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莫烦PYTHON——Pytorch篇：Torch与Numpy

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简介：
本教程为《莫烦Python》系列之一，专注于使用Pytorch进行深度学习编程。详细讲解了如何在Pytorch中运用Torch和Numpy库，助力初学者快速上手。 莫烦PYTHON——Pytorch——Torch 和 Numpy 1. Numpy array 和 Torch tensor 的转换 新建Python文件并输入以下代码： ```python import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data) tensor2array = np.array(torch_data) ``` 2. Numpy 和 Torch 中的数学运算 2.1 abs 绝对值 2.2 三角函数 sin 2.3 mean 均值 2.4 矩阵乘法

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  • 莫烦PYTHON——Pytorch篇：Torch与Numpy
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    本教程为《莫烦Python》系列之一，专注于使用Pytorch进行深度学习编程。详细讲解了如何在Pytorch中运用Torch和Numpy库，助力初学者快速上手。 莫烦PYTHON——Pytorch——Torch 和 Numpy 1. Numpy array 和 Torch tensor 的转换 新建Python文件并输入以下代码： ```python import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data) tensor2array = np.array(torch_data) ``` 2. Numpy 和 Torch 中的数学运算 2.1 abs 绝对值 2.2 三角函数 sin 2.3 mean 均值 2.4 矩阵乘法
     
  • 莫烦Python与TensorFlow
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    莫烦Python与TensorFlow是由莫烦创建的一系列教学视频和文章，旨在帮助初学者掌握Python编程语言及其在机器学习框架TensorFlow中的应用。适合希望进入数据科学领域的学习者参考使用。 在编程领域，Python因其简洁易懂的语法和丰富的库支持而备受青睐，尤其在数据分析、机器学习和人工智能方面表现突出。莫烦Python是一个广受欢迎的在线教育平台，提供了一系列精心制作的Python教程，旨在帮助初学者快速掌握这门语言。其视频教程短小精悍，每段不超过10分钟，非常适合忙碌的学习者利用碎片时间进行学习。 这些教程涵盖了Python的基础语法、数据结构、函数、模块和异常处理等核心概念，并深入介绍了数据分析工具如Pandas和NumPy的使用方法以及科学计算与可视化库Matplotlib和Seaborn的应用。通过这些资源，你可以建立起坚实的编程基础并具备解决实际问题的能力。 TensorFlow作为Google开源的一个深度学习框架，在机器学习及人工智能研究中占据重要地位。它使开发者能够构建和训练复杂的神经网络模型来执行图像识别、自然语言处理等任务。莫烦Python的TensorFlow示例教程将带你一步步走进这个强大的库，理解如何定义和操作张量，搭建计算图，并进行模型的训练与评估。 在配套代码中，你将找到一系列与视频课程相关的实例练习，包括但不限于： 1. **数据预处理**：使用Pandas对数据进行清洗、转换及格式化以准备用于机器学习的数据。 2. **线性回归**：利用TensorFlow实现简单的线性回归模型，并理解损失函数和梯度下降算法的应用。 3. **逻辑回归**：基于TensorFlow构建逻辑回归模型，应用于二分类问题的解决中。 4. **卷积神经网络（CNN）**：学习如何使用CNN进行图像识别，如手写数字的识别任务。 5. **循环神经网络（RNN）**：了解RNN在处理序列数据方面的应用，例如文本分类和语言建模。 6. **深度学习实践**：探索LSTM的情感分析或Transformer机器翻译的应用。 通过阅读与运行这些代码示例，你将直观体验到Python及TensorFlow的强大功能，并加深对相关理论的理解。动手实践是最佳的学习途径，这些资源将成为提升你的技能的宝贵工具。 莫烦Python提供的教程和配套练习覆盖了从Python基础语法至深度学习技术的内容，无论你是编程新手还是希望进一步提高机器学习能力的人士都能从中受益匪浅。不断学习与实践将让你在编程及AI领域游刃有余！
     
  • 莫烦Python全套教程与代码
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    《莫烦Python》是一套全面而详细的Python编程教学资源，涵盖了从基础语法到高级应用的内容，并提供了丰富的示例代码供读者实践学习。 Mofan莫烦Python全部教程代码如果在GitHub上下载速度较慢，可以在此处下载。
     
  • 深入解析莫烦DQN代码
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    本文章详细剖析了莫烦Python教程中的深度强化学习算法DQN（Deep Q-Network）的相关代码，帮助读者理解其背后的原理和实现细节。适合有一定基础的机器学习爱好者阅读与研究。 详细分析莫烦DQN代码对于Python入门来说是一个很好的选择，推荐大家去B站搜索相关视频学习。作为一名初学者，在观看完莫烦的强化学习教程后，我来总结一下关于DQN的知识并记录下来。 在莫烦提供的代码中，有两个网络：一个是评估（eval）网络，另一个是目标（target）网络。这两个网络具有相同的结构，但是只有当一定时间过去之后，才会将评估网络中的参数更新到目标网络中。`maze_env.py` 文件定义了游戏环境，具体来说是一个陷阱迷宫的游戏环境，在这里我们不需要深入分析这个文件的内容。 在 `RL_brain.py` 文件里，主要负责建立神经网络的结构。在这个文件中有类DeepQNetwork，该类包含五个函数：其中 n_actions 表示动作空间的数量（例如上下左右四个方向，则n_actions为4），而 n_features 则表示状态特征的数量。
     
  • Python 3.8 下编译 PyTorch 1.9 (torch-1.9)
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    本教程详细介绍在Python 3.8环境下编译安装PyTorch 1.9的具体步骤和注意事项，帮助开发者解决环境配置中的常见问题。 使用Pytorch 1.9 和 Python 3.8 编译过程非常耗时。为了节省时间，我已经将编译出的包备份并准备分享给需要的人。
     
  • 莫烦 Reinforcement-learning-with-tensorflow-master 代码合集.zip
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    本资源为莫烦分享的Reinforcement-learning-with-tensorflow-master代码集合，包含使用TensorFlow实现强化学习算法的相关Python代码文件。 莫烦Python强化学习教程涵盖了多种算法的编程代码实现，包括DQN、策略梯度（Policy Gradient）、PPO以及演员-评论家方法（Actor-Critic）。这些内容为初学者提供了深入理解并实践强化学习理论的机会。
     
  • 莫烦强化学习算法代码解析.pdf
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    本书籍以PDF形式详细解读了莫烦强化学习系列教程中的核心算法与代码实现，适合对强化学习感兴趣的初学者和技术爱好者深入理解并实践相关算法。 本段落将解析莫烦课程中的强化学习部分代码，涵盖从Q-learning算法到DDPG算法的整体思路流程及关键部分的详细解释，并提供配套公式详解。
     
  • Python-PyTorch-OpenCV-Numpy入门实战练习
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    本课程旨在通过实践项目带领初学者掌握Python编程及其在PyTorch深度学习框架、OpenCV计算机视觉库和Numpy科学计算中的应用。适合零基础学员循序渐进地提升技能。 Python是当今最流行的编程语言之一，在数据科学与人工智能领域尤为突出，凭借其易读性、丰富的库支持及强大的社区而广受欢迎。本教程旨在带你入门Python，并通过实践操作深入理解PyTorch、OpenCV和NumPy这三个关键库。 我们首先从Python的基础知识开始。作为一种高级编程语言，Python拥有动态类型系统与垃圾回收机制，使得编写代码变得简洁高效。其语法清晰明了，非常适合初学者快速上手。在`basic_op_demo.py`文件中，你可以看到一些基础操作的示例，包括变量声明、条件语句、循环和函数定义等概念。 接下来我们将探讨PyTorch——一个用于机器学习与深度学习领域的开源框架。以其动态计算图及直观API著称，使得构建和训练神经网络变得更为简单。在`pytorch_basic.py`文件中，你将学会如何定义张量（Tensor）、执行基本运算，并且能够搭建并训练简单的神经网络模型。理解张量是使用PyTorch的关键所在，它们可以被视为多维数组，在这些数组上可进行各种数学操作。 NumPy则是Python中的一个基础科学计算库，提供了高效的多维数组对象——ndarray以及大量的数学函数来处理这些数组。在`numpy_basic.py`中，你将学习如何创建、操作和索引数组，并利用广播规则执行元素级运算。对于大量数据的处理来说，NumPy特别有用，是数据分析与机器学习算法的基础工具。 然后我们转向OpenCV——一个强大的计算机视觉库。支持多种编程语言包括Python，在图像及视频处理方面提供了一系列函数。在`opencv_basic.py`文件中，你可以了解如何读取和显示图像、执行基本的图像变换（如平移、缩放与旋转），以及进行颜色空间转换等操作。此外，OpenCV还包含了用于特征检测、对象识别及图像分割等功能，是进行图像分析处理不可或缺的工具。 本入门程序涵盖了Python编程、深度学习（PyTorch）、数值计算（NumPy）和计算机视觉（OpenCV）的基础知识。通过这些实践操作，你将能够建立起对这些库扎实的理解，并为后续项目开发与研究打下坚实基础。记得在实践中不断探索试验，这有助于深化理解并提高你的技能水平。祝你在学习过程中取得成功！
     
  • 莫烦大大关于增强学习的代码示例
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    莫烦大大关于增强学习的代码示例提供了详细的Python代码教程，帮助读者理解和实现强化学习的经典算法和应用案例。 莫烦大大的增强学习的代码实例