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 ...

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...

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，...

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...

张量是一个多维数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数据结构。 在 PyTorch 中，张量（Tensor）是数据的核心表示形式，类似于 NumPy 的多维数组，但具有更强大的功能，例如支持 GPU 加速和自动梯度计算。...

PyTorch 是一个开源的深度学习框架，以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。 PyTorch 主要有以下几个基础概念：张量（Tensor）、自动求导（Autograd）、神经网络模块（nn.Module）、优化器（optim）等。 张量...

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 CPU 和 GPU 计算。 检查 Python 和 pip 版本 首先，确保你已安装 Python 和 pip，并且它们的版本满足 PyTorch 的要求。 最新版本的 PyTorch 需要 Python 3.9 及更...

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理。 PyTorch 最初由 Meta Platforms 的人工智能研究团队开发，现在属 于Linux 基金会...

PyTorch 是一个开源的机器学习库，主要用于进行计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域的研究和开发。 PyTorch由 Facebook 的人工智能研究团队开发，并在机器学习和深度学习社区中广泛使用。 ...

Flask 部署是将你的 Flask 应用程序发布到生产环境中的过程，使其可以被用户访问。 部署 Flask 应用涉及选择合适的服务器和环境配置。 以下是常见的 Flask 部署方法和步骤，包括使用 WSGI 服务器和 Web 服...