Linux 系统上安装 Linux & Mac 上安装 Lua 安装非常简单，只需要下载源码包并在终端解压编译即可，本文使用了 5.4.7 版本进行安装： 源码安装 下载源码安装： curl -L -R -O https://www.lua.org/ftp/lua...
教程
Lua 教程
Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，用标准C语言编写并以源代码形式开放， 其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。 Lua 是巴西里约热内卢天主教大学（Pontifical Catholic Uni...
PyTorch 数据转换
在 PyTorch 中，数据转换（Data Transformation） 是一种在加载数据时对数据进行处理的机制，将原始数据转换成适合模型训练的格式，主要通过 torchvision.transforms 提供的工具完成。 数据转换不仅可以实现基...
PyTorch 数据集
在深度学习任务中，数据加载和处理是至关重要的一环。 PyTorch 提供了强大的数据加载和处理工具，主要包括： torch.utils.data.Dataset：数据集的抽象类，需要自定义并实现 __len__（数据集大小）和 __geti...
PyTorch 循环神经网络（RNN）
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类神经网络架构，专门用于处理序列数据，能够捕捉时间序列或有序数据的动态信息，能够处理序列数据，如文本、时间序列或音频。 RNN 在自然语言处理（NLP）...
PyTorch 卷积神经网络
PyTorch 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 是一类专门用于处理具有网格状拓扑结构数据（如图像）的深度学习模型。 CNN 是计算机视觉任务（如图像分类、目标检测和分割）的核心技术。 下...
PyTorch 线性回归
线性回归是最基本的机器学习算法之一，用于预测一个连续值。 线性回归是一种简单且常见的回归分析方法，目的是通过拟合一个线性函数来预测输出。 对于一个简单的线性回归问题，模型可以表示为： y ...
PyTorch 数据处理与加载
在 PyTorch 中，处理和加载数据是深度学习训练过程中的关键步骤。 为了高效地处理数据，PyTorch 提供了强大的工具，包括 torch.utils.data.Dataset 和 torch.utils.data.DataLoader，帮助我们管理数据集、批量...
PyTorch 第一个神经网络
本章节我们将介绍如何用 PyTorch 实现一个简单的前馈神经网络，完成一个二分类任务。 以下实例展示了如何使用 PyTorch 实现一个简单的神经网络进行二分类任务训练。 网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，...
PyTorch 神经网络基础
神经网络是一种模仿人脑处理信息方式的计算模型，它由许多相互连接的节点（神经元）组成，这些节点按层次排列。 神经网络的强大之处在于其能够自动从大量数据中学习复杂的模式和特征，无需人工设计特征提取器...