使用MedNIST数据集进行医学图像分类教程 在本教程中，我们将基于MedNIST数据集介绍一个end-to-end训练和评估示例。 我们将按照以下步骤进行操作： 为训练和测试创建数据集 使用MONAI转换预处理数据 使用MONAI中的DenseNet进行分类 使用PyTorch程序训练模型 在测试数据集上进行评估 Setup environmen…

数据并不总是以最终处理过的形式出现，而机器学习算法需要的是经过处理的数据。我们使用转换（transforms）对数据进行一些操作，使其适用于训练。 所有的TorchVision数据集都有两个参数-transform和target_transform，用于接受包含转换逻辑的可调用对象，transform用于修改特征，target_transform用…

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…

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…

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…

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…