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undo110 发表于 2024-4-13 01:06 1，模型训练的底层是在不断调整参数，使得参数的组合契合所需训练的事物。训练的结果是得到反应事物特征的 ... Pytorch是一个深度学习框架，pytorch提供了很多用于深度学习的函数，可以很轻松构建、训练和部署神经网络模型。Pytorch支持Linux、Windows、macos等多个操作平台。

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以需求作动力，学习有力量。艺多不压身。

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吾妻思萌 发表于 2024-4-26 22:25 周末研究研究 ~~~~~~~~~~ ONNX模型和RKNN模型是两种不同格式的深度学习模型，它们各自有不同的特点和 ... ONNX是什么? ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个由微软提出的一种开放的神经网络交换格式,用于在不同的深度学习框架之间进行模型的转换和交流。它的设计目标是提供一个中间表示格式,使得用户可以在不同的深度学习训练和推理框架之间无缝地转换模型。

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不语arc 发表于 2024-4-12 19:06 1.模型可以简单理解成一个f(x)函数，模型的训练就是一个不断拟合数据集的过程，通过输出结果f(x)与标签值计 ... 模型的评估一般是评估在训练集和验证集上的效果，在模型训练过程中，我们都是保留着一个dfdistory的，这个是一个dataframe的结构，里面是训练过程中训练集和验证集上模型的正确率和损失的变化，我们可以通过可视化这个来看一下模型的训练情况。

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LitchiCheng 发表于 2024-4-12 18:01 模型训练的过程就是不断的对网络模型的分支节点的参数进行调整优化，最终的结果就是新的模型能更好的识别训 ... 模型训练的本质是一个求解最优化问题的过程。通过不断迭代优化,旨在找到一组最优参数,使得模型对于给定输入的预测输出与真实输出之间的差异最小化,这个差异通常通过损失函数来衡量。

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不语arc 发表于 2024-4-12 19:06 1.模型可以简单理解成一个f(x)函数，模型的训练就是一个不断拟合数据集的过程，通过输出结果f(x)与标签值计 ... PyTorch 的灵活性不以速度为代价，在许多评测中，PyTorch 的速度表现胜过 TensorFlow和Keras 等框架。框架的运行速度和程序员的编码水平有极大关系，但同样的算法，使用PyTorch实现的那个更有可能快过用其他框架实现的。

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LitchiCheng 发表于 2024-4-12 18:01 模型训练的过程就是不断的对网络模型的分支节点的参数进行调整优化，最终的结果就是新的模型能更好的识别训 ... Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。

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jianghelong 发表于 2024-4-12 20:11 1、模型训练的本质是利用数据调整模型参数从而优化模型的性能，结果是性能更好的模型。 2、PyTorch是一 ... PyTorch是一个深度学习框架，目的是提供一个灵活的环境，便于编写和训练自定义神经网络模型。该框架使用张量数据结构，支持动态图和静态图计算模式，并具有广泛的功能和扩展性。

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LitchiCheng 发表于 2024-4-12 18:01 模型训练的过程就是不断的对网络模型的分支节点的参数进行调整优化，最终的结果就是新的模型能更好的识别训 ... PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。 2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。

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祝贺楼主产品USB充电器成功研发