这节课的主题是定义矩阵A是关于时间t的AtA(t)At,在已知dAtdtdtdAt​的情况下，求解dA−1tdtdλtdtdσtdtdtdA−1t​dtdλt​dtdσt​dAtdt→dA−1tdtdλtdtdσtdtdtdAt​→dtdA−1t​dtdλt​dtdσt​​​。

主要讲的是无约束情况下的最小值问题。矩阵求导泰勒公式，函数到向量的转换梯度下降牛顿法梯度下降。

文章目录1. 单机单卡1.1 环境配置1.2 模型拷贝1.3 数据拷贝1.4 模型保存1.5 模型的加载1.6 注意事项2. 单机多卡2.1 环境配置1. 单机单卡1.1 环境配置判断显卡是否可用import torch# 判断环境中是否有cudaprint(f"torch.cuda.is_available()={torch.cuda.is_available()}")# torch.cuda.

from torch.utils.data import Datasetfrom PIL import Imageim_path = "C:\\PRIVATE\\pytorchzc-01\\dataset\\train\\ants\\0013035.jpg"img1 = Image.open(im_path)img1.show()问题描述：编辑后显示乱码；网上找了很多资料，最后发现目录：C:\Pr

文章目录1. 说明2. 代码3. 结果1. 说明我们希望构建一个神经网络，这个神经网络可以在接受4个值来预测随后的第5个值，达到预测序列的作用。[x1,x2,x3,x4][x_1,x_2,x_3,x_4][x1​,x2​,x3​,x4​] ->[x5][x_5][x5​][x2,x3,x4,x5][x_2,x_3,x_4,x_5][x2​,x3​,x4​,x5​] ->[x6][x_6

文章目录1. 概述2. 不同运算规则3. 前向微分3.1 公式转换3.2 前向传播4. 后向微分1. 概述在深度神经网络中，我们一般需要构造模型的前向运算和后向运算。其中实线是前向运算，虚线为后向运算。前向运算：通过输入，经过参数节点得到输出结果后向运算：经过前向运算，得到误差函数，我们求得误差函数关于所有参数节点的梯度，通过后向传播得到每个参数的更新后的值，这个过程就是后向运算2. 不同运算规则

下载d2lzh_pytorch直接百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/1ndV7qloDG7vIGrZmEdasWw提取码：hwn4将文件夹 d2lzh_pytorch 【记住这个是 小写 L 不是 数字 1 】 放到anaconda 你自己创建的环境下：C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchzc\Lib\site-packages重点

文章目录1. keys1. keys# 定义一个list,根据第 2 位的大小排序my_random = [(1, 6), (2, 4), (3, 1), (3, 3)]def take_second(element):return element[1]sorted_list = sorted(my_random, key=take_second)print(f"original_list = {

文章目录1.深度学习的介绍1.1 AI地图1.2 人工智能的突破1.3 案例分析-广告点击1.4 预测与训练1.5 完整的故事1.深度学习的介绍1.1 AI地图对于AI来说，它按照从感知到推理，再到知识，最后到规划这个阶段发展，关于AI 一般有三个方向，第一种就是符号学，后面发展过概率模型，最后就是机器学习，在自然语言处理中主要用到了概率模型和机器学习，在计算机视觉中主要用到的是机器学习，特别是神

文章目录1. 实例11.1 代码 enumerate1.2. 结果1.3 分析2. 实例32.1 代码 enumerate1.2. 结果1.3 分析1. 实例11.1 代码 enumeratelin = ["a","b","c","d","e","f"]for i in enumerate(lin):print(i)1.2. 结果(0, 'a')(1, 'b')(2, 'c')(3, 'd')(4