PyCharm激活2023.2.4(跟李沐学AI——动手学深度学习 PyTorch版——学习笔记pycharm版本(第四天——10、11、12、13、14)2023.3.1)

PyCharm激活2023.2.4(跟李沐学AI——动手学深度学习 PyTorch版——学习笔记pycharm版本(第四天——10、11、12、13、14)2023.3.1)

李沐
深度学习领域的知名专家,他是
PyTorch
深度学习框架的创始人之一。他在教育领域也有很多贡献,包括开设在线课程和撰写教材。在他的视频中,他分享了关于
PyTorch的知识和经验。视频内容中的编程部分是用
PyCharm编写的,对
学习
PyTorch的人来说是一个很好的参考。 在
PyTorch中,常用的数据结构是N维数组,可以使用torch.tensor()来创建张量。此外,还可以使用torch.ones()和torch.zeros()创建全1和全0的张量,使用torch.arange()创建等差数列的张量,使用torch.randn()创建均值为0,标准差为1的正态分布张量,使用torch.exp()计算张量的指数函数。相应地,在NumPy中,可以使用np.array()、np.ones()、np.zeros()、np.arange()、np.random.rand()和np.exp()来创建相似的数组。 在
PyTorch中,还提供了一些数
运算和函数,如加法(+)、减法(-)、乘法(*)、除法(/)、相等性判断(==、!=)、点积(torch.dot()、torch.mv()、torch.mm())。这些操作和函数可用于处理和操PyCharm激活2023.2.4作张量中的数据。 总之,
李沐的视频和编程
笔记提供了关于
PyTorch
深度学习PyCharm激活2023.2.4框架的宝贵信息和实践经验,对
深度学习
PyTorch
学习者来说是一个很好的
学习资源。

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