《零基础实践深度学习》1.7 附录:NumPy介绍 ndarray
原文链接: https://aistudio.baidu.com/... 1.7 附录:NumPy介绍 NumPy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。使用飞桨构建神经网络模型时,通常会使用NumPy实现数据预处理和一些模型指标的计算,飞桨中的Tensor数据可以很方便的和ndarray数组进行相互转换。 NumPy具有如下功能:...

《零基础实践深度学习》 Numpy 线性代数 应用举例 张量表示
1.7.3 线性代数 线性代数(如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等)是任何数组库的重要组成部分,NumPy中实现了线性代数中常用的各种操作,并形成了numpy.linalg线性代数相关的模块。本节主要介绍如下函数: diag :以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素,或将一维数组转换为方阵(非对角线元素为0)。 dot :矩阵乘法。 ...
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Python深度学习基于Tensorflow(1)Numpy基础
numpy的重要性不言而喻,一般不涉及到GPU/TPU计算,都是用numpy,常见的np就是这个玩意。其特点就是快!其实如果不涉及到深度学习,还有一个库是很重要的,scipy,集成了很多的东西。 安装和导入如下: # pip 安装方式 pip install numpy # c...
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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.scipy 访问 SciPy 函数。 通过使用 @jax.jit 进行装饰,可以加快即时编译速...
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[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、数组变形 在机器学习以及深度学习的任务中,通常需要将处理好的数据以模型能接收的格式输入给模型,然....
![[深度学习入门]Numpy基础(下)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_342907bfbae34b35aefdf1ac9062349b.png)
[深度学习入门]Numpy基础(上)
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,它们都各有各的优缺点。那该选择什么框架进行深度学习的快速入门呢? 如果你是个小白,或是和我一样因....
![[深度学习入门]Numpy基础(上)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_af2b20ae0f7a4bfdbfb7f33af52b4497.png)
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://djl.ai/同时它具备优良的可扩展性,全平台支持,以及强大的后端引擎支持 TensorFl....
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[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, dilation=5.2.2 参数说明 input:输入的Tensor数据,格式为 (batc....
![[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)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_230871bbe1ee46428c2311a4c06971d9.png)
[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)
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PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]二、线性回归 线性回归也叫....
![[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)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_7141a9e5a75741ad8cc99cc4720add8a.png)
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、logspace和geomspace,那么这几种方式有哪些区别呢?我们在日常开发中如何选择合适的方法来....

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