import d2l_pytorch as d2l

时间: 2023-09-11 15:08:46 浏览: 124
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d2l-pytorch：该项目复制了Dive Into Deep Learning（Dive Into Deep Learning）（www.d2l.ai）一书，将MXNet中的代码改编为PyTorch

Sure, you can import the d2l_pytorch library by executing the following line of code: ```python import d2l_pytorch as d2l ``` This will import the d2l_pytorch module and allow you to access its functions and classes.
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import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 64 train_iter, test_iter, vocab = d2l.load_data_imdb(batch_size)

这段代码使用了d2l库中的load_data_imdb函数来加载数据集，并将数据集分成了训练集和测试集，每个batch的大小为64。同时，该代码还使用了PyTorch中的torch和torch.nn模块来进行深度学习的训练。

import numpy as np import torch from mpl_toolkits import mplot3d from d2l import torch as d2l

这段代码导入了三个库：numpy、torch、mpl_toolkits和d2l。 - numpy是Python中的一个用于科学计算的库，提供了丰富的数学...from d2l import torch as d2l表示将d2l中的torch模块导入，并给它起了一个别名d2l。

import math import time import numpy as np import torch from d2l import torch as d2l

5. d2l: d2l是Deep Learning with Python（深度学习）的简称，它是一个基于PyTorch和NumPy的深度学习教程库，通常用于教学和研究中的示例代码。 相关问题： 1. Numpy的主要作用是什么？ 2. PyTorch与TensorFlow...

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # 3.7.1. 初始化模型参数 # PyTorch不会隐式地调整输入的形状。因此， # 我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状 net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights) # 3.7.2 重新审视Softmax的实现 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # 3.7.3 优化算法 trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1) # 3.7.4 训练 num_epochs = 10 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) d2l.plt.show()

这段代码是在Python中使用PyTorch库进行深度学习时的常用代码片段。它调用了PyTorch和d2l(torch)库，并使用d2l提供的函数从Fashion-MNIST数据集中加载训练和测试数据。其中batch_size参数指定了批量大小。

from d2l import torch as d2l img = d2l.plt.imread("D:/VOC/1.png") height, width = img.shape[:2] def display_anchors(fmap_width, fmap_height, s): d2l.set_figsize() fmap = d2l.zeros((1, 10, fmap_height, fmap_width)) anchors = d2l.multibox_prior(fmap, sizes=s, ratios=[1, 2, 0.5]) bbox_scale = d2l.tensor((width, height, width, height)) d2l.show_bboxes(d2l.plt.imshow(img).axes, anchors[0] * bbox_scale) display_anchors(fmap_width=4, fmap_height=4, s=[0.15])报错UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]怎么修改

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test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size) 将这句用pytorch实现

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import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6);

它使用了PyTorch和d2l库。函数的作用是接收一个矩阵或矩阵集合，并将其可视化为热图。 具体来说，函数接收以下参数： - matrices: 一个包含矩阵的数组，可以是单个矩阵或多个矩阵。 - xlabel: x轴上的标签。 - ...

def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5): Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)] d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale) from PIL import Image PIL_image = Image.fromarray(img) #这里ndarray_image为原来的numpy数组类型的输入 apply(PIL_image, torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip()) 帮我改一下这段代码的错误

import d2l def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5): Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)] Y = [np.array(y) for y in Y] # 转换为 NumPy 数组 d2l.show_images(Y, num_rows, ...

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