pytorch預測BTC價格

Ⅰ 為什麼遷移學習的前景這么大，PyTorch這么火

身份證始終有效。不影響辦護照。流程：帶著學生證和身份證去學校戶籍科去取自己的集體戶口頁（也可能會列印出來一張你常住人口登記表，這樣的話可能還要去你所屬派出所蓋一個章）。之後就帶著身份證和集體戶口頁（或蓋過章的常住人口登記表）去出入境管理大廳辦理就行了，其他的材料不需要。辦理時，讓你去哪裡照相就去哪裡，不要自己照，其他沒什麼要注意的。我是大二的，3月份也剛辦的。

Ⅱ pytorch動態計算圖有什麼好處

pytorch動態計算圖有什麼好處
1.數據計算 
Torch 自稱為神經網路界的 Numpy, 因為他能將 torch 產生的 tensor 放在 GPU 中加速運算 (前提是你有合適的 GPU), 就像 Numpy 會把 array 放在 CPU 中加速運算。Torch和Numpy之間可以進行自由的切換：
import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data) tensor2array = torch_data.numpy() print( '\nnumpy array:', np_data, # [[0 1 2], [3 4 5]] '\ntorch tensor:', torch_data, # 0 1 2 \n 3 4 5 [torch.LongTensor of size 2x3] '\ntensor to array:', tensor2array, # [[0 1 2], [3 4 5]] )1234567891011
Pytorch中的數學計算： 
Pytorch中很多的數學計算與numpy中的數學計算函數是相同的
# abs 絕對值計算 data = [-1, -2, 1, 2] tensor = torch.FloatTensor(data) # 轉換成32位浮點 tensor print( '\nabs', '\nnumpy: ', np.abs(data), # [1 2 1 2] '\ntorch: ', torch.abs(tensor) # [1 2 1 2] ) # sin 三角函數
2.Variable 變數 
Pytorch的Variable相當於一個Wraper，如果你想將數據傳送到Pytorch構建的圖中，就需要先將數據用Variable進行包裝，包裝後的Variable有三個attribute：data，creater，grad

Ⅲ pytorch0.1.12怎麼使用多GPU訓練

傻瓜的是真的回復的感覺很

Ⅳ pytorch能否多線程使用

那麼如果說是要進行多線程的使用的話，那你可以通過內部找到對應這些使用狀態的使用狀態的說明方法，所以很多情況下的話你可以通過內部找到對應的些操作流程的配置

Ⅳ Keras，Theano，pytorch，caffe2 哪個更好一些，應該怎麼嘗試學習

最近剛開始使用theano, 經驗不多，連個基本的模型都跑不通，於是去看了下Keras，源碼比較簡潔，可以當作theano的示例教程來看，感受如下：
文檔看似很全，每個layer是幹啥的，每個參數是啥都寫了，但是不去讀代碼，實際很多人是無法從文檔理解其具體用法的。這點看issue里的討論里可以看出。同樣，example似乎很多，而且都能直接run，還都是real world的數據集，看似很好，但是實際上，對於新手，如果需要的模型跟example里的不完全一樣，不容易搞懂到底需要把輸入輸出的數據搞成啥格式。舉個例子，example都是做的classification的，沒有做sequence labeling的例子，如果想拿來做個pos tagging，不知道數據如何組織。當然，這些其實花一天讀下代碼或者好好翻翻issue討論就可以解決了，但我相信不少人不會去認真讀代碼或者看討論，而是直接換個工具。我感覺目前的doc只有懂了代碼的人才能看懂，不懂得看文檔還是沒啥用。
2.項目很簡單所以開發者不多，但是很活躍，每天都有新東西加進去。今天增加了一個新的分支後端可以用theano或者tensorflow了，不過貌似由於不支持scan，backend用tensorflow的沒實現recurrent layer。他們也意識到文檔的問題，覺得需要為小白用戶多加點tutorial而不是光給develop看。
我沒用過其他的framework，僅說keras</ol>拿來學習theano基本用法，很不錯
庫本身的代碼，比較簡單易讀，我作為python菜鳥，也能看懂。目前model有sequential和grapgh兩種，前者並不是指recurrent而是說網路是一層層堆的（也包括recurrent）.其他的主要概念包括layer，regularizer, optimizer,objective都分離開。layer用於build每層的輸出函數，model會用最後一層的輸出，根據objective和每個layer的regularizer來確定最終的cost，然後在update時用optimizer來更新參數。把這四個看下加上model里的fit函數，就會用theano啦。很多模型都能cover，seq2seq這種也有現成的可用。建議不要光看example，多看看github上的 issues討論，實在找不到，直接提問。效率方面，我不懂theano怎麼優化，感覺keras的這種封裝，沒什麼成本，跟自己用原生theano是一樣的。當然，theano本身就好慢啊。。估計是我不懂用吧。。

Ⅵ pytorch 和tensorflow代碼區別

這兩個代碼的區別是因為他們在運行時對於設備的作用不同。
代碼編程時運行數據，後者運行速率要使設備完成信息運算功能更快。

Ⅶ pytorch訓練好的模型能用在keras或tensorflow嗎

PyTorch本質上是Numpy的替代者，而且支持GPU、帶有高級功能，可以用來搭建和訓練深度神經網路。如果你熟悉Numpy、Python以及常見的深度學習概念（卷積層、循環層、SGD等），會非常容易上手PyTorch。

而TensorFlow可以看成是一個嵌入Python的編程語言。你寫的TensorFlow代碼會被Python編譯成一張圖，然後由TensorFlow執行引擎運行。我見過好多新手，因為這個增加的間接層而困擾。也正是因為同樣的原因，TensorFlow有一些額外的概念需要學習，例如會話、圖、變數作用域（variable scoping）、佔位符等。

另外還需要更多的樣板代碼才能讓一個基本的模型運行。所以TensorFlow的上手時間，肯定要比PyTorch長。

圖創建和調試

贏家：PyTorch

創建和運行計算圖可能是兩個框架最不同的地方。在PyTorch中，圖結構是動態的，這意味著圖在運行時構建。而在TensorFlow中，圖結構是靜態的，這意味著圖先被「編譯」然後再運行。

舉一個簡單的例子，在PyTorch中你可以用標準的Python語法編寫一個for循環結構

Ⅷ 為什麼 PyTorch 這么火

pytorch動態計算圖有什麼好處數據計算160;Torch 自稱為神經網路界的 Numpy, 因為他能將 torch 產生的 tensor 放在 GPU 中加速運算 (前提是你有合適的 GPU), 就像 Numpy 會把 array 放在 CPU 中加速運算。Torch和Numpy之間可以進行自由的切換：import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data) tensor2array = torch_data.numpy() print( ;;nnumpy array:;, np_data, [[0 1 2], [3 4 5]] ;;ntorch tensor:;, torch_data, 0 1 2 ;n 3 4 5 [torch.LongTensor of size 2x3] ;;ntensor to array:;, tensor2array, [[0 1 2], [3 4 5]] )Pytorch中的數學計算：160;Pytorch中很多的數學計算與numpy中的數學計算函數是相同的abs 絕對值計算 data = [-1, -2, 1, 2] tensor = torch.FloatTensor(data) 轉換成32位浮點 tensor print( ;;nabs;, ;;nnumpy: ;, np.abs(data), [1 2 1 2] ;;ntorch: ;, torch.abs(tensor) [1 2 1 2] ) sin 三角函數 2.Variable 變數160;Pytorch的Variable相當於一個Wraper，如果你想將數據傳送到Pytorch構建的圖中，就需要先將數據用Variable進行包裝，包裝後的Variable有三個attribute：data，creater，grad為什麼 PyTorch 這么火

Ⅸ PyTorch和TensorFlow到底哪個更好

各有利弊，實際就是兩個大公司的競爭，谷歌和fb

Ⅹ Tensorflow代碼怎麼改成Pytorch

你看看這篇tensorflow改寫為pytorch的方法總結