Pytorch Lightning是一個非常強大的框架，它簡化了神經網路訓練的過程。眾所周知，神經網路已成為解決機器學習相關問題的基本工具，但是訓練神經網路已成為一項必要但具有挑戰性的任務，需要仔細管理模型、資料和訓練迴圈，這就是我們使用PyTorch Lightning的原因。在本文中，我們將探討什麼是PyTorch Lightning，如何使用PyTorch Lightning訓練神經網路，它的優點以及提高訓練過程的各種技術。什麼是PyTorch Lightning？PyTorch Lightning是一個使用者友好的Python…… 閱讀更多

在深度學習框架方面，PyTorch 和 TensorFlow 是兩種流行的選擇。兩者都在該領域獲得了顯著的關注，並被研究人員、開發人員和資料科學家廣泛使用。在本文中，我們將比較 PyTorch 和 TensorFlow，以幫助您瞭解它們的異同和用例。PyTorch：深入探討 PyTorch 是一個開源機器學習庫，它提供動態計算圖和直觀的介面，用於構建和訓練神經網路。它提供靈活性和可定製性，允許使用者輕鬆定義和修改模型。PyTorch 對 GPU 加速的強大支援實現了高效的訓練…… 閱讀更多

什麼是 Pytorch？Pytorch 是一個基於 Python 的機器學習框架，主要用於科學計算和構建深度學習模型。張量是機器學習和資料科學中一個流行的概念。張量是矩陣和向量的廣義術語。簡單來說，張量可以是任何東西——n 維陣列、向量或矩陣。在本文中，我們將研究在 Pytorch 中建立張量的多種方法。建立張量的方法張量可以透過多種方法建立。一些重要的方法列在下面…… 閱讀更多

為了找到輸入張量中元素的最大值的索引，我們可以應用 torch.argmax() 函式。它只返回索引，而不是元素值。如果輸入張量具有多個最大值，則該函式將返回第一個最大值的索引。我們可以應用 torch.argmax() 函式來計算跨維度的張量最大值的索引。語法 torch.argmax(input) 步驟我們可以使用以下步驟來查詢輸入張量中所有元素的最大值的索引 - 匯入所需的庫。在所有以下示例中，所需的 Python 庫是 torch。確保您已安裝它。 import torch 建立一個 torch 張量並列印它。 input = torch.randn(3, 4) print("Input Tensor:", input) 計算輸入張量中所有元素的最大值的索引…… 閱讀更多

要計算給定輸入張量的逐元素邏輯 AND，我們應用 torch.logical_and()。它接受兩個輸入張量並逐元素計算邏輯 AND。張量中的零被視為 False，非零被視為 True。輸入張量可以是任何維度。torch.logical_or() 函式計算給定輸入張量的逐元素邏輯 OR。它也接受兩個輸入張量並輸出具有 True 或 False 的張量。與邏輯 AND 相同，零被視為 False，非零被視為 True。輸入張量可以是任何維度。要計算給定…… 閱讀更多

要估計函式的梯度，我們可以應用 torch.gradient() 函式。此函式使用二階精確中心差分法估計梯度。我們可以估計一維或多維的梯度。梯度要估計的函式可以定義在實數或複數域上。在估計梯度的過程中，透過獨立估計函式的每個偏導數來估計梯度。語法 torch.gradient(values) 其中引數 values 是表示函式值的張量。步驟我們可以使用以下步驟來估計函式的梯度 - 匯入所需的庫。在所有以下示例中，所需的 Python 庫是 torch。確保您已安裝它。 import…… 閱讀更多

torch.asinh() 方法計算輸入張量中每個元素的反雙曲正弦。它支援實值和復值輸入。它支援輸入張量的任何維度。語法 torch.asinh(input) 其中 input 是輸入張量。輸出它返回一個張量，其中包含每個元素的反雙曲正弦。步驟要計算輸入張量中每個元素的反雙曲正弦，您可以按照以下步驟操作 - 匯入所需的庫。在所有以下示例中，所需的 Python 庫是 torch。確保您已安裝它。 import torch 建立一個 torch 張量並列印它。 input = torch.randn(3, 4) print("Input Tensor:", input) 計算輸入張量中每個元素的反雙曲正弦…… 閱讀更多

torch.rsqrt() 方法計算輸入張量中每個元素的平方根的倒數。它支援實值和復值輸入。如果輸入張量中的元素為零，則輸出張量中的對應元素為 NaN。語法 torch.rsqrt(input) 引數 input – 輸入張量 輸出它返回一個帶有平方根倒數的張量。步驟匯入所需的庫。在所有以下示例中，所需的 Python 庫是 torch。確保您已安裝它。 import torch 建立一個 torch 張量並列印它。 input = torch.randn(3, 4) print("Input Tensor:", input) 使用 torch.rsqrt(input) 計算輸入張量中每個元素的平方根的倒數。這裡…… 閱讀更多

為了計算給定輸入張量的逐元素角度，我們使用 `torch.angle()`。它接收一個輸入張量，並返回一個包含以弧度計算的逐元素角度的張量。為了將角度轉換為度數，我們將弧度角乘以 180/np.pi。它支援實值和復值張量。語法：`torch.angle(input)` 步驟：要計算逐元素角度，您可以按照以下步驟操作：匯入所需的庫。在所有以下示例中，所需的 Python 庫是 torch。確保您已安裝它。`import torch` 定義 torch 張量並列印它們。`input = torch.tensor([1 + 1j, -1 -4j, 3-2j])` 計算 `torch.angle(input)`。它是…… 閱讀更多

為了計算給定輸入張量的按位 AND，我們使用 `torch.bitwise_and()`。輸入張量必須為整數或布林型別。對於布林張量，它計算邏輯 AND。為了計算給定輸入張量的按位 NOT，我們使用 `torch.bitwise_not()` 方法。輸入張量必須為整數或布林型別。對於布林張量，它計算邏輯 OR。為了計算給定輸入張量的按位 NOT，我們使用 `torch.bitwise_not()` 方法。輸入張量必須為整數或布林型別。對於布林張量，它計算邏輯 NOT。語法：`torch.bitwise_and(input1, input2)` `torch.bitwise_or(input1, input2)` `torch.bitwise_not(input)` 步驟：匯入所需的庫。在所有…… 閱讀更多