自动求导

自求导实现线性回归与PyTorch张量详解目录书接上文线性回归的前向传播、反向传播与数学求解详解-CSDN博客文章浏览阅读1k次，点赞40次，收藏19次。本文从前向传播的代码实现出发，展示了如何利用线性模型对二维数据进行拟合及误差分析，接着深入讲解了反向传播中的学习率和梯度下降算法的理论基础及优化方法，结合Python代码动态演示了参数更新和损失函数的变化过程；最后，文章通过数学推导详细揭示了线性回归模型参数的计算公式，并用代码实现了数学解法的拟合过程，帮助读者全面掌握线性回归的基本原理、优化方法及编程实现。https://blog.csdn.n

【AI深度学习基础】PyTorch初探PyTorch 是由 Facebook 开源的深度学习框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络编程，它的核心概念包括张量（Tensor）、计算图和自动求导机制。PyTorch作为Facebook开源的深度学习框架，凭借其动态计算图和直观的API设计，已成为学术界和工业界的主流选择。与TensorFlow的静态图不同，PyTorch支持即时执行模式，配合强大的GPU加速能力，特别适合快速原型开发。截至2023年，PyTorch在arXiv论文中的提及率已超过60%，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、推荐

深度学习框架PyTorch深度学习框架：是一个针对深度学习的科学计算库，在深度学习领域，以下是当前市场上几个主流的深度学习框架：

2.预备知识-3GPT版#pic_centerR 1 R_1 R1R 2 R^2 R2标量拓展到向量标量就是一个数值; 向量就是刚刚提到的就是一行值; 可以既是行向量也是列向量; 但数学上并不太区分行和列;