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python广播机制_pytorch 的广播机制

Torch,Numpy的BroadcastingMechanism(广播机制)Python的pytorch计算加速方法以pytorch为例进行介绍============================
weixin_39647734·2025-04-28 01:36

Pytorch中的广播机制

一、广播(broadcast)机制概述在PyTorch中，广播机制(Broadcast)允许对不同形状的张量执行逐元素操作，而无需显式地复制数据。这一机制使得编写代码更加简洁和高效。
Stay Peace·2025-04-28 01:34

Pytorch lr_scheduler 调整学习率

Pytorchlr_scheduler调整学习率背景上篇文章连接在运行VGG代码的时候有这么几行代码：#定义模型进行训练model=VGG16()#model.load_state_dict(torch.load
xwhking·2025-04-28 00:04

pytorch中的广播机制

为方便代码编写，pytorch引入了广播机制，使得部分不同形状的矩阵、张量也可以进行这些运算。例如，某个张量的形状为3*1*4，另一个张量的形状为2*1*4*4。
RACer_xuyang·2025-04-28 00:33

解释PyTorch中的广播机制

广播（Broadcasting）是PyTorch和其他数值计算库中的一个重要机制，它允许不同形状的张量进行算术运算。
子燕若水·2025-04-28 00:33

深度学习 从入门到精通 day_01

Pytorch安装torch安装python版本3.9.0在官方文档里面找到适合你设备的PyTorch版本及对应的安装指令执行即可：https://pytorch.org/get-started/previous-versions
契合qht53_shine·2025-04-28 00:01

PyTorch作为深度学习框架在建筑行业的应用

PyTorch作为深度学习领域的核心框架，凭借其灵活的动态计算图、高效的模型训练能力以及广泛的硬件兼容性，正在建筑行业多个关键领域引发技术变革。
小赖同学啊·2025-04-27 20:36

神经辐射场（NeRF）技术解析：3D重建与虚拟世界的未来

神经辐射场（NeRF）技术解析：3D重建与虚拟世界的未来——从算法突破到元宇宙基础设施的演进之路摘要本文通过算法演进图谱、训练流程解析、PyTorch代码实战及产业应用洞察，构建从学术创新到工程落地的完整技术框架
layneyao·2025-04-27 17:15

李沐动手学深度学习pytorch版 pycharm代码实现

importtorchprint(dir(torch.distributions))print('1.张量的创建')#ones函数创建一个具有指定形状的新张量，并将所有元素值设置为1t=torch.ones(4)print('t:',t)x=torch.arange(12)print('x:',x)print('xshape:',x.shape)print('x.numel():',x.numel
是沐城啊！·2025-04-27 15:33

基于 SCCAN 模型的序列数据分类实战：从一维卷积到结果分析

本文介绍一种简单高效的序列分类模型SCCAN（SimpleConvolutionalClassifierforAttributeNetworks），基于PyTorch实现完整的训练、评估与结果保存流程，
AI_RSER·2025-04-27 13:49

pytorch与cuda对应关系

cuda版本可用pytorch版本7.50.4.1，0.3.0，0.2.0，0.1.12-0.1.68.01.0.0，0.4.19.01.1.0，1.0.1,1.0.0，0.4.19.21.4.0，1.2.0
GF小甘·2025-04-27 11:36

PyTorch与CUDA的关系

文章目录前言一、如何查看PyTorch和torchvision的版本1.1查看PyTorch版本1.2查看torchvision版本二、如何确认PyTorch和torchvision是否支持CUDA加速
飞雪白鹿€·2025-04-27 10:30

1）强化学习入门

_哔哩哔哩_bilibili初探强化学习GitHub-XinJingHao/DRL-Pytorch:Clean,Robust,andUnifiedPyTorchimplementationofpopularDeepReinforcementLearning
SLAM必须dunk·2025-04-27 05:27

一个安装pytorch3d绝对不会出错的方法｜超简单！！

使用conda进行pytorch3d的本地安装，可以任意选择需要的版本tar.bz2文件下载网址如下：anaconda_pytorch3d比如我的环境是linux，python版本3.8，pytorch
walterkd·2025-04-27 04:22

PyTorch深度学习实战（1）——PyTorch安装与配置

本章共有两节，2.1节介绍如何安装PyTorch，以及如何配置学习环境；2.2节带领读者快速浏览PyTorch中的主要内容，帮助读者初步了解PyTorch。
shangjg3·2025-04-27 04:52

【全网最简单】5分钟 Win10安装部署pytorch GPU加速(附gpu测试代码）--------- 不需要安装CUDA，CUDNN ！！！

---------第一点，不需要安装CUDA，CUDNN！！！安装官方显卡驱动就行----------1.安装Anaconda，国内镜像地址：Indexof/anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror2.安装显卡驱动（NVIDIA），能玩3D游戏证明已经安装好驱动，可跳过。官方下载地址：官方驱动|NVIDIA注意：不需要单独安装CU
欣华数码·2025-04-27 04:21

常见的神经网络权重文件格式及其详细说明

常见的神经网络权重文件格式及其详细说明的表格：扩展名所属框架/工具如何生成表示内容使用方法注意事项.pt,.pthPyTorchtorch.save(model.state_dict(),"model.pt
无妄无望·2025-04-27 03:18

torch.nn

一、torch.nn概述与设计哲学torch.nn是PyTorch提供的一个模块化工具集，专为构建和训练神经网络设计。
爱看烟花的码农·2025-04-26 16:03

vLLM 部署 DeepSeek 大模型避坑指南

#使用nvidia-smi查看驱动状态nvidia-smi#确认CUDA版本是否与PyTorch安装版本一致nvcc--version2.物理设备识别与资源竞争多GP
来自于狂人·2025-04-26 12:09

【零基础入门】一篇掌握Python中的字典（创建、访问、修改、字典方法）【详细版】

个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.字典2.1字典的创建
十二月的猫·2025-04-26 10:25

循环神经网络的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

>d2l-zh>pytorch>chapter_multilayer-perceptrons>rnn-concise.ipynb循环神经网络的简洁实现虽然8.5节对了解循环神经网络的实现方式具有指导意义
scdifsn·2025-04-26 07:39

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -计算机视觉-37微调

37微调importosimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnimportliliPytorchaslpimportmatplotlib.pyplotaspltfromd2limporttorchasd2l
@李思成·2025-04-26 05:52

从代码学习深度学习 - 微调 PyTorch 版

文章目录前言一、迁移学习与微调概念二、微调步骤解析三、实战案例：热狗识别3.1数据集准备3.2图像增强处理3.3加载预训练模型3.4模型重构3.5差异化学习率训练3.6对比实验分析总结前言深度学习模型训练通常需要大量数据，但在实际应用中，我们往往难以获得足够的标记数据。例如，如果我们想构建一个识别不同类型椅子的系统，收集和标记数千甚至数万张椅子图像将耗费大量时间和资金。这种情况下，迁移学习特别是微
飞雪白鹿€·2025-04-26 04:18

Pytorch 第八回：卷积神经网络——GoogleNet模型

Pytorch第八回：卷积神经网络——GoogleNet模型本次开启深度学习第八回，基于Pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型。对于卷积神经网络，咱们讲过了AlexNe模型和VGG模型。
Start_Present·2025-04-25 15:39

PyTorch中Dataset和DataLoader的使用介绍

本文总结一下PyTorch中Dataset和DataLoader的使用流程：首先假设存在一批数据格式如下：[{"answer":"hat","question":"Whatisthemanwearingonhishead
pyx1212·2025-04-25 14:37

PyTorch中Dataset和DataLoader的使用

三、使用步骤1.自定义`Dataset`2.使用`DataLoader`四、基本设置和注意事项总结前言本文旨在介绍在PyTorch中如何使用Dataset和DataLoader，这两个类是处理数据加载和批处理的重要工具
GL_Rain·2025-04-25 14:04

深度学习小记(包括pytorch 还有一些神经网络架构)

这个是用来增加深度学习的知识面或者就是记录一些常用的命令,会不断的更新importtorchvision.transformsastransformstoPIL=transforms.ToPILImage()#可以把tensor转换为Image类型的img=toPIL(img)#利用save就可以保存下来img.save("/opt/data/private/stable_signature-ma
小宋加油啊·2025-04-25 14:03

Pytorch中的Dataset和DataLoader

1.PyTorch数据处理的核心概念在PyTorch中，数据处理主要依赖两个核心组件：torch.utils.data.Dataset：定义如何访问数据集（单个样本的数据和标签）。
爱看烟花的码农·2025-04-25 14:03

PyTorch 实战：Transformer 模型搭建全解析

Transformer作为一种强大的序列到序列模型，凭借自注意力机制在诸多领域大放异彩。它能并行处理序列，有效捕捉上下文关系，其架构包含编码器与解码器，各由多层组件构成，涉及自注意力、前馈神经网络、归一化和Dropout等关键环节。下面我们深入探讨其核心要点，并结合代码实现进行详细解读。一、Transformer核心公式与机制（一）自注意力计算自注意力机制是Transformer的核心，其计算基于
COOCC1·2025-04-25 10:36

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第51天：扩散模型原理（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第51天：扩散模型原理（二）第二部分：扩散模型的高级理论与优化方法在第一部分中，我们详细介绍了DDPM的基本原理、变分下界推导和基本实现。
凡人的AI工具箱·2025-04-25 09:34

Numpy 还是 PyTorch？张量与 Numpy 的神奇转换技巧

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？
吴师兄大模型·2025-04-25 07:51

把一个 PyTorch 的图像张量转换成 NumPy 格式，并按照正确的维度顺序显示出来

示例代码：plt.imshow(np.transpose(tensor_denorm.numpy(),(1,2,0)))它的作用是：把一个PyTorch的图像张量转换成NumPy格式，并按照正确的维度顺序显示出来
背太阳的牧羊人·2025-04-25 07:20

基于Python和PyTorch的实现示例，结合YOLOv8进行人体检测、HRNet进行姿态估计，以及LSTM进行时间序列分析。

视频输入：从摄像头或视频文件中读取视频流。人体检测与跟踪：使用目标检测模型（如YOLOv8、EfficientDet）检测视频帧中的人体。使用目标跟踪算法（如DeepSORT）跟踪人体，确保连续帧中的人体ID一致。姿态估计：使用姿态估计模型（如HRNet、OpenPose）提取人体的关键点（如头、肩、肘、膝、踝等）。关键点信息用于分析人体的姿态和运动。时间序列分析：使用时间序列模型（如LSTM、G
人工智能专属驿站·2025-04-25 05:33

基于CosyVoice的多语言语音合成技术解析

本文通过详细介绍如何使用Anaconda与PyTorch搭建适合初学者和开发者的深度学习环境，指导用户在GPU环境中高效运行CosyVoice项目。
Mr数据杨·2025-04-25 03:25

pytorch 图像分类预测本地图片

defprediect(img_path):img_src=cv2.imread(img_path,0)#以灰度图的方式读取要预测的图片img=img_src.copy()img=cv2.resize(img,(28,28))height,width=img.shapedst=np.zeros((height,width),np.uint8)foriinrange(height):forjinra
fcm19·2025-04-25 01:11

pytorch -- tensorboard使用

1.导入fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter2.ctrl键点击查看如何使用3.writer=SummaryWriter(“dir”)对应事件文件输出到文件夹dir中4.defadd_image(self,tag,img_tensor,global_step=None,步骤walltime=None,dataformats=“CHW”):5.w
斑驳的岁月·2025-04-25 01:08

pytorch版本的tensorboard如何使用

它通常与深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）一起使用，以帮助研究人员和工程师更好地理解模型的性能、训练过程和内部结构。
姜太公钓鲸233·2025-04-25 01:07

pytorch中tensorboard的使用

pytorch中tensorboard的使用首先安装tensorboard，在pytorch终端中执行如下命令condaactivatepytrochpip3installtensorboardide中写入如下代码
qq_37185821·2025-04-25 01:37

pytorch Tensorboard的使用

标量数据可视化importnumpyasnpfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterwriter=SummaryWriter(log_dir='./runs')#log_dir用于指定保存目录flag=1ifflag:forxinrange(100):#把x*2的数据加入标签y=2x的曲线writer.add_scalar(tag='y=2x',
一壶浊酒..·2025-04-25 01:37

用TensorBoard可视化PyTorch

一、TensorBoard与PyTorch配合使用的基本步骤PyTorch可以直接与TensorBoard进行集成，因为TensorBoard是一个独立于TensorFlow之外的可视化工具。
109702008·2025-04-25 01:35

Python torchvision.transforms 下常用图像处理方法

torchvision.transforms是PyTorch用于处理图像数据的一个模块，提供了丰富的图像变换功能。
basketball616·2025-04-24 23:50

深度学习中的Pixel Shuffle和Pixel Unshuffle：图像超分辨率的秘密武器

本篇文章将深入介绍这两种操作的原理，并结合PyTorch实现可视化展示，希望能帮助大家更好地理解他们的用途与效果。为什么需要PixelShuffle和PixelUnshufflePixe
程序员非鱼·2025-04-24 15:58

10招立竿见影的PyTorch性能优化技巧，让模型训练速度翻倍

PyTorch作为深度学习研究与工程领域的主流框架，拥有强大的性能潜力，但许多高级性能特性往往隐藏在文档深处，未被充分利用。
·2025-04-24 14:00

stylegan2代码复现，适应多分类的图像生成

Stylegan2代码构建Mapping的网络代码生成器定义鉴别器定义本文的工作stylegan2的实现大多数已经被实现，但是大多数简单的实现不关注多类别的图像生成，本文的工作在借鉴stylegan2的pytorch
长崆·2025-04-24 13:14

【pytorch学习笔记，利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn】

学习的作者链接:link一、安装pytorch环境1.打开打开anaconda的终端后condaenvlist然后创建一个名字叫pytorch，python是3.8版本的环境condacreate-npytorchpython
徳一·2025-04-24 11:02

利用phpy实现 PHP 编写 Vision Transformer (ViT) 模型

然而，ViT模型通常使用Python编写，尤其是基于PyTorch框架的实现。
·2025-04-24 10:16

利用phpy实现 PHP 编写 Vision Transformer (ViT) 模型

然而，ViT模型通常使用Python编写，尤其是基于PyTorch框架的实现。
·2025-04-24 10:15

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第47天：模型压缩蒸馏技术（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第47天：模型压缩蒸馏技术（一）第一部分：知识蒸馏的温度调节机制详解欢迎来到我们学习计划的第47天！
凡人的AI工具箱·2025-04-24 08:17

零基础入门！手把手教你用AWS高效训练机器学习模型

算力自由：按需选择GPU实例（如P3/P4dn），单机训练提速10倍+开箱即用：预装TensorFlow/PyTorch框架的SageMaker
AWS官方合作商·2025-04-24 07:11

转行指南：Java开发工程师转AI工程师，附大模型学习路线

证据显示，掌握TensorFlow、PyTorch等框架和云部署技术（如Aliyun、AWS）也很重要。
和老莫一起学AI·2025-04-23 20:27
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