PyTorch 教程    Pytorch Tensor的三大属性：torch.dtype、torch.device、torch.layout
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在PyTorch中，每个Tensor都有三大属性：torch.dtype、torch.device、torch.layout1、torch.dtype 属性https://pytorch.org/docs/stable/tensor_attributes.html#torch.dtype2、torch.device 属性https://pytorc[...]
PyTorch 教程    PyTorch自动微分的详细介绍
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1、PyTorch自动微分的入门例子首先，我们先看一下PyTorch官网的入门例子，代码如下所示：import torch x = torch.ones(5) # input tensor y = torch.zeros(3) # expected output w = torch.randn(5, 3, requires_grad=True[...]
PyTorch 教程    PyTorch中GPU与CPU调用的自由切换
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准备工作在PyTorch中，即使是有GPU的机器，它也不会自动使用GPU，而是需要在程序中显示指定。在设置GPU调用之前，我们首先需要确认当前设备的显卡是否支持cuda编程，否则所有基于cuda的操作都会报错。我们可以通过torch.cuda.is_available()来进行确认，并通过torch.cuda.get_device_name()查看[...]
PyTorch 教程    PyTorch中.to(device)和.cuda()有什么区别？
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1 .cuda()方法简介在PyTorch中，即使是有GPU的机器，它也不会自动使用GPU，而是需要在程序中显示指定。当我们调用model.cuda()，PyTorch可以将模型加载到GPU上去，但是这种方法不被提倡，而建议使用model.to(device)的方式，这样可以显示指定需要使用的计算资源，特别是有多个GPU的情况下。如果两个数据相加，[...]
PyTorch 教程    torch.nn.DataParallel用法详解
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在深度学习的实践中，由于数据集非常大，模型训练需要很长时间，为了解决这个问题，我们可以利用多个GPU并行计算来加速训练过程。torch.nn.DataParallel() 是PyTorch提供的一个非常方便的工具，它可以让我们在多个GPU上并行训练模型。1、DataParallel的原理首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张[...]
飞燕AI训练营    飞燕经验之谈：AI数学基础该如何抓起？
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大家好，我是飞燕，我有多年的AI从业经验，从CV到NLP，最后到RL。目前我的重心是RL（强化学习），因为我感觉其他的领域发展已经很成熟了，令我感兴趣的地方不多了，而强化学习是一个利用数学知识做决策的领域，数学和决策是我很感兴趣的两大方向。1、我的数学图书对于数学知识的积累，我持续了很多年。我记得，我的第一次网络购物是在京东商城里买了一本《什么是数[...]
PyTorch 教程    numpy.where()用法详细介绍
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通常numpy.where()有两种用法：np.where(condition, x, y) 以及 np.where(condition)，本文详细给大家介绍一下。1、np.where(condition, x, y)当where内有三个参数时，第一个参数表示条件，当条件成立时where方法返回x，当条件不成立时where返回y>>&g[...]
强化学习    Pop-Art算法详细介绍
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Pop与Art分别表示Preserving Outputs Percisely以及Adaptive Rescaling Target, 即在保障已历经样本输出不变的前提下自适应缩放target值的算法。这个算法来自文献：《Multi-task Deep Reinforcement Learning with popart》。PopArt这个算法本来[...]
PyTorch 教程    PyTorch全局设置当前device设备：torch.set_default.device()
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一般来说我们最常见到的用法是这样的：device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")等同于：if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cu[...]
PyTorch 教程    深入理解PyTorch中的torch.clamp()函数
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在PyTorch中，torch.clamp()函数用于将张量中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。这个函数对于防止梯度爆炸、梯度消失或处理异常值非常有用。下面我们将深入探讨这个函数的工作原理、参数、应用场景以及与其它相关函数的比较。1、clamp函数的工作原理torch.clamp()函数通过比较每个元素与最小值和最大值，将所有小于最小值的元素设[...]
PyTorch 教程    Xavier初始化(Xavier Initialization)详细介绍
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1、网络权重初始化存在的问题早期的参数初始化方法普遍随机初始化。最常用的随机初始化方法是从均值为0、方差为1的高斯分布中随机采样得到权重。需要注意的是，随机初始化所使用的值的范围可能会对网络性能产生重大影响。如果权重以过大或过小的值初始化，可能会导致训练过程收敛缓慢甚至导致网络发散。2、Xavier Initialization诞生背景Xavier[...]
飞燕AI训练营    飞燕AI公开课（2024年7月12日星期五）
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1、公开课简介飞燕AI公开课面向人群是：AI专业的学生或者初学者，主要分为四大主题：（1）如何入门AI？（2）如何发表AI论文？（3）如何提升项目实战经验？（4）如何找实习？另外，还有一个额外话题，关于AI外包的话题。飞燕组建了【AI外包联盟】，欢迎感兴趣的人加入。对于一个AI学生来说，适当点的接点私活，既可以把知识应用落地，又能挣点外快，还是不错[...]
PyTorch 教程    面试小册子：《PyTorch核心与精华(面试版)》
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提示：《PyTorch核心与精华》发布于2021年，后于今年进行修订，改为面试版，敬请注意！1、当前大家存在的问题现在很多AI专业的学生学的太浅，基础很差，难以达到企业用人的标准。举个简单的例子来说，梯度下降法这是个非常基础的知识点，虽然很多人都会，但是当面试官稍微延伸一下：请你说一下梯度上升法是怎么回事？面对这个问题，很多人往往抓耳挠腮则不知道怎[...]
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