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RSS订阅原创 Tensorflow vs Pytorch：哪个更适合你的机器学习项目？
总的来说，Tensorflow和Pytorch都是优秀的机器学习框架，适用于不同的场景。如果你是新手，Pytorch更容易上手，如果你已经有了一些经验，Tensorflow也是一个很好的选择。Pytorch的社区也在迅速增长，提供了大量的文档和教程。Tensorflow是一个由Google开发的开源框架，它提供了高度灵活的模型构建工具，允许用户自定义操作和构建复杂的模型。在使用Tensorflow和Pytorch之前，请确保了解它们的各自优缺点，并确定哪个框架最适合您的项目。庞大的社区和大量文档和教程。
2023-01-15 07:37:08
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原创 Pytorch入门教程: 从线性回归到神经网络
在这里，我们使用torch.tensor()函数来创建x和y张量，并设置它们的数据类型为torch.float32。在这里，我们使用for循环迭代1000次，在每次迭代中，我们首先计算预测值y_pred，然后计算损失函数loss。我们还使用optimizer.zero_grad()函数将梯度清零，然后使用loss.backward()函数计算梯度，最后使用optimizer.step()函数更新权重和偏置项。在这里，我们使用torch.matmul()函数将自变量x和权重w相乘，并将结果与偏置项b相加。
2023-01-15 07:30:26
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原创 深入浅出：使用TensorFlow实现线性回归
TensorFlow还提供了很多其他的模型和工具，例如卷积神经网络，循环神经网络，长短时记忆网络，自编码器等等。最后，我们创建了优化器tf.train.GradientDescentOptimizer()来最小化损失函数，然后创建了会话来运行训练操作。在上面的代码中，我们首先导入了TensorFlow库，然后创建了自变量x和因变量y。在这个线性模型中，我们使用了之前创建的自变量x、权重w和偏置项b。接下来，我们定义了损失函数，使用tf.reduce_mean()和tf.square()函数来计算均方误差。
2023-01-15 07:23:47
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原创 Python入门知识：语法、标准库和实践
Python标准库提供了许多有用的模块和函数，如数学、字符串、日期和时间等。而第三方库则提供了更丰富的功能，如数据分析（如Pandas）、机器学习（如Scikit-learn）和深度学习（如TensorFlow）等。首先，了解Python的基本语法是学习Python的第一步。在Python中，使用缩进来表示代码块。总之，Python是一种非常适合入门的编程语言，通过不断学习和实践，可以掌握Python的基本语法和常用库的使用。项目：尝试编写一些小型项目，如爬虫、自动化脚本等，可以加深对Python的理解。
2023-01-14 09:54:43
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原创 NLP 简介
NLP技术的发展为人类语言处理应用带来了巨大的潜力，在智能客服、语音助手、自然语言搜索等方面都有着重要的应用。词法分析涉及对文本中的词和词组进行识别和分类，句法分析涉及对句子的结构进行分析，语义分析涉及对句子的意思进行理解。总的来说，NLP是自然语言处理的研究的基础，它涵盖了词法分析、句法分析、语义分析等各个方面。分词是将文本分解为单独的词的过程，词干提取是将词的不同形式转换为基本形式的过程，词性标注是为每个词标记词性的过程。最后，还有一类叫做自然语言理解的技术，它是语音识别、自然语言搜索等应用的基础。
2023-01-14 09:48:36
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空空如也
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