TENSORS的官方网址：点击进入 以下是内容笔记和相关翻译： 处理数据样本的代码可能会变得杂乱且难以维护；理想情况下，我们希望数据集的代码与模型训练代码解耦，以提高可读性和模块化性。PyTorch提供了两个数据原语：torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset，它们允许您使用预加载的数据…

torch.randint()是PyTorch库中的一个函数，用于生成指定范围内的随机整数张量。下面是对torch.randint()的详细解释： torch.randint(high, size, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) high：生成…

字典是一种无序的、可变的数据类型，在Python中用花括号（{}）来表示。字典由一系列键（key）和对应的值（value）组成，每个键值对之间使用冒号（:）分隔，键和值之间使用逗号（,）分隔。字典中的键是唯一的，而值可以重复。 字典的特点是可以通过键来快速地查找对应的值，这与列表和元组等序列类型不同。可以通过键来访问、修改和删除字典中的值，而不需要…

预加载的数据集是指在PyTorch领域库中提供的一些常用和经典的数据集，这些数据集已经预先加载并准备好供用户使用。这些数据集通常是用于图像识别、文本分类、语音处理等机器学习任务的基准数据集。 PyTorch提供了一系列预加载的数据集类，这些数据集类是torch.utils.data.Dataset的子类，实现了特定数据集的加载和预处理逻辑。这些数据…

TENSORS的官方网址：点击进入 以下是内容笔记和相关翻译： 张量（Tensors）是一种专门的数据结构，非常类似于数组和矩阵。在PyTorch中，我们使用张量来编码模型的输入和输出，以及模型的参数。 张量类似于NumPy的ndarrays，唯一的区别是张量可以在GPU或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和NumPy数组通常可以共享相同的底层内存…

标量（Scalar）是一个单独的数值或变量，通常表示为一个实数。在数学中，标量通常用于描述没有方向的物理量，如温度、体积和质量等。标量的特点是只有大小，没有方向。 在计算机科学中，标量数据通常指一个单一的值，如整数、浮点数或布尔值。在机器学习和深度学习中，标量经常用于表示损失、精度、阈值或其他模型评估指标的单个值。例如，在二元分类问题中，模型的准确…

在机器学习中，梯度指的是函数在某一点处的变化率或斜率。更具体地说，梯度是函数的偏导数向量，包含了函数对每个参数的偏导数。 举例来说，考虑一个函数f(x, y)，梯度(grad) 可以表示为 (∂f/∂x, ∂f/∂y)，其中 (∂f/∂x) 表示函数 f 在 x 方向上的变化率， (∂f/∂y) 表示函数 f 在 y 方向上的变化率。 在机器学习中…

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…