学习进入第二大部分，终于能够喘口气。接下来我们要做的是使用PyTorch来完成一个大项目，这个项目的目标是从医疗影像中检测癌症。这个题目听起来好像也不是那么难，像我们前面检测一张图片是鸟还是飞机，这个貌似也是个简单...

上一节，我们已经成功训练了我们的深度神经网络，甚至尝试了在GPU上训练。不过我们的网络仍然处于一种初级状态，只能说大概了解了炼丹炉的工作流程，炼丹的时候还有很多改进技巧可以提升炼丹的效率或者效果。...

上一小节对神经网络有了基本的了解，这一小节就看一下如何用代码来实现一个神经网络。我们所用的案例还是那个温度转换的案例，只不过需要我们把之前的线性模型替换成神经网络模型，并重新训练以找到适合神经网络的权重。依...

上一节，我们写了很多代码，但是不知道你有没有注意，那些代码看起来跟PyTorch关系并不是很大啊，貌似很多都是Python原生代码？

前面都在学一些PyTorch的基本操作，从这一节开始，真正进入到模型训练的环节了。原作者很贴心的一步步教我们实现训练步骤，并且还从一个最简单的例子出发，讲了优化方案。...

关于张量的底层存储逻辑这一部分看的我有点头大，但是了解底层实现确实有助于理解tensor中的各种运算到底是怎么一个回事，当然大部分时间我们可以不太会用到这些存储操作，但是熟悉这些底层实现，我觉得一方面可以帮我屏蔽一...

看起来，张量是一个物理学概念，不过在这里，我们不用想的那么复杂，简单来理解，张量就是一个多维数组，当然如果它的维度是0那就是一个数，如果维度是1那就是一个矢量，或者称作一维数组。在PyTorch中都是使用张量的概念和数据结构...

与列表不同的是，张量只能用来处理数值类型，不像Python列表，什么类型都可以往里面放，下面就是tensor中可以处理的数值类型

最近在家待着没有什么事情，买了本PyTorch开始学习，自己动手写写代码。就是下面这本，2022年2月才第一版，很新，确实是本很不错的书，不过这里面的中文翻译真的是有点让人头大。...

本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量...