lasses) ) if init_weights: self._initialize.weights() def forward(self,x): x = self.features(x) x = torch.flatten(x,start_dim=1) x = self.classifier(x) return x def _initialize_weights(self): for m in self...

【Pytorch】进阶学习：深入解析 sklearn.metrics 中的 classification_report 函数—分类性能评估的利器 🌵文章目录🌵 📊一、分类性能评估的重要性🔍二、深入了解classification_report函数🚀三、使用classification_report评估模型性能🔎四、解读classification_report的内容🎯五、优化模型性能📈六、使用classi...

【Pytorch】新手入门：基于sklearn实现鸢尾花数据集的加载 🌵文章目录🌵 🌸一、鸢尾花数据集简介📚二、基于Python加载鸢尾花数据集🎨三、探索鸢尾花数据集🔍四、使用鸢尾花数据集进行模型训练🛠️五、优化模型性能🛠️六、使用鸢尾花数据集进行模型选择📚七、总结与进一步学习 🌸一、鸢尾花数据集简介   鸢（yuān）尾花数据集（Iris dataset）是机器学习和统计学中常用的一个经典数据集，主要用...

关注B站查看更多手把手教学： 基本用法 torch.utils.data.Dataset 是 PyTorch 中一个非常重要的抽象类，它用于表示数据集，方便数据加载和预处理。通过实现这个类的两个方法 __len__ 和 __getitem__，你可以自定义自己的数据集类。__len__ 方法应返回数据集的大小（即样本数），而 __getitem__ 方法则根据给定的索引返回一个样本。 以下是一个简单的示例...

文章目录 02极简LLM逻辑与PyTorch快速入门极简LLM逻辑PyTorch环境安装（重要，不难）PyTorch 主要概念Tensors张量张量常见的形式：scalar、vector、matrix、n-dimensinal张量初始化张量参数：shape、datatype、device张量运算 Datasets and DataLoaders 数据集与数据加载Transforms 转换Build Mod...

【Pytorch】进阶学习：实现矩阵乘法—torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别 🌵文章目录🌵 🚀一、引言🔍二、torch.mul()：元素级别的乘法🔩三、torch.mm()：矩阵乘法（只适用于二维张量）🎛️四、torch.matmul()：广义的矩阵乘法（适用于任意维度张量）🔎五、总结与注意事项🤝六、期待与你共同进步 🚀一、引言   在深度学习和神经网络...

可以用PyTorch做加减乘除操作 import torch tensor_operation = torch.tensor([1,2,3])print(tensor_operation) print(tensor_operation + 10)print(torch.add(tensor_operation, 10)) print(tensor_operation * 10) print(torch...

一、Caffe模型转换源码下载 GitHub:https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe GitHub上拉取PytorchToCaffe的源码，将Caffe文件夹和pytorch_to_caffe.py文件放到项目根目录 二、将VGG的PyTorch模型转为Caffe模型 import syssys.path.insert(0,'.')import torch...

文章目录 torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用 torch\tensorflow在大语言模型LLM中的作用 在大型语言模型（LLM）中，PyTorch和TensorFlow这两个深度学习框架起着至关重要的作用。它们为构建、训练和部署LLM提供了必要的工具和基础设施。 首先，PyTorch和TensorFlow都提供了高级的API和工具，使得研究人员和开发人员能够更容易地构建复杂的神经...

  import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim # 定义数据集的根目录和预处理的转换data_dir = '../data' # 数据集的根目录 transform = transforms.Comp...