pytorch教學的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦董洪偉寫的 打下最紮實AI基礎不依賴套件:手刻機器學習神經網路穩健前進 和李金洪的 PyTorch深度學習和圖神經網路(卷2)--開發應用都 可以從中找到所需的評價。
另外網站PyTorch 自行訓練YOLOv5 物件偵測模型教學與範例 - Office 指南也說明:自行撰寫Python 指令稿偵測物件 ; # 從PyTorch Hub 下載YOLOv5s 預訓練模型,可選用的模型有yolov5s, yolov5m, yolov5x 等 model = torch.hub.load( ; ', ' ...
這兩本書分別來自深智數位 和人民郵電所出版 。
國立中正大學 電機工程研究所 余松年所指導 何亞恩的 一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統 (2022),提出pytorch教學關鍵因素是什麼,來自於智慧型手機即時辨識、心電圖、深度學習、多卷積核模型、注意力機制。
而第二篇論文中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 吳子健的 基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人 (2021),提出因為有 人工智能、深度學習、麥克納姆輪、深度攝影機、PID控制、機器人的重點而找出了 pytorch教學的解答。
最後網站【强推!】Pytorch深度学习实战教学PyTorch深度学习快速入门 ...則補充:Pytorch 深度学习实战教学PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)Pytorch深度学习/Pytorch实战/Pytorch框架. AI-攻城狮. 第一章:PyTorch框架基本处理操作; 2.
打下最紮實AI基礎不依賴套件:手刻機器學習神經網路穩健前進
為了解決pytorch教學 的問題,作者董洪偉 這樣論述:
★★★★★【848頁磅礡登場】、【最紮實機器學習】★★★★★ 外行人才買武器,高手自己打造神兵利器! 不靠TF/Keras/PyTorch,用NumPy硬幹所有機器學習公式理論打基礎,極緻深入研究原理,獲得微積分、機率、張量最高等級,之後AI學習路快速平順又輕鬆 沒錯,某同學用Tensorflow/Keras實作一個影像辨識,另一個同學用PyTorch做出機器翻譯,但是.....他們全部都非常崇拜你,為什麼? 套件工具用的熟,但原理卻只略知皮毛,走的路一定無法長遠!只有真正在微積分、矩陣、張量、機率、線性代數上打好完整的基礎,在機器學習/深度學習的路上才能走的又長又遠又
紮實。 不需要羨慕別人會用yolo、bert,當你看完本書的所有AI公式、理論,然後手動用NumPy、sklearn把這些公式理論親手推導一次之後,這些工具套件,這些新興技術,什麼CNN、RNN、Seq2seq對你來說,只是簡單數學公式的排列組合罷了! 非常期待這種書籍的出現吧!BINGO!本書就是你夢寐以求的威力彩頭獎書!把每個深度學習常出現的名詞,Sigmoid、Softmax、CrossEntropy、Adam、SGD、CNN、RNN、LSTM、GRU.....竟然全部用NumPy硬幹一遍!看完讀懂這本書,立即晉升大師,成為機器學習/深度學習/人工智慧的活生生教科書。
NumPy超人一擊Strike ✪Sigmoid ✪Softmax ✪CrossEntropy ✪Adam ✪SGD ✪CNN ✪RNN ✪LSTM ✪GRU 本書特色 ★原理講解通俗易懂,同時教你如何從底層而非呼叫深度學習庫編寫深度學習演算法 ★由淺入深,從最簡單的回歸模型過渡到神經網路模型 ★從問題到概念的方式剖析深度學習的基本概念和原理 ★用簡單的範例展現模型和演算法的核心 ★讀者不需要借助任何深度學習函數庫,就可以從0開始建構屬於自己的深度學習庫
一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統
為了解決pytorch教學 的問題,作者何亞恩 這樣論述:
目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上
繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36
3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54
PyTorch深度學習和圖神經網路(卷2)--開發應用
為了解決pytorch教學 的問題,作者李金洪 這樣論述:
本書通過深度學習實例,從可解釋性角度出發,闡述深度學習的原理,並將圖神經網路與深度學習結合,介紹圖神經網路的實現技術。本書分為6章,主要內容包括:圖片分類模型、機器視覺的 應用、自然語言處理的相關應用、神經網路的可解釋性、識別未知分類的方法——零次學習、異構圖神經網路。本書中的實例是在PyTorch框架上完成的,具有較高的實用價值。 本書適合人工智慧從業者、程式師進階學習,也適合作為大專院校相關專業師生的教學和學習用書,以及培訓學校的教材。 李金洪 精通C、Python、Java語言,擅長神經網路、算法、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過CAD算法工程師、架構
師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度學習領域某移動互聯網後臺的OCR項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。 第1章 圖片分類模型 1 1.1 深度神經網路起源 2 1.2 Inception系列模型 2 1.2.1 多分支結構 2 1.2.2 全域均值池化 3 1.2.3 Inception V1模型 3 1.2.4 Inception V2模型 4 1.2.5 Inception V3模型 5 1.2.6 Inception V4模型 6 1.2.7 Inception-ResNet V2模型 6 1.3 ResNet模型 6 1.3
.1 殘差連接的結構 7 1.3.2 殘差連接的原理 8 1.4 DenseNet模型 8 1.4.1 DenseNet模型的網路結構 8 1.4.2 DenseNet模型的特點 9 1.4.3 稠密塊 9 1.5 PNASNet模型 9 1.5.1 組卷積 10 1.5.2 深度可分離卷積 11 1.5.3 空洞卷積 12 1.6 EfficientNet模型 14 1.6.1 MBConv卷積塊 15 1.6.2 DropConnect層 16 1.7 實例:使用預訓練模型識別圖片內容 16 1.7.1 瞭解torchvision庫中的預訓練模型 16 1.7.2 代碼實現:下載並載入預訓
練模型 17 1.7.3 代碼實現:載入標籤並對輸入資料進行預處理 18 1.7.4 代碼實現:使用模型進行預測 19 1.7.5 代碼實現:預測結果視覺化 20 1.8 實例:使用遷移學習識別多種鳥類 21 1.8.1 什麼是遷移學習 21 1.8.2 樣本介紹:鳥類資料集CUB-200 22 1.8.3 代碼實現:用torch.utils.data介面封裝資料集 22 1.8.4 代碼實現:獲取並改造ResNet模型 27 1.8.5 代碼實現:微調模型 一層 28 1.8.6 代碼實現:使用退化學習率對 模型進行全域微調 29 1.8.7 擴展實例:使用亂數據增強方法訓練模型 30 1.
8.8 擴展:分類模型中常用的3種損失函數 31 1.8.9 擴展實例:樣本均衡 31 1.9 從深度卷積模型中提取視覺特徵 33 1.9.1 使用鉤子函數的方式提取視覺特徵 33 1.9.2 使用重組結構的方式提取視覺特徵 34 第2章 機器視覺的 應用 37 2.1 基於圖片內容的處理任務 38 2.1.1 目標檢測任務 38 2.1.2 圖片分割任務 38 2.1.3 非極大值抑制演算法 39 2.1.4 Mask R-CNN模型 39 2.2 實例:使用Mask R-CNN模型進行目標檢測與語義分割 41 2.2.1 代碼實現:瞭解PyTorch中目標檢測的內置模型 41 2.2.2
代碼實現:使用PyTorch中目標檢測的內置模型 42 2.2.3 擴展實例:使用內置的預訓練模型進行語義分割 43 2.3 基於視頻內容的處理任務 47 2.4 實例:用GaitSet模型分析人走路的姿態,並進行身份識別 47 2.4.1 步態識別的做法和思路 47 2.4.2 GaitSet模型 48 2.4.3 多層全流程管線 50 2.4.4 水準金字塔池化 51 2.4.5 三元損失 52 2.4.6 樣本介紹:CASIA-B資料集 53 2.4.7 代碼實現:用torch.utils.data介面封裝資料集 54 2.4.8 代碼實現:用torch.utils.data.samp
ler類創建含多標籤批次數據的採樣器 60 2.4.9 代碼實現:搭建 GaitSet模型 64 2.4.10 代碼實現:自訂三元損失類 67 2.4.11 代碼實現:訓練模型並保存模型權重檔 69 2.4.12 代碼實現:測試模型 72 2.4.13 擴展實例:用深度卷積和 池化 優化模型 77 2.4.14 擴展實例:視頻採樣並提取 輪廓 78 2.4.15 步態識別模型的局限性 79 2.5 調試技巧 79 2.5.1 解決顯存過滿損失值為0問題 80 2.5.2 跟蹤PyTorch顯存並查找顯存洩露點 81 第3章 自然語言處理的相關應用 83 3.1 BERT模型與NLP任務的發展
階段 84 3.1.1 基礎的神經網路階段 84 3.1.2 BERTology階段 84 3.2 NLP中的常見任務 84 3.2.1 基於文章處理的任務 85 3.2.2 基於句子處理的任務 85 3.2.3 基於句子中詞的處理任務 86 3.3 實例:訓練中文詞向量 87 3.3.1 CBOW和Skip-Gram模型 87 3.3.2 代碼實現:樣本預處理並生成字典 88 3.3.3 代碼實現:按照Skip-Gram模型的規則製作資料集 90 3.3.4 代碼實現:搭建模型並進行 訓練 92 3.3.5 夾角余弦 95 3.3.6 代碼實現:詞嵌入視覺化 96 3.3.7 詞向量的應用
97 3.4 常用文本處理工具 98 3.4.1 spaCy庫的介紹和安裝 98 3.4.2 與PyTorch深度結合的文本 處理庫torchtext 99 3.4.3 torchtext庫及其內置資料集與 調用庫的安裝 99 3.4.4 torchtext庫中的內置預訓練詞 向量 100 3.5 實例:用TextCNN模型分析評論者是否滿意 100 3.5.1 瞭解用於文本分類的卷積神經網路模型——TextCNN 101 3.5.2 樣本介紹:瞭解電影評論 資料集IMDB 102 3.5.3 代碼實現:引入基礎庫 102 3.5.4 代碼實現:用torchtext載入 IMDB並拆分為資料集
103 3.5.5 代碼實現:載入預訓練詞向量並進行樣本資料轉化 105 3.5.6 代碼實現:定義帶有Mish啟動 函數的TextCNN模型 107 3.5.7 代碼實現:用資料集參數產生實體 模型 109 3.5.8 代碼實現:用預訓練詞向量 初始化模型 109 3.5.9 代碼實現:用Ranger優化器訓練模型 109 3.5.10 代碼實現:使用模型進行預測 112 3.6 瞭解Transformers庫 113 3.6.1 Transformers庫的定義 113 3.6.2 Transformers庫的安裝方法 114 3.6.3 查看Transformers庫的版本資訊 115
3.6.4 Transformers庫的3層應用 結構 115 3.7 實例: 使用Transformers庫的管道方式完成多種NLP任務 116 3.7.1 在管道方式中 NLP任務 116 3.7.2 代碼實現:完成文本分類任務 117 3.7.3 代碼實現:完成特徵提取任務 119 3.7.4 代碼實現:完成完形填空任務 120 3.7.5 代碼實現:完成閱讀理解任務 121 3.7.6 代碼實現:完成摘要生成任務 123 3.7.7 預訓練模型檔的組成及其載入時的固定檔案名稱 124 3.7.8 代碼實現:完成實體詞識別任務 124 3.7.9 管道方式的工作原理 125 3.7.1
0 在管道方式中載入 模型 127 3.8 Transformers庫中的AutoModel類 128 3.8.1 各種AutoModel類 128 3.8.2 AutoModel類的模型載入機制 129 3.8.3 Transformers庫中 多的預訓練 模型 130 3.9 Transformers庫中的BERTology系列模型 131 3.9.1 Transformers庫的檔結構 131 3.9.2 查找Transformers庫中可以使用的模型 135 3.9.3 實例:用BERT模型實現完形填空任務 136 3.9.4 擴展實例:用 AutoModelWithMHead類 替換
BertForMaskedLM類 138 3.10 Transformers庫中的詞表工具 139 3.10.1 PreTrainedTokenizer類中的 特殊詞 139 3.10.2 PreTrainedTokenizer類的 特殊詞使用 140 3.10.3 向PreTrainedTokenizer類中 添加詞 144 3.10.4 實例:用手動載入GPT-2模型 權重的方式將句子補充完整 145 3.10.5 子詞的拆分 148 3.11 BERTology系列模型 149 3.11.1 Transformer之前的主流模型 149 3.11.2 Transformer模型 151
3.11.3 BERT模型 153 3.11.4 GPT-2模型 157 3.11.5 Transformer-XL模型 157 3.11.6 XLNet模型 158 3.11.7 XLNet模型與AE模型和AR 模型間的關係 161 3.11.8 RoBERTa模型 161 3.11.9 SpanBERT模型 162 3.11.10 ELECTRA模型 162 3.11.11 T5模型 163 3.11.12 ALBERT模型 164 3.11.13 DistillBERT模型與知識蒸餾 166 3.12 實例: 用遷移學習訓練BERT模型來對中文分類 167 3.12.1 樣本介紹 167
3.12.2 代碼實現:構建資料集 168 3.12.3 代碼實現:構建並載入BERT預訓練模型 169 3.12.4 BERT模型類的內部邏輯 170 3.12.5 代碼實現:用退化學習率訓練模型 172 3.12.6 擴展: 多的中文預訓練模型 175 3.13 實例:用R-GCN模型理解文本中的代詞 175 3.13.1 代詞資料集 175 3.13.2 R-GCN模型的原理與實現 176 3.13.3 將GAP資料集轉化成圖結構資料的思路 179 3.13.4 代碼實現:用BERT模型提取代詞特徵 181 3.13.5 代碼實現:用BERT模型提取 其他詞特徵 183 3.13.6
用spaCy工具對句子依存 分析 185 3.13.7 代碼實現:使用spaCy和批次 圖方法構建圖資料集 187 3.13.8 代碼實現:搭建多層R-GCN 模型 192 3.13.9 代碼實現:搭建神經網路 分類層 193 3.13.10 使用 交叉驗證方法訓練 模型 196 第4章 神經網路的可解釋性 197 4.1 瞭解模型解釋庫 198 4.1.1 瞭解Captum工具 198 4.1.2 視覺化可解釋性工具Captum Insights 198 4.2 實例:用可解釋性理解數值分析神經網路模型 199 4.2.1 代碼實現:載入模型 199 4.2.2 代碼實現:用梯度積分演算法
分析模型的敏感屬性 200 4.2.3 代碼實現:用Layer Conductance方法查看單個網路層中的神經元 202 4.2.4 代碼實現:用Neuron Conductance方法查看每個神經元所關注的屬性 204 4.3 實例:用可解釋性理解NLP相關的神經網路模型 205 4.3.1 詞嵌入模型的可解釋性方法 205 4.3.2 代碼實現:載入模型類並將其處理 過程拆開 206 4.3.3 代碼實現:產生實體並載入模型權重,提取模型的詞嵌入層 207 4.3.4 代碼實現:用梯度積分演算法計算模型的可解釋性 208 4.3.5 代碼實現:輸出模型可解釋性的視覺化圖像 210 4.4
實例:用Bertviz工視覺化BERT模型權重 211 4.4.1 什麼是Bertviz工具 212 4.4.2 代碼實現:載入BERT模型並視覺化其權重 212 4.4.3 解讀BERT模型的權重視覺化結果 216 4.5 實例:用可解釋性理解影像處理相關的神經網路模型 219 4.5.1 代碼實現:載入模型並進行圖像分類 219 4.5.2 代碼實現:用4種可解釋性演算法對模型進行可解釋性計算 220 4.5.3 代碼實現:視覺化模型的4種可解釋性演算法結果 221 4.6 實例:用可解釋性理解圖片分類相關的神經網路模型 222 4.6.1 瞭解Grad-CAM方法 223 4.6.2
代碼實現:載入ResNet18模型並註冊鉤子函數提取特徵資料 225 4.6.3 代碼實現:調用模型提取中間層特徵資料和輸出層權重 226 4.6.4 代碼實現:視覺化模型的識別區域 227 第5章 識別未知分類的方法——零次 學習 229 5.1 瞭解零次學習 230 5.1.1 零次學習的思想與原理 230 5.1.2 與零次學習有關的常用資料集 232 5.1.3 零次學習的基本做法 233 5.1.4 直推式學習 233 5.1.5 泛化的零次學習任務 233 5.2 零次學習中的常見問題 233 5.2.1 領域漂移問題 234 5.2.2 原型稀疏性問題 235 5.2.3
語義間隔問題 235 5.3 帶有視覺結構約束的VSC模型 236 5.3.1 分類模型中視覺特徵的本質 236 5.3.2 VSC模型的原理 237 5.3.3 基於視覺中心點學習的約束方法 238 5.3.4 基於倒角距離的視覺結構約束方法 239 5.3.5 什麼是對稱的倒角距離 239 5.3.6 基於二分匹配的視覺結構約束方法 239 5.3.7 什麼是指派問題與耦合矩陣 240 5.3.8 基於W距離的視覺結構約束方法 240 5.3.9 什麼是 傳輸 241 5.3.10 什麼是 傳輸中的熵 正則化 242 5.4 詳解Sinkhorn 演算法 244 5.4.1 Sinkhor
n演算法的求解轉換 244 5.4.2 Sinkhorn演算法的原理 245 5.4.3 Sinkhorn演算法中參數ε的 原理 246 5.4.4 舉例Sinkhorn演算法過程 246 5.4.5 Sinkhorn演算法中的品質守恆 248 5.4.6 Sinkhorn演算法的代碼實現 250 5.5 實例:使用VSC模型來識別未知類別的鳥類圖片 252 5.5.1 樣本介紹:用於ZSL任務的鳥類資料集 252 5.5.2 代碼實現:用遷移學習的方式獲得 訓練資料集分類模型 253 5.5.3 使用分類模型提取圖片視覺 特徵 254 5.5.4 代碼實現:用多層圖卷積神經 網路實現VSC模
型 255 5.5.5 代碼實現:基於W距離的損失 函數 256 5.5.6 載入資料並進行訓練 257 5.5.7 代碼實現:根據特徵距離對圖片 進行分類 258 5.6 針對零次學習的性能分析 259 5.6.1 分析視覺特徵的品質 259 5.6.2 分析直推式學習的效果 260 5.6.3 分析直推模型的能力 261 5.6.4 分析未知類別的聚類效果 262 5.6.5 清洗測試集 263 5.6.6 利用視覺化方法進行輔助分析 264 第6章 異構圖神經網路 267 6.1 異構圖的基礎知識 268 6.1.1 同構圖與異構圖 268 6.1.2 什麼是異構圖神經網路 268 6
.1.3 二分圖 268 6.1.4 局部圖卷積 270 6.2 二分圖的實現方式 270 6.2.1 用NetworkX實現二分圖 270 6.2.2 使用DGL構建二分圖 272 6.2.3 二分圖物件的調試技巧 275 6.3 異構圖的實現方式 276 6.3.1 創建異構圖 276 6.3.2 設置異構圖的節點個數 277 6.3.3 異構圖結構的查看方式 278 6.3.4 異構圖與同構圖的相互轉化 280 6.3.5 異構圖與同構圖的屬性操作方式 281 6.4 隨機行走採樣 282 6.4.1 什麼是隨機行走 283 6.4.2 普通隨機行走 283 6.4.3 帶停止概率的隨機
行走 284 6.4.4 帶路徑概率的隨機行走 284 6.4.5 基於原圖的隨機行走 285 6.4.6 在基於異構圖的隨機行走中設置停止概率 286 6.4.7 基於隨機行走採樣的資料處理 287 6.4.8 以隨機行走的方式對鄰居節點採樣 287 6.5 DGL庫中的塊圖結構 289 6.5.1 設計塊圖的動機 289 6.5.2 將同構圖轉化成塊圖 290 6.5.3 塊圖的屬性操作 290 6.5.4 將二分圖轉化成塊圖 291 6.6 實例:使用PinSAGE模型搭建 系統 292 6.6.1 準備MoiveLens資料集 292 6.6.2 代碼實現:用Panadas庫載入數據
293 6.6.3 Categories與category 類型 294 6.6.4 代碼實現:生成異構圖 295 6.6.5 代碼實現:用邊分組方法拆分並保存資料集 296 6.6.6 PinSAGE模型 299 6.6.7 代碼實現:構建帶有鄰居節點採樣功能的資料載入器 300 6.6.8 代碼實現:PinSAGE模型的採樣 過程 305 6.6.9 代碼實現:搭建PinSAGE模型 309 6.6.10 代碼實現:產生實體PinSAGE模型類並進行訓練 315 6.6.11 代碼實現:用PinSAGE模型為 使用者 電影 315 6.6.12 擴展:在PinSAGE模型中融合 多的特徵資
料 317 6.7 總結 317
基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人
為了解決pytorch教學 的問題,作者吳子健 這樣論述:
根據統計,台灣農藥每單位用量,每公頃平均最高曾到十七公斤,居高世界第一位。而農藥用多了,食品內的農藥濃度便會提升,對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場,有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多,由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下,使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人,其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置,應用於有機農
場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統:視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識,也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構,機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置,轉動機器手臂並啟動除蟲器,完成除蟲動作。
想知道pytorch教學更多一定要看下面主題
pytorch教學的網路口碑排行榜
-
#1.【2022年】十大PyTorch課程熱門排行推薦與優惠精選! - 夠易購
推薦「深度学习框架-PyTorch实战系列」、「深度学习-语音识别实战(基于PyTorch)」、「PyTorch for Deep Learning with Python Bootcamp」等相關PyTorch線上課程, ... 於 go-ezbuy.com -
#2.PyTorch 入门 - PyTorch官方教程中文版
PyTorch 是一个基于Python 的科学计算包,主要定位两类人群:. NumPy 的替代品,可以利用GPU 的性能进行计算。 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度. 开始 ... 於 pytorch123.com -
#3.PyTorch 自行訓練YOLOv5 物件偵測模型教學與範例 - Office 指南
自行撰寫Python 指令稿偵測物件 ; # 從PyTorch Hub 下載YOLOv5s 預訓練模型,可選用的模型有yolov5s, yolov5m, yolov5x 等 model = torch.hub.load( ; ', ' ... 於 officeguide.cc -
#4.【强推!】Pytorch深度学习实战教学PyTorch深度学习快速入门 ...
Pytorch 深度学习实战教学PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)Pytorch深度学习/Pytorch实战/Pytorch框架. AI-攻城狮. 第一章:PyTorch框架基本处理操作; 2. 於 www.bilibili.com -
#5.[PyTorch] Getting Start: 從Tensor 設定開始
為了這一天可是期待很久啊,前面真的太忙了! 不知道我會不會寫一套PyTorch 的Cuda、Cudnn 安裝教學..... 不過話說回來,我也是基於網 ... 於 clay-atlas.com -
#6.使用PyTorch 進行深度學習 - AWS
PyTorch on AWS 是採用開放原始碼的深度學習架構,能夠更輕鬆開發機器學習模型, ... 使用Amazon EC2 執行個體、Amazon SageMaker 和PyTorch 程式庫加快訓練時間。 於 aws.amazon.com -
#7.PyTorch機械深度學習架構應用之研究__臺灣博碩士論文知識加 ...
近年來機械深度學習框架如雨後春筍般的出現,其中以Tensorflow最廣為人知,而在眾多的學習框架中,PyTorch是專為Python所打造的機械深度學習框架,因此PyTorch的AI程式 ... 於 ndltd.ncl.edu.tw -
#8.核心開發者親授!PyTorch深度學習攻略 - 博客來
書名:核心開發者親授!PyTorch深度學習攻略,語言:繁體中文,ISBN:9789863126737,頁數:656,出版社:旗標,作者:Eli Stevens,Luca Antiga,Thomas Viehmann, ... 於 www.books.com.tw -
#9.A Neural Network Playground
It's a technique for building a computer program that learns from data. It is based very loosely on how we think the human brain works. First, a collection of ... 於 playground.tensorflow.org -
#10.慕课网-程序员的梦工厂
慕仙女_盼盼 · 教学研发经理. 预约. 回看 07月19日20:00 ... 基于Pytorch热门深度学习框架从零开发NLP聊天机器人. 进阶 · 273. ¥388 · 安卓自动化测试入门Python篇. 於 www.imooc.com -
#11.PyTorch簡介- tw511教學網
PyTorch 是一個Python的開源機器學習庫。它用於自然語言處理等應用程式。它最初由Facebook人工智慧研究小組開發,而優步的Pyro軟體則用於概率程式設計。 於 www.tw511.com -
#12.微軟「Windows Dev Kit 2023」Windows on Arm 架構app 開發 ...
... 運算模式,藉此打造各類可應用人工智慧、機器學習,以及對應開源ONNX Runtime推論引擎,或是PyTorch、TensorFlow等人工智慧學習模型的app內容。 於 www.cool3c.com -
#13.PyTorch | 莫烦Python
PyTorch 的开发/使用团队包括Facebook, NVIDIA, Twitter 等, 都是大品牌, 算得上是Tensorflow 的一大竞争对手. PyTorch 使用起来简单明快, 它和Tensorflow 等静态图 ... 於 mofanpy.com -
#14.Leadtek AI Forum - Pytorch更新深度教學文件及輔助套件
PyTorch 官方團隊為研究人員和開發人員提供教學文件,包含:pytorch套件安裝說明、最新新聞、第三方開發項目、深度學習教學資源等。 於 forums.leadtek.com -
#15.TensorBoardX 介紹(在PyTorch 中使用Tensorboard - 知乎专栏
本文除了推廣之外,也希望可以拋磚引玉讓各位一起幫忙更新github 上的教學文件github 位置: lanpa/tensorboard-pytorch緣起Google TensorFlow 附加的工具Tensorboard ... 於 zhuanlan.zhihu.com -
#16.pytorch 6 batch train 批訓練操作python - 網絡設計教學
看代碼吧~. import torch import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # reproducible # BATCH_SIZE = 5 BATCH_SIZE = 8 # 每次使用8個 ... 於 www.templatestood.com -
#17.PyTorch_Introduction slides
PyTorch implements common functions used in deep learning; Data Processing with PyTorch DataSet; Mixed Presision Training in PyTorch. Tensors and relation to ... 於 speech.ee.ntu.edu.tw -
#18.從零開始- Pytorch 入門懶人包
通常透過Pytorch 建立一個Network時,我們習慣透過定義Python的Class 來 ... 居多,透過實際進行任務的方式教學,但我在過程中對於許多Component都似 ... 於 www.minglunwu.com -
#19.新電子 05月號/2022 第434期 - 第 82 頁 - Google 圖書結果
但它沒有成為CAFFE專案的分叉,而是合併到了另一個名為PyTorch的框架中,PyTorch以豐富的現有資訊為基礎,包括建立各種方案的實作教學課程。目前R語言和環境是相當流行的 ... 於 books.google.com.tw -
#20.從頭開始瞭解PyTorch的簡單實現 - IT人
必備知識:該教程假設讀者熟悉Python 和NumPy。 必備軟體:在執行原Jupyter Notebook 之前你需要安裝PyTorch。原Notebook 有程式碼單元格可供驗證你 ... 於 iter01.com -
#21.Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
Understand PyTorch's Tensor library and neural networks at a high level. Train a small neural network to classify images. To run the tutorials below, make sure ... 於 pytorch.org -
#22.PyTorch简明教程 - 李理的博客
什么是PyTorch? Tensor; Operation; Tensor的变换; Tensor与Numpy的互相转换; CUDA Tensor. Autograd: 自动求导. 从自动求导看Tensor; 梯度. PyTorch神经网络简介. 於 fancyerii.github.io -
#23.手把手教你用PyTorch快速準確地建立神經網路(附4個學習用例)
目前從事智慧化翻譯教學系統的運營和維護,在人工智慧深度學習和自然語言處理(NLP)方面積累有一定的經驗。 於 www.ipshop.xyz -
#24.python pytorch 教學– pytorch mnist example - Gojigo
簡明Python Numpy 入門教學. python pytorch 教學- pytorch mnist example. pyTorch pyTorch 是一套以Tensor 為主的計算工具,適合用來開發深度學習的各種演算法。 於 www.gojigo.me -
#25.#1.1 Why? (PyTorch tutorial 神经网络教学) - YouTube
PyTorch 是Torch 在Python 上的衍生. 因为Torch 是一个使用Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是Lua 又不是特别流行, 所有开发团队将Lua 的Torch ... 於 www.youtube.com -
#26.pytorch程式教學
現在在做image classification 這件事有些功能不太會用pytorch寫像是time test augmentation, ensemble, voting等等想請人教我一下怎麼train model. 於 eatgether.com -
#27.Pytorch深度學習框架X NVIDIA JetsonNano應用-YOLOv5辨識 ...
這是官方提供的教學PyTorch for Jetson - version 1.6.0 now available,首先在YOLOv5提出的安裝套件可以看到建議是1.6以上,目前只有JetPack4.4才能 ... 於 www.rs-online.com -
#28.Python+TensorFlow 2.x人工智慧、機器學習、大數據|超炫專案與完全實戰(電子書)
... 像是 Theano 、 Tensorflow 、 Caffe 、 Keras 、 Torch ,還有最近新出的 Pytorch 等等。 ... 在之後的文章中,將為大家帶來完整的 Tensorflow 基礎教學。 於 books.google.com.tw -
#29.[DAY 10] Pytorch 簡介 - iT 邦幫忙
啊我這不就來了嗎>< 在本系列會用的Deep Learning 的Library 就是Pytorch,是一個 ... 不做多說,在硬體介紹那張有餘力也可以來介紹一下,附上Colab 上使用TPU 的教學 ... 於 ithelp.ithome.com.tw -
#30.PyTorch機器學習應用實務班 - Accupass活動通
國際頂尖學者使用的AI工具教學課程即將開課~千萬別錯過!!#學習門檻低#開發彈性大#快速建模和測試#開放源碼的機器學習庫有Python基礎,想要入門機器學習/深度學習的你 ... 於 www.accupass.com -
#31.pytorch教學書2022-精選在臉書/Facebook/Dcard上的焦點新聞 ...
《深度学习框架PyTorch:入门与实践》没有简单机械地介绍各个函数接口的使用,而是尝试... 吐血整理深度学习入门路线及导航【教学视频+大神博客+书籍整理】 ... 於 big.gotokeyword.com -
#32.Pytorch使用tensorboardX視覺化。超詳細!!! - 程式人生
2 環境安裝. 本教程程式碼環境依賴:. python 3.6+. Pytorch 0.4.0+. tensorboardX: pip install tensorboardX、pip install tensorflow ... 於 www.796t.com -
#33.2516 新建
歷年現金股利、股票股利、除權息日期、填息花費天數,以及股利教學文章2022. 10. ... RST) 4 PyTorch的入门与实战2019年4月新品【1回复/1423浏览】. 於 331344216.silesiadent.cz -
#34.Online Tutorials Library
Online Tutorials Library - The Best Content on latest technologies including C, C++, Java, Python, PHP, Machine Learning, Data Science, AppML, ... 於 www.tutorialspoint.com -
#35.pytorch教學之Tensor的值及操作使用學習 - IT145.com
pytorch教學 之Tensor的值及操作使用學習 ... 的數位,使用item; Torch Tensor 和numpy的相互轉換; 將numpy array轉化為pytorch Tensor; CUDA Tensors. 於 www.it145.com -
#36.【繁中】Pytorch 教學_fan84sunny的博客
What is PyTorch? ... How to Calculate Gradient? ○ Dataset & Dataloader ○ torch.nn ○ torch.optim ○ Neural Network Training/Evaluation ○ Saving ... 於 blog.csdn.net -
#37.手把手教| 深度學習庫PyTorch(附程式碼)
PyTorch 的工作流程儘可能接近Python的科學計算庫— numpy。 你可能會問,我們為什麼要用PyTorch來構建深度學習模型呢?我列舉三點來回答 ... 於 codertw.com -
#38.Papers With Code: The latest in Machine Learning
Papers With Code highlights trending Machine Learning research and the code to implement it. 於 paperswithcode.com -
#39.政大教學大綱
MACHINE LEARNING RIG; Deep LEARNING ALGORITHMS; THE NEURAL NETWORK PARADIGM; PyTorch. Advanced Innovative Information Technology course serves as an ... 於 newdoc.nccu.edu.tw -
#40.PyTorch深度學習實作:利用PyTorch實際演練神經網路模型
關於博碩 · 博碩好讀 · 校園圖書 · MOCC認證 · 下載教學 · 元學堂 ... PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上, ... 於 www.drmaster.com.tw -
#41.PyTorch 線上課程筆記: 機器學習與深度學習(一) - 小狐狸事務所
今天是在家上班Day 2, 昨天下班時上司電話通知, 說觀看公司線上教學網站上的課程也是在家上班的工作項目之一, 所以早上做完例行工作後挑選了胡嘉璽 ... 於 yhhuang1966.blogspot.com -
#42.Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code
... Data Science Tutorial · Python Interactive · PyTorch Support · Azure Machine Learning · Extensions · Deployment · Remote Debugging for Node.js · Docker ... 於 code.visualstudio.com -
#43.《动手学深度学习》 — 动手学深度学习2.0.0-beta1 ...
第二版预览版. 跳转第一版. 面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书. 含NumPy/MXNet、PyTorch 和TensorFlow 实现. 被全球55 个国家300 所大学用于教学. 於 zh.d2l.ai -
#44.course_material/PyTorch-基本功能.ipynb at master - GitHub
這份教學的目標是介紹PyTorch,撰寫深度學習模型的函式庫。 適用對象¶. 已經有基本的機器學習知識,且擁有python、 numpy 、 matplotlib 基礎的學生。 於 github.com -
#45.Let Me Google That
For all those people that find it more convenient to bother you with their question than to google it for themselves. 於 letmegooglethat.com -
#46.史上最完整PyTorch 資源來了!工程師不能錯過的中文教程 - 報橘
除了官方資源,也推薦了 GitHub 萬星的偏實戰類教學,以及 GitHub 四千星的開源書:. 比較偏算法實戰的 PyTorch 程式碼教學(PyTorch Tutorial):在G ... 於 buzzorange.com -
#47.最讚的PyTorch 免費初學課程,由臉書AI 團隊教學! — Udacity ...
Udacity 的Intro to Deep Learning with PyTorch 是由Facebook 的人工智慧團隊開設的免費線上課程,精美動畫教學加上滿滿的程式實作習題, ... 於 haosquare.com -
#48.【PyTorch】學習之路—簡簡單單的入門,一文看懂 - 台部落
PyTorch 修煉手冊其實PyTorch這個框架非常簡單,沒有對比就沒有傷害,大多數的語法也非常python。如果你已瞭解numpy的一些語法,那麼上手會比較快; ... 於 www.twblogs.net -
#49.〔程式教學〕PyTorch 支援Apple Silicon GPU (Mac M1) - Matters
pytorch 前言在2022 年5 月18 日的這一天,PyTorch 在Official Blog 中宣布:在PyTorch 1.12 版本中將可以使用Apple Silicon 中的GPU,也就是說如果你 ... 於 matters.news -
#50.D1:Pytorch 深度學習框架與開發環境 - Cupoy
PyTorch 是一個建立在Torch package之上的Python函式庫,目的是加速深度學習應用。它就像帶GPU的Numpy(Python的一個package),與Python一樣都屬於動態框架。由於PyTorch採用 ... 於 www.cupoy.com -
#51.Python Taiwan | 使用Colab跑pytorch的入門向教學 - Facebook
3.robot framework 有爬過很多教學,但感覺有點難以吸收,若有好懂得教學文章或影片,也可以推薦給我,謝謝! 於 www.facebook.com -
#52.1-4 李宏毅2021春季機器學習教程-PyTorch教學-助教許湛然
1-3 李宏毅2021春季機器學習教程-Google Colab教學-助教許湛然介紹了Colab的使用,這篇文章是助教許湛然關于PyTorch框架的簡要講解,. 於 www.uj5u.com -
#53.Pytorch 基礎學習2_Dataset與DateLoader - 大大通
Pytorch 中提供torch.utils.data.Dataset類別將資料包裝起來,定義每次訓練迭代資料資訊,再透過torch.utils.data.DataLoader定義取樣資訊,將定義好的資料 ... 於 www.wpgdadatong.com -
#54.機器學習與Pytorch 基礎教學
Google Developer Student Clubs Chung Yuan Christian University presents 機器學習與Pytorch 基礎教學| Oct 13, 2022. Find event and ticket information. 於 gdsc.community.dev -
#55.Pytorch+cpp/cuda extension 教學tutorial 1 - English CC
introduction to cpp/cuda extension, and building our first cpp ... 於 www.youtube.com -
#56.TensorFlow 2.x人工智慧、機器學習超炫範例200+(電子書)
... tensorflow 介紹在之後的文章中,將為大家帶來完整的 Tensorflow 基礎教學。 ... 像是 Theano、Tensorflow、Caffe、Keras、Torch,還有最近新出的 Pytorch 等等。 於 books.google.com.tw -
#57.Pytorch 學習筆記
資源 · 官方教學- 六十分鐘學會Pytorch · 六十分鐘學會Pytorch - 中文翻譯 · 六十分鐘學會Pytorch - 我的畫注 · 深度学习框架PyTorch:入门与实践- 程式碼. 於 blog.sappy.tw -
#58.PyTorch 深度學習入門與實戰| 天瓏網路書店
書中以案例形式詳細介紹了PyTorch的各種實戰應用。 具體內容包括PyTorch與TensorFlow的對比和PyTorch的發展現狀, 張量Tensor和自動微分Autograd及其具體應用,PyTorch ... 於 www.tenlong.com.tw -
#59.速度與精度之間的取捨- 立達軟體科技股份有限公司 - LEADERG
PyTorch, TensorFlow, Keras, ONNX, TensorRT, OpenVINO AI 模型檔案的轉換,速度(FPS) 與精度(FP64, FP32, FP16, ... [教學影片] Python COM port 程式設計. 下一篇:. 於 tw.leaderg.com -
#60.國立中央大學圖書館 - National Central University
有獎徵答 · 中大圖書館雲端服務平台 · 2022人文特色領域 · 故事旅行箱巡迴展 · 圖書館利用課程 · 圖書館小幫手 · 畢業專區 · 佩戴口罩 · TurniTin · 資料庫線上教學 ... 於 www.lib.ncu.edu.tw -
#61.使用PyTorch 來定型影像分類模型 - Microsoft Learn
如果您已完成本教學課程的上一個步驟,您已經處理過此作業。 定義卷積類神經網路。 定義遺失函式。 在定型資料上定型模型。 測試資料上的網路 ... 於 learn.microsoft.com -
#62.AI程式代寫(PyTorch、Tensorflow、Keras、PyThon、Matlab)
AI程式代寫(PyTorch、Tensorflow、Keras、PyThon、Matlab)程式作業代寫,也可提供一對一精緻家教教學服務價格會由買家指定的期限、作業困難度、需求多寡、性質而訂。 於 shopee.tw -
#63.PyTorch 教學
PyTorch 教學. 利用PyTorch 的ResNet 快速建立一個圖像分類器. Image Classification with ResNet in PyTorch. Jun 15.8 min read.PyTorch 教學 · article thumbnail. 於 datasciocean.tech -
#64.【深智書摘】同時搞定TensorFlow、PyTorch - 方格子
TensorFlow、PyTorch 是目前佔有率最高的深度學習框架,初學者常會問『應該選擇PyTorch或TensorFlow套件』,依個人看法,PyTorch、TensorFlow好比倚天 ... 於 vocus.cc -
#65.DM2235開發者傳授PyTorch秘笈-教師資源教學投影片
DM2235開發者傳授PyTorch秘笈-教師資源教學投影片. 密碼保護內容. 這個部分的內容已由密碼保護,請輸入正確密碼解除保護以檢視內容。 送出. 於 deepmind.com.tw -
#66.「 pytorch 」最新職缺與工作機會|Yourator 新創・數位人才 ...
Yourator 求職平台的「 pytorch 」最新職缺與工作機會。求職網站Yourator 刊登新創、軟體業、科技業、電商、外商的軟體工程師、數位行銷、設計、產品經理、商務開發、 ... 於 www.yourator.co -
#67.【轉知】111-2 PyTorch機器學習應用實務班
PyTorch 機器學習應用實務班 知識/技能 1.具備Python及PyTorch程式能力。 2.具備機器學習種類與學理。 3. ... 國際頂尖學者使用的AI工具教學課程即將開課~千萬別錯過 ... 於 ictc.nkust.edu.tw -
#68.PyTorch Taichung LeNet教學 - KKTIX
PyTorch Taichung LeNet教學 ... LeCun, Yann, et al. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceedings of the IEEE 86.11 (1998): ... 於 pytorchtaichung.kktix.cc -
#69.Ch2 PyTorch 基礎練習
本節內容參考了PyTorch官方教程1並做了相應的增刪修改,使得. 內容更貼合新版本的PyTorch介面,同時也更適合新手快速入門。 另外本書需要讀者先掌握基礎的Numpy使用, ... 於 www.nqu.edu.tw -
#70.pytorch 安裝– pytorch教學 - Gouretvc
pytorch 安裝– pytorch教學. InsightFace_Pytorch 安裝測試. [PyTorch] Getting Start: 從Tensor 設定開始. PyTorch安装pytorch的主流安装方式有两种,分别是conda ... 於 www.gouretvc.me -
#71.一直學不會Tensorflow? PyTorch更好用更強大更易懂! | 誠品線上
PyTorch 更好用更強大更易懂! ... 路第7 章,深度學習實戰序本書以PyTorch為工具,從基礎的線性回歸開始,講到時下最先進的產生對抗網路,並在其中穿插PyTorch 的教學, ... 於 www.eslite.com -
#72.pytorch lstm gru rnn 得到每個state輸出的操作python | 網頁設計 ...
只講重點的設計教學,立刻學習網頁教學網誌! 選單. 首頁 · JavaScript教學 · MYSQL數據庫 · PHP編程教學 · WordPress教學 · Android教學 ... 於 www.aiwalls.com -
#73.來分享我的HackMD筆記(2):PyTorch教學 - 創作大廳
筆記網址: https://hackmd.io/@kent010341/SkcZyEGR8 這個筆記是在學PyTorch的同時製作的,僅有示範到. 於 home.gamer.com.tw -
#74.2020自學pytorch計算機視覺深度學習影片教程教學課程 ... - 淘寶
歡迎前來淘寶網實力旺鋪,選購2020自學pytorch計算機視覺深度學習影片教程教學課程cnn專案實戰,該商品由卓而凡教育店鋪提供,有問題可以直接諮詢商家. 於 world.taobao.com -
#75.快速入门:使用PyTorch 训练机器学习模型| AI Platform Training
或者,您可以使用Google Cloud 项目中的现有Cloud Storage 存储分区。在本教程中,请务必使用 us-central1 区域中的存储分区。 训练PyTorch 模型. 本 ... 於 cloud.google.com -
#76.Pytorch 基本介紹與教學 - Medium
Pytorch 的基本元素為Tensor,是一個多維度的矩陣,用法與numpy 類似,兩者能夠很方便地相互轉換,不同的是Pytorch 可以在GPU 上執行,而numpy 只能在CPU ... 於 medium.com -
#77.深度学习与PyTorch入门实战教程 - Udemy
本课程有配套开源电子书,全书共430页:github网站的/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-book. 购买课程即可配套学习! 【莫烦老师】权威推荐:在教学中,龙龙 ... 於 www.udemy.com -
#78.Pytorch 教學 - HackMD
Pytorch 教學 一個機器學習的Frame Work 可以算tensor(GPU加速)、gradient 相較於Tensorflow,Pytorch多用於研究用、容易debug ## 基. 於 hackmd.io -
#79.NetAdmin 網管人 01月號/2021 第180期 - 第 9 頁 - Google 圖書結果
系所研究專案與教學需求,堪稱是兼顧預算與效益的最佳選擇。 ... 也提供CUDA-X HPC函式庫,以及支援TensorFlow與PyTorch等開源演算法框架,藉此加快整體演算法運行速度。 於 books.google.com.tw -
#80.手刻Deep Learning -第壹章-PyTorch入門教學-基礎概念與再探 ...
這次我們要來做PyTorch 的簡單教學,我們先從簡單的計算與自動導數( auto grad / 微分)開始,使用優化器與誤差計算,然後使用PyTorch 做線性迴歸, ... 於 tree.rocks -
#81.新手必備| 史上最全的PyTorch學習資源彙總 - sa123
(3)這是一個比較偏演算法實戰的PyTorch程式碼教程,在github上有很高 ... 有沒有覺得外國的教學影片不管是多麼複雜的問題都能講的很形象很簡單? 於 sa123.cc -
#82.python pytorch 教學 - Suoment
python pytorch 教學. 專案— MNIST 手寫數字辨識為例,直接帶大家理解PyTorch 如何打造模型及進行深度學習。 請注意,此篇PyTorch 建立在Python3 之上,並以MacOSX 為. 於 www.vboosdev.co