撰写于    浏览:17 次  分类: PyTorch 教程
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[...]

撰写于    浏览:22065 次  分类: 数学电子书
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,**[...]

撰写于    浏览:27 次  分类: 飞燕AI训练营
提示:本内容来源于AI训练营的分享,希望各位成员在找工作的时候,多开阔眼界,多了解各个行业的特点。最近字节跳动的飞书大裁员引起了业内关注,对于毕业季的学生,在找工作的时候,应该了解to B软件的行业特点,从而擦亮眼睛,避免走了弯路。飞书属于to B软件,而to B软件想要利润的话注定规模就大不起来。虽然这种情况有点违背软件行业的边际效应理论,但是现[...]

撰写于    浏览:24 次  分类: 飞燕AI训练营
导读:这个内容出自《人人学AI》,汇集了一个技术专家的人生思考,欢迎大家关注!最近读到一篇励志文章,讲述的一名越南程序员Tony Dinh 的创业故事。Tony在辞职前,是一个有着7年工作经验的软件工程师。辞职两年,他做了4个小应用程序,通过付费订阅的模式,获得了不错的营收,甚至最近收入达到了每月4.5万美元,约32万人民币。Tony的创业故事很具[...]

撰写于    浏览:12 次  分类: 飞燕AI训练营
一、职位名称:视觉算法工程师/科研助理1名岗位职责:从事目标识别和目标定位相关的视觉算法开发工作,进而将视觉与机器人系统相结合。岗位要求:1.具备计算机视觉和深度学习等基础知识,了解目标检测和目标跟踪等视觉算法;2.熟悉C++和Python等语言,熟悉流行的深度学习框架;3.对嵌入式设备的模型部署有经验者优先; 4.对SLAM相关算法有经验者优先;[...]

撰写于    浏览:64 次  分类: 飞燕AI训练营
1、训练营简介这个训练营由站长飞燕来负责,面向人群为人工智能专业的大学生或者研究生。飞燕希望构建一条系统化的学习路线,由浅入深,引导大家在人工智能的学习路上少走弯路,快速地提升自我,并找到合适的实习岗位或工作岗位。2、飞燕简介站长飞燕目前处于创业阶段,之前在网易等大厂工作。当前创业的主要方向为AI外包,APP开发,AI内推以及知识付费等四个方向。飞[...]

撰写于    浏览:342 次  分类: PyTorch 教程
1、PyTorch whl文件安装当我们需要安装特定CUDA版本的PytTorch的时候,掌握whl文件的安装则是十分必要。PyTorch whl文件的下载地址是:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html1.1、PyTorch版本与Python版本的关系安装PyTorch要注意对应Pyth[...]

撰写于    浏览:396 次  分类: PyTorch 教程
在PyTorch中,torch.nn.Module模块中的state_dict函数获得的一个字典变量,其存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数,如下所示:代码1:import torch.nn as nn module = nn.Linear(2, 2) print(module.state_dict().keys())代码2:import t[...]

撰写于    浏览:330 次  分类: PyTorch 教程
1、torch.is_storage(obj)函数介绍测试obj是不是storage类型,如果是的话就返回True,否则返回False。2、什么是Storage?在PyTorch中,Tensor 分为头信息区(Header)和存储区(Storage)。头信息区(Header)主要存储Tensor的形状(size)、步长(stride)、数据类型(t[...]

撰写于    浏览:412 次  分类: PyTorch 教程
Tensor.grad属性介绍PyTorch的Tensor有个grad属性,默认情况下,该属性为None,当第一次调用backward()计算梯度时,此属性变为张量,其值为计算的梯度。并且,将来对backward的多次调用之后,将会累积梯度。Tensor.grad应用举例x = torch.tensor([[1., -1.], [1., 1.]],[...]

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torch.is_tensor 简介torch.is_tensor(obj),此方法很直观,如果obj是tensor的话返回true,否则返回false。与此方法对应的另一个方法是:isinstance(obj, Tensor)。需要注意的是,torch.is_tensor(obj)是torch的一个方法,而isinstance(obj, Tens[...]

撰写于    浏览:321 次  分类: PyTorch 教程
LazyLinear模块的作用就是可以帮助我们实现惰性初始化参数,不必在定义线性层的时候同时指定输入维度和输出维度,只需要指定输出维度即可,对于输入维度采用自动推断的方式。官方的例子如下所示:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin[...]

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1、PyTorch模型加载概述PyTorch是一个使用GPU和CPU优化的深度学习张量库,它也是一个动态神经网络构建工具。Pytorch模型加载是将已训练好的模型加载到内存中,以便使用。模型加载是模型应用的前提。Pytorch模型加载涉及到模型的序列化,反序列化和模型参数的赋值等操作。Pytorch中支持多种不同的序列化和反序列化方法,包括pick[...]

撰写于    浏览:380 次  分类: PyTorch 教程
Tensor 和 Numpy 的数组可以相互转换,并且两者转换后共享在 CPU 下的内存空间,即改变其中一个的数值,另一个变量也会随之改变。Tensor 转换为 Numpy 数组实现 Tensor 转换为 Numpy 数组的例子如下所示,调用 tensor.numpy() 可以实现这个转换操作。a = torch.ones(5) print(a) [...]

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1、封面介绍2、出版时间2022年2月3、推荐理由虽然很多深度学习工具都使用Python,但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说,上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习,它非常适合构建快速模型,并且可以平稳地从个人应用扩展到[...]

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1、PyTorch的发展历史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。在2016年发布后,PyTorch很快就因其易用性、灵活性和强大的功能而在科研社区中广受欢迎。在发布后的几年里,PyTorch迅速在科研社区中取得了广泛的认可。在2019年,PyTorch发布了1.0版本,引入了一些重要的新功能,包括支持ON[...]

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1、封面介绍2、出版时间2023年8月3、推荐理由这不是一本数据结构和算法的入门书,而是一本刷算法题的参考书。刷题并不是目的,形成属于自己的解题方法论才是目的。本书力图洞悉题目的内在联系,任它千般变化,你也能直指核心,沉稳应对。另外,几百张手绘算法原理图,几十个可视化面板展示算法过程,降低理解成本,加强学习效果。本书专攻算法刷题,训练算法思维,应对[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年1月3、推荐理由适读人群:1、机器学习与人工智能方向的从业者2、XGBoost应用开发人员3、机器学习、数据挖掘研究方向的学生4、机器学习或开源软件爱好者《深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶》以机器学习必会知识做铺垫,深入剖析XGBoost的原理、分布式实现、深度应用、模型选择与优化等。第1~3章使读者[...]