我們使用索引和切片來訪問張量的值。索引用於訪問張量中單個元素的值，而切片用於訪問一系列元素的值。我們使用賦值運算子來修改張量的值。使用賦值運算子賦予新值將使用新值修改張量。步驟：匯入所需的庫。這裡，所需的庫是 torch。定義 PyTorch 張量。使用索引訪問特定索引處單個元素的值，或使用切片訪問一系列元素的值。使用… 閱讀更多

PyTorch 張量是一個包含單個數據型別元素的 n 維陣列（矩陣）。張量類似於 NumPy 陣列。NumPy 陣列和 PyTorch 張量之間的區別在於，張量利用 GPU 加速數值計算。為了加速計算，影像被轉換為張量。要將影像轉換為 PyTorch 張量，我們可以採取以下步驟：步驟：匯入所需的庫。所需的庫是 torch、torchvision、Pillow。讀取影像。影像必須是 PIL 影像或範圍在 [0, 255] 內的 numpy.ndarray (HxWxC)。這裡 H、W 和… 閱讀更多

在操作列表中的資料時，我們可能會遇到需要根據元素的頻率有選擇地從列表中刪除元素的情況。在這篇文章中，我們將探討如何刪除頻率小於等於 2 的列表中的所有元素。您也可以將程式中的值 2 更改為任何數字。使用 count：count 方法保留列表中每個元素的計數。因此，我們將其與 for 迴圈一起使用，並設定一個條件，只保留計數大於 2 的元素。示例即時演示列表 A = ['Mon', 3, 'Tue', 'Mon', 9, ... 閱讀更多

在本例中，我們將使用 PyTorch 訓練一個 CNN 來使用 MNIST 資料集識別手寫數字分類器。MNIST 是一個廣泛用於手寫分類任務的資料集，涵蓋超過 70k 個標記的 28*28 畫素灰度手寫數字影像。該資料集包含近 60k 個訓練影像和 10k 個測試影像。我們的工作是使用 60k 個訓練影像訓練模型，然後測試其在 10k 個測試影像上的分類準確性。安裝首先，我們需要 MXNet 最新版本，為此，只需在您的終端上執行以下命令：$pip install mxnet您將看到類似以下內容：正在收集 mxnet 下載 https://files.pythonhosted.org/packages/60/6f/071f9ef51467f9f6cd35d1ad87156a29314033bbf78ad862a338b9eaf2e6/mxnet-1.2.0-py2.py3-none-win32.whl (12.8MB) ... 閱讀更多

關於線性迴歸簡單線性迴歸基礎知識使我們能夠理解兩個連續變數之間的關係。示例 - x = 自變數重量 y = 因變數高度 y = αx + β讓我們透過程式來理解簡單的線性迴歸 - # 簡單線性迴歸匯入 numpy 為 np 匯入 matplotlib.pyplot 為 plt np.random.seed(1) n = 70 x = np.random.randn(n) y = x * np.random.randn(n) colors = np.random.rand(n) plt.plot(np.unique(x), np.poly1d(np.polyfit(x, y, 1))(np.unique(x))) plt.scatter(x, y, c = colors, alpha = 0.5) plt.show()輸出線性迴歸的目的：最小化點與直線（y = αx + β）之間的距離調整係數：α截距/偏差：β使用 PyTorch 構建線性迴歸模型讓我們… 閱讀更多