RNN的起因:现实世界中,很多元素都是相互连接的,比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此,就有了现在的循环神经网络,它的本质是:拥有记忆的能力,并且会根据这些记忆的内容来进行推断。因此,他的输出就依赖于当前的输入和记忆。
PyTorch开发了与数据交互的标准约定,所以能一致地处理数据,而不论处理图像、文本还是音频。与数据交互的两个主要约定是数据集(dataset)和数据加载器(dataloader)。数据集是一个Python类,使我们能获得提供给神经网络的数据。数据加载器则从数据集向网络提供数据。
Torch是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库,与Numpy不同的是Torch对GPU支持的很好,Lua是Torch的上层包装。 PyTorch和Torch使用包含所有相同性能的C库:TH, THC, THNN, THCUNN,并且它们将继续共享这些库。其实PyTorch和Torch都使用的是相同的底层,只是使用了不同的上层包装语言。LUA虽然快,但是太小众了,所以才会有PyTorch(Python+Torch)的出现。
我是一个母语java的后端开发,最近在学python和pytorh,对脚本语言不太熟悉。 我从教程中看到一个简单模型的训练过程的部分代码如下 我的疑惑如下: loss是net(模型)的输出经过损失函数计算得到的损失对象,optimizer是优化器。loss.backword()是反向传播,更新模型中参数的梯度。有了梯度之后,优化器根据梯度对模型参数进行更新。这些过程我大概是没有理解错的。 但是这个
有些时候,推理只要 cpu,不需要用到 GPU,那么此时,我就不想安装 nvidia 相关的包了 但是 pip install torch 的时候,会把 nvidia 相关的包也一起安装