在开始一个新项目之前,了解PyTorch和TensorFlow之间的差异是必要的。在深度学习或机器学习研究中,当开发人员决定使用哪个框架时,库扮演着至关重要的角色。根据一项调查,有1616名机器学习开发人员和数据科学家使用PyTorch,而有3.4名机器学习开发人员使用TensorFlow。

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PyTorch提供了torch.nn模块,以帮助我们创建和训练神经网络。我们将首先在MNIST数据集上训练基本的神经网络,不使用这些模型的任何特征。我们仅使用基本的PyTorch张量功能,然后逐步添加torch.nn中的一个特征。torch.nn为我们提供了许多类和模块,用于实现和训练神经网络。

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要进行安装,首先你需要选择你的偏好,然后运行安装命令。你可以选择在本地开始安装,也可以选择使用云合作伙伴。在下面的图表中,"Stable" 显示了最新支持和测试的PyTorch版本(1.1),适用于许多用户。如果你想要最新的1.1版本,但不是经过完全测试和支持的版本,那么你需要选择 "Preview (Nightly)"。

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PyTorch教程旨在服务初学者和专业人士。我们的教程涵盖了深度学习的所有基本和高级概念,如深度神经网络和图像处理。PyTorch是一个深度学习框架,它是基于Torch的Python机器学习包。这个教程设计得非常简单,使我们能够以非常高效的方式在PyTorch上实现深度学习项目。

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在Markdown中插入图片是增强文档视觉效果的重要方式。然而,与此同时,我们也需要考虑那些由于各种原因无法查看图片的用户,比如视觉障碍者或者在加载图片出现问题时。这就是为什么图片的替代文本(Alt Text)至关重要。本教程将详细介绍Markdown中图片替代文本的重要性、编写方法以及最佳实践。

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