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python 安装torchvision神经网络可视化模块,后面配合pytorch使用

原创218次播放2021-11-19发布

python学习
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python 多对多变量对应值的设定App04:50
python 多对多变量对应值的设定
python 安装torchvision神经网络可视化模块,后面配合pytorch使用App02:35
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python 安装torchvision神经网络可视化模块,后面配合pytorch使用
python numpy数组转化成torch神经网络模块的张量App07:25
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python torch模块，linspace()函数：一维张量的生成App07:26
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pytorch模块基础学习,logspace()生成10的次方一维张量App05:49
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python pytorch.ones()输出张量为一的所有矩阵数组App04:56
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python 神经网络模块torch.randn()输出正态分布的随机张量数组App05:08
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python torch.randperm(),以零起点,输出随机整数排列的张量数组App04:52
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torch.arange()对比numpy.arange()输出数组的区别，torch是张量App06:26
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pthon torch.zeros()返回标量为零的张量，numpy.zeros()也是零App03:18
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torch.cat()对指定维度张量进行连接，相当于张量维度进行了复制App06:59
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torch.add()是在张量的值的基础上增加数值，张量得到的值会变大App05:31
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torch.addcdiv()是将张量进行相除再乘以标量，然后加上一个张量App05:23
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python 张量算术运算torch.addcmul()张量相乘再乘以标量加上张量App05:20
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torch.max()求张量数组中的最大值App03:53
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torch.sum()对已知张量进行简单的求和App03:18
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python torch.sort()对正态分布的张量进行升序排序App04:59
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torch.mm()对矩阵张量进行相乘App06:02
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torch.FloatTensor(),torch.cuda.FloatTensor()实现cpu和GPU计算App07:36
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torch.IntTensor()生成空张量，再输入零张量App01:57
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torch.abs()将张量原有的值转换成绝对值App06:07
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torch.acos()配合numpy、matplotlib求反余弦值画成的2D图像App14:19
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torch.sin()等差数列生成的正弦函数的图像App04:55
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torch.cos()从张量的数据中生成余弦值,并通过matplotlib转成图片App04:54
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搜索问答网站完成接入opai，登录采取微信公众号或者手机网址授权App07:13
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python搜索引擎网站更新到第二版，增加多元搜索的能力。App01:45
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