Deep Learning : Explorer Tensor et Numpy - Code World

Deep Learning : Explorer Tensor et Numpy

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Origine blog.csdn.net/lsb2002/article/details/132103358

Deep Learning : Explorer Tensor et Numpy

Deep Learning (Zielverfolgung und Zielerkennung) – Bounding-Box-Bbox-Koordinatenkonvertierung (beliebiges Format [Liste, Numpy, Tensor], beliebige Dimension [Vektor, eindimensionale Matrix, zweidimensionale Matrix])

[Toutes les fonctions de perte pour le deep learning] Implémenté dans NumPy, TensorFlow et PyTorch (1/2)

Conditions partagées entre les données Tensor et numpy dans PyTorch:

[Deep Learning] Série de didacticiels Python et NumPy (2) : Types de données de base Python : 3. Chaîne (indexation, découpage, opération, formatage)

[Deep Learning] Série de didacticiels Python et NumPy (15) : Explication détaillée de Matplotlib : 2. Type de dessin 3D (1) : tracé filaire

Deep learning et séries chronologiques

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Python et deep learning (treize) : modèles CNN et IKUN

[Deep Learning] Série de didacticiels Python et NumPy (1) : Types de données de base Python : 1. Nombres (entiers, nombres à virgule flottante) et opérations associées ; 2. Valeurs booléennes

[Deep Learning] Tutoriels des séries Python et NumPy (4) : Conteneur Python : 2. Explication détaillée des tuples (initialisation, indexation et découpage, caractéristiques des tuples, opérations courantes, déballage, traversée)

[Deep Learning] Tutoriels des séries Python et NumPy (6) : Conteneur Python : 4. Explication détaillée du dictionnaire (initialisation, accès aux éléments, opérations courantes, fonctions communes, parcours, analyse)

TensorFlow-Deep Learning Foundation et tf.keras

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易学好用的 Pytorch — Tensor、tensor、as_tensor 和 from_numpy

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