JAX: 快如 PyTorch,简单如 NumPy - 深度学习与数据科学

JAX: 快如 PyTorch,简单如 NumPy - 深度学习与数据科学

JAX 是 TensorFlow 和 PyTorch 的新竞争对手。 JAX 强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。由于 JAX 需要更少的样板代码,因此程序更短、更接近数学,因此更容易理解。 长话短说: 使用 import jax.numpy 访问 NumPy 函数,使用 import jax.sci...

[深度学习入门]Numpy基础(下)

[深度学习入门]Numpy基础(下)

PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序一、前言  本文为PyTorch深度学习中[Numpy基础]的下篇,主要讲解数组变形、批量处理、通用函数和广播机制的相关知识。  上期回顾:  深度学习入门PyTorch深度学习——Numpy基础 (上)二、...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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[深度学习入门]Numpy基础(上)

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本文的目标受众:对机器学习、深度学习感兴趣的同学或从业人员,和对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣并希望能再提升一下自己技术的相关人员。一、前言  人工智能时代,人工智能的核心就是深度学习。但目前深度学习的框架有很多,像TensorFlow、PyTorch、FastAI等等,...

Java深度学习库DJL实现Python的NumPy

Java深度学习库DJL实现Python的NumPy

1 NDArray 的背景介绍在Python的世界,调用NDArray的标准包叫做NumPy。为了给Java开发者创造同一种工具,亚马逊云服务开源了DJL,一个基于Java的深度学习库。尽管它包含了深度学习模块,但是它最核心的NDArray库可以被用作NumPy的java替代工具库。官网:https...

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层](二)

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层](二)

5.2 Conv1d   conv1d 是一维卷积,它和 conv2d 的区别在于只对宽度进行卷积,对高度不卷积。5.2.1 函数定义torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dila...

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层](一)

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一、前言  本想着一篇博文直接写完基于PyTorch的深度学习实战,可写着写着发现字数都上万了。考虑到读者可能花了大力气对这么一篇博文看到失去了对PyTorch神经网络的耐心,同时也为了我个人对文章排版的整理,还是分成了分卷阅读。  这里贴一下上篇博文:[深度学习实战]基于PyT...

深度学习实战 numpy生成实数序列

深度学习实战 numpy生成实数序列

在利用python在进行数据分析的时候,经常需要按照某种规则快速生成实数序列,尤其是在学习matplotlib绘图的时候,需要模拟生成数据,然后开始绘制。那么在python中有哪些方式生成实数序列呢?本文将为大家一一介绍。在numpy中有多种生成序列的函数,分别是arange、linspace、lo...

【深度学习】NumPy 第二篇 NumPy基础语法学习

【深度学习】NumPy 第二篇 NumPy基础语法学习

一、NumPy Ndarray对象1、简述NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。2、特点(1)ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。(2)ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小...

【深度学习】NumPy 第一篇:初识numpy

一、简述NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphan...

使用numpy手写深度学习DNN网络

使用numpy手写深度学习DNN网络

使用方法定义网络from net import ConvNet net = ConvNet() if not net.load(MODEL_PATH): net.addConvLayout([3,3,1,4],bias = True,padding='VAILD',init_type=init_ty...

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