RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络 gs80140 AI pytorch tensorflow 神经网络
目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中，我们将介绍如何使用两大深度学习框架——PyTorch和TensorFlow，构建一个简单的全连接神经网络。该网络包含输入层、一个隐藏层和输出层，适合初学者理解神经网络的基本构建模块
用于训练基于pytorch构建的小型字符级语言模型的数据集汇总搏博大模型 pytorch 语言模型人工智能 python 学习机器学习
前文，我们从零开始基于transformer框架在pytorch上构建一个小型字符级语言模型，并编写了完整的python示例，模型是需要训练的，所以在原有代码的基础上，我们寻找一些公开的数据集对模型进行训练。本文需要先了解的前置内容以及代码（如果不训练，仅看如何获取数据集，就可以跳过这部分），可以看的我文章：从零开始构建一个小型字符级语言模型的完整详细教程（基于Transformer架构）-CSD
扣子和DIfy调用deepseek对比分析 ISDF-CodeInkVotex 人工智能+科技前沿杂谈人工智能
近日，与网络高人学习，用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型，可以构建自己的业务级智能体，觉得还挺好玩的。又闻言，Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析，供个人认知扫盲。1.调用方
基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤 pk_xz123456 python 算法深度学习 YOLO 目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容：1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库，推荐使用Python语言，以下是一些关键库：PyTorch：YOLO通常基于PyTorch实现，安装适合你系统的PyTor
安装CUDA以及GPU版本的pytorch lskkkkkkkkkkkk Python pytorch 人工智能 python
使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。打开NVDIA控制面板，点击左下角“系统信息”，然后就可以看到NVDIAGPU的详细信息，其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。安装了cuda，但是命令行输入nvcc-V报错显示没有nvcc这时候可能没
如何将 DeepSeek 模型与 PyTorch结合使用 LCG元大模型 pytorch 人工智能 python
目录环境准备系统要求安装PyCharm下载DeepSeek模型使用Ollama下载模型验证模型下载本地部署DeepSeek模型使用Flask创建HTTP服务使用PyCharm调用本地服务进一步集成到开发流程封装函数自定义快捷键（可选）✍️相关问答DeepSeek模型与PyTorch结合使用的性能优化策略有哪些如何在PyCharm中设置自定义快捷键来快速调用DeepSeek服务DeepSeek模型的
Windows 系统下，使用 PyTorch 的 DataLoader 时，如果 num_workers 参数设置为大于 0 的值，报错张三不嚣张 pytorch 人工智能 python
在Windows系统下，使用PyTorch的DataLoader时，如果num_workers参数设置为大于0的值，可能会遇到以下错误：RuntimeError:Anattempthasbeenmadetostartanewprocessbeforethecurrentprocesshasfinisheditsbootstrappingphase.Thisprobablymeansthatyoua
从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解陆鳐LuLu pytorch 人工智能 python
本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型，并详细解释模型架构和训练步骤。DeepSeekR1是一个假设的模型名称，为了演示目的，我们将构建一个基于Transformer的简单文本生成模型。1.模型架构DeepSeekR1的核心是一个基于Transformer的编码器-解码器架构，包含以下关键组件：EmbeddingLayer:将输入的单词索引转换为密集向量表示。Posit
pytorch PIL对np和tensor 图像数据的显示 Tianwen_Burning pytorch深度学习 pytorch python
（显示图像）PIL可以显示np的图像数据，np是whc的格式。在np转换为tenser格式后会自动转换为cWH的格式，tenser再转回来时，依然是cwh格式np.tranpose（1,2,0）可以将cwh格式转换为whc的格式,也就是将原来的0,1,2代表的cwh，变成whc格式代码表示是====互转的代码“tensor_a=torch.tensor(array),np_array=tensor
IPEX-LLM: 英特尔硬件大语言模型加速库部署 Felix_bin 语言模型人工智能自然语言处理
IPEX-LLM:英特尔硬件大语言模型加速库部署大语言模型的本地部署正成为一个热门话题。本指南将帮助你掌握如何使用IPEX-LLM（IntelPyTorchExtensionforLargeLanguageModels）在英特尔硬件上实现最优化的模型部署。无论你是刚开始接触还是已经有一定经验，这份指南都能满足你的需求。IPEX-LLM的优势IPEX-LLM是英特尔基于PyTorch开发的专业优化库
在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入 shuoac python
在现代人工智能应用中，尤其在诸如检索增强生成（RAG）和文档问答等任务中，低延迟是一个至关重要的指标。Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库，能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡（如Arc、Flex和Max）在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型（LLM）。本文将介绍如何在IntelGPU上结合LangChain使用IPEX-LLM进
训练神经网络出现nan 崧小果 AI学习记录神经网络深度学习机器学习
在理解和修改QARV的代码时，出现了训练会因为nan而终止的问题，因此学习记录。参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞135次，收藏489次。常见原因-1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deepmodel
Pytorch(5): LeNet，ResNet，RNN，LSTM代码 weixin_51182518 rnn 卷积深度学习 python
1、LeNet5与ResNet18实战第一部分：LeNet5代码：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLenet5(nn.Module):def__init__(self):super(Lenet5,self).__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(nn.Conv2d
【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50 别出BUG求求了深度学习深度学习 pytorch cifar-10 resnet50 神经网络
一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
Python常见库的使用浪子西科 Python python 开发语言
文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2.Scrapy自动化测试1.unittest2.pytest自然语言处理1.NLTK2.SpaCy数据库操作1.SQLite32.SQLAlchemy日期和时间处理1.datetime2
flash_attn安装壶小旭 Python Linux python
flash_attn安装1.cuda-nvcc安装https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc2.torch安装#https://pytorch.org/#找到对应cuda版本的torch进行安装pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1213
在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源 mosquito_lover1 pytorch cnn 人工智能
插值法其实就是在已知数据点之间估计未知点的值。通过已知的离散数据点，构造一个连续的曲线函数，预测数据点之间的空缺值是什么并且自动填补上去。适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。使用插值法的优点：物理系统的数据通常是连续的，使用插值法可以保持数据的连续性直接截取可能会丢失重要的动态特征，使用插值法不会丢失重要信息可
大模型学习路线与资源推荐数字化转型2025 AI投资人工智能
以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线，涵盖从基础到进阶的完整学习路径，帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景：一、基础阶段：构建核心知识体系编程与数学基础编程语言：优先学习Python，掌握其语法、数据结构及常用库（如NumPy、Pandas、PyTorch）37。数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石，需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程 Xiao_Ya__ 深度学习 pytorch pytorch 分类神经网络
下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImageimporttorch.nnasnnimporttorch.n
[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型 FL1623863129 深度学习 c++opencv YOLO
yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而，你可以通过一些间接的方法来实现这一目标，比如将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN
【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现） xiaoh_7 pytorch 网络图像处理计算机视觉
UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体，U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构，不仅在医学图像分析中大放异彩，更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径
【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch 胖墩会武术深度学习 PyTorch项目实战 python unet pytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构，最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文：U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练煤炭里de黑猫 pytorch python 人工智能机器学习
前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。为了让这些模型更加适应特定任务，我们通常会进行微调（Fine-tuning）。本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型，使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析，帮助你理解
基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割海洋之心深度学习 pytorch 人工智能 python
前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像
Pytorch实现之混合成员GAN训练自己的数据集这张生成的图像能检测吗优质GAN模型训练自己的数据集 pytorch 生成对抗网络人工智能 python 深度学习机器学习计算机视觉
简介简介：提出一种新的MMGAN架构，使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。由于生成器在多个真实数据分布之间共享，高度共享的生成器（通过混合权重反映）捕获分布的公共方面，而非共享的生成器捕获独特方面。论文题目：MIXEDMEMBERSHIPGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS（混合成员生成对抗网络）会议：IEEEInternationalConferenceonIm
Pytorch实现论文：基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强这张生成的图像能检测吗 GAN系列 pytorch 生成对抗网络人工智能深度学习神经网络计算机视觉 python
简介简介：提出了一种新型的水下图像增强算法，基于多尺度融合生成对抗网络，名为UMSGAN，以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理，将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。该算法旨在适应各种水下场景，提供颜色校正和细节增强。论文题目：Underwaterimageenhancementbasedonmultiscalefusiongenerativeadversaria
即插即用的注意力机制21种 @Mr_LiuYang 论文阅读 AttentionModule 注意力机制即插即用
提示：谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展，注意力机制（AttentionMechanism）已成为提升模型表现的关键技术，本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码。1、SEBlock(Squeeze-and-Excitation)功能：自适应学习通道权重，增强重要通道特征。出处：SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock
【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类：一维卷积层（处理一维数据的卷积运算）彬彬侠 PyTorch基础 Conv1d 一维卷积层神经网络深度学习 pytorch python
torch.nn.Conv1d是PyTorch中的一维卷积层，用于处理一维数据的卷积运算，常用于时序数据、音频信号、文本等的处理。与二维卷积(Conv2d)和三维卷积(Conv3d)类似，Conv1d通过在输入数据的一个维度（通常是时间或空间）上滑动卷积核来提取特征。定义与参数torch.nn.Conv1d的定义如下：torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels
PyTorch中文文档：API查询与使用的终极指南仲照武Blanche
PyTorch中文文档：API查询与使用的终极指南【下载地址】PyTorch中文文档-API查询与使用PyTorch中文文档-API查询与使用欢迎来到PyTorch中文文档资源页面！本资源为您提供了一份详尽的《pytorch中文文档-API查询与使用.pdf》，这是每一个PyTorch开发者不可或缺的学习和参考资料项目地址:https://gitcode.com/Open-source-docum
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