在PyTorch中，基类（base class）是指一个具有共同功能和属性的类，其他类可以通过继承这个基类来获得基类所定义的功能和属性。 基类（base class）可以看作是一个模板或者蓝图，其他类可以在其基础上进行扩展和定制。通过继承基类，子类可以继承基类的成员变量和方法，并可以在自己的类中添加新的成员变量和方法来满足特定需求。 在PyTorc…

nn.Module是PyTorch中的一个基类，用于构建神经网络模型的类。我们可以通过继承nn.Module类来创建自定义的神经网络模型。 在定义神经网络类时，我们通常会重写nn.Module的__init__方法和forward方法： __init__方法用于定义和初始化模型中的各个层（layers），如卷积层、线性层、池化层等。 forward…

转换为PyTorch张量（Tensor）是将数据转换为PyTorch框架所定义的一种多维数组类型，即张量类型。更准确地说，一个张量就是一组数字，这些数字以一个指定的形状（即张量的形状）排列在内存中，可以使用张量上的操作进行数学计算和其他数值处理。 在机器学习中，一般使用张量作为训练和执行模型的输入和输出数据格式。在上面的代码中，通过将每个图像样本转…

Quickstart的网址：点击进入 以下是内容笔记和相关翻译： 快速开始 本节介绍了机器学习中常见任务的API。请参阅各部分中的链接，以深入了解更多内容。 数据处理 PyTorch提供了两个基本工具来处理数据：torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset。Dataset用于存储样本及其对…

可迭代对象是指可以被for循环迭代遍历的对象，例如列表、元组、字符串、字典等。在Python中，任何实现了iter()方法的对象都是可迭代对象。 对于可迭代对象，我们可以使用for循环遍历每个元素或者使用iter()方法返回一个迭代器对象。迭代器是一种特殊的对象，它实现了next()方法，可以逐个返回可迭代对象中的元素。当所有元素都被返回时，nex…

Introduction to PyTorch [-] Learn the Basics Quickstart Tensors Datasets & DataLoaders Transforms Build the Neural Network Automatic Differentiation with torch.autograd Op…

续上上节课安装pytorch 激活pytorch环境 conda activate pytorch 先看看有没有 安装 conda install jupyter notebook conda install jupyter notebook 查看 jupyter notebook 右上角新建一个new ，选择python 最后验证一下，分别输入下…

安装ANACONDA 去官网下载， 下载成功后打开Anaconda Prompt 显卡的配置：驱动+CUDA Toolkit 创建一个python3.6的名为pytorch环境 安装好后激活pytorch环境 发现没有pytorch，进入https://pytorch.org/安装、 安装前，打开cmd，输入>nvidia-smi，看自己显卡…

张量是什么 张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展 张量与Variable Variable已经并入tensor Variable是给张量添加属性 Variable是torch.autograd中的数据类型 主要用于封装Tensor，使Tensor进行自动求导 Variable有5个属性 data：被包装的Tensor grad：dat…