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大模型技术全景解析：从基础架构到应用生态

·深度学习框架·TensorFlow：静态计算图设计，适合大规模分布式训练与工业部署；·PyTorch：动态图机制提升开发灵活性，研究首选，支持快速原型设计；二、模型演进·LLM：大语言模型（参数量超大的通用语言模型
阿飞快码·2025-05-08 00:17

基于 PyTorch 的权限授权时间预测模型

目录1.引言2.数据准备与预处理3.因果分析4.构建一个简单的线性回归模型来预测权限授权时间5结果与分析5.1模型训练结果5.2模型参数5.3模型性能评估5.4数据可视化6讨论6.1局限性6.2未来方向7.结论1.引言在当今数字化时代，随着信息技术的飞速发展，各类信息系统的规模和复杂度不断增加，权限管理成为保障系统安全和稳定运行的关键环节。合理且高效的权限授权流程不仅能防止未经授权的访问、保护敏感
梦弦18·2025-05-07 23:12

高效超分模型HiT-SR的Pytorch源码复现，获得与论文一致的指标和超分可视化结果，核心结构SCC详解！

请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通HiT-SR源码（HiT-SIR，HiT-SNG，HiT-SRF），获得与论文一致的指标和超分可视化结果
十小大·2025-05-07 18:41

【PyTorch】PyTorch深度学习框架实战（二）：torchrun

一、引言PyTorch由facebook人工智能研究院研发，2017年1月被提出，是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
LDG_AGI·2025-05-07 12:29

基于yolov11的打电话玩手机检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】该系统是针对不允许携带手机场景使用问题设计的智能化监控解决方案。系统依托YOLOv11深度学习模型，可实时检测并定位画面中出现的手机，一旦识别到目标设备即判定为违规行为，并触发预警机制。YOLOv11作为新一代目标检测算法，在特征提取与多尺度目标识别能力上实现突破性优化。其动态锚点自适应机制与多层级特征融合架构，使模型能够精准捕捉不同角度、遮挡状态下的设备形态，对小尺寸设备（如折叠屏手
FL1623863129·2025-05-07 08:37

【Image captioning】Show, Attend, and Tell 从零到掌握之一--A PyTorch Tutorial to Image Captioning代码调试（跑通）

【Imagecaptioning】Show,Attend,andTell从零到掌握之一–APyTorchTutorialtoImageCaptioning代码调试（跑通）作者：安静到无声个人主页作者简介
CV视界·2025-05-07 07:01

torch安装踩坑记录

_Cimport*ImportError:DLLloadfailed:Thespecifiedmodulecouldnotbefound.更换python将其版本改成3.6.5pytorch
GISer_流浪·2025-05-07 05:50

用卷积神经网络 (CNN) 实现 MNIST 手写数字识别

本文将结合具体的PyTorch代码，详细解析如何利用CNN实现MNIST手写数字识别，带大家从代码实践深入理解背后的技术原理。一、数据准备：加载与预处理MNIST数据
进来有惊喜·2025-05-07 04:48

Pytorch中文文档下载

Pytorch中文文档下载【下载地址】Pytorch中文文档.pdfPytorch中文文档下载本仓库提供了一个重要的资源文件下载：**Pytorch中文文档.pdf**项目地址:https://gitcode.com
高飙陵·2025-05-07 03:43

PyTorch 中文文档下载

PyTorch中文文档下载【下载地址】PyTorch中文文档下载PyTorch中文文档下载本仓库提供了一个名为`pytorch中文文档.pdf`的资源文件下载项目地址:https://gitcode.com
潘莹媛One·2025-05-07 03:43

文章五《卷积神经网络（CNN）与图像处理》

今天，我们将用PyTorch打造一个"视觉AI"，并带它去看懂世界。一、CNN的视觉超能力：从像素到特征的奇幻之旅1.1卷积层：图像的"微距镜头"（想象这是卷积核在图像上滑动的动图）impo
高效匠人·2025-05-07 00:19

python实现cnn特征提取_GitHub - lxztju/pytorch_classification: 利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，.

pytorch_classification利用pytorch实现图像分类，其中包含的densenet，resnext，mobilenet，efficientnet,resnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用
weixin_39662142·2025-05-06 19:23

pytorch入门案例（来自B站up主刘二大人视频）

1简介选择IDE为pycharm，文中y_hat表示预测值案例如下:已知x=1时，y为2；x=2时，y为4；x=3时，y为6，现利用线性模型（不含偏置量，仅包含斜率参数，即y_hat=w*x）预测x=4时y的值2代码讲解2.1代码总览importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.tensor([1.0])w.requires_
侃山·2025-05-06 16:36

深度学习跑论文代码之训练模型报错整理

以下是遇到的一些报错，下面这些方法都亲测有效，在此只是做一个整理，方便下次遇到时快速解决：Nomodulenamed‘torch’：（PYTHONPATH的路径要写到site-package这级）【python/pytorch
CODING-FOX·2025-05-06 16:32

pycharm绑定pytorch在conda环境找不到pytorch下python

最近在学习pytorch，发现有些课程pycharm版本太低，有些操作跟现在高版本不太一样，比如以上问题解决办法：高版本的在系统解释器其中找conda下pytorch中的python即可
李子园a·2025-05-06 12:04

conda配置好的pytorch在jupyter中如何配置

配置其实不用再配置了如下图（主要是激活pytorch环境，再jupyternotebook）jupyter运行快捷键shift+enter新建文件夹folder，新建notebook使用帮助文档（两种方式
胡桃不是夹子·2025-05-06 11:33

C++下的libtorch部署——（三）window10下的Visual Studio配置libtorch

文章目录前言一、下载libtorch二、系统变量环境三、VS环境配置四、测试五、踩坑记录前言libtorch可以理解为C++版的pytorch，语法和pytorch基本相似。
想要躺平的一枚·2025-05-06 08:08

【人工智能数学基础】——卷积神经网络数学原理：从像素到智慧的视觉之旅

、从零实现卷积层：代码透视数学本质2.1纯Python实现二维卷积2.2卷积核的可视化实验三、池化层：信息蒸馏的数学艺术3.1最大池化的数学原理四、反向传播中的卷积梯度计算4.1卷积层的梯度推导4.2PyTorch
Sonal_Lynn·2025-05-06 07:02

【深度学习环境配置】Anaconda + Pycharm + CUDA + cuDNN + Pytorch + Opencv

如何在Ubuntu20.04上安装OpenCV-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库，支持所有主流操作系统上的C++，Python，和Java。它可以发挥多核进程和GPU加速，用于实时操作。OpenCV应用广泛，包括医疗图片分析，街景图片处理，监视视频，探测和识别面部，追踪移动物体，
生活需要深度·2025-05-06 04:45

cuda+cudnn+pytorch2.2安装

Errorloading“D:\Anaconda3\envs\pytorch39_cuda\lib\site-packages\torch\lib\c10
不是谁只是我·2025-05-06 00:18

3dgs渲染 Nvdiffrast

安装教程安装教程：Windows安装测试okNvdiffrast安装教程安装教程：Nvdiffrast高性能可微渲染开发包_nvdiffrast安装-CSDN博客Nvdiffrast介绍Nvdiffrast是一个PyTorch
AI算法网奇·2025-05-05 20:54

TensorFlow 和 pytorch

1.TensorFlow是什么？TensorFlow是由Google开发的一个开源库，用于构建和训练机器学习模型。它的基本概念是使用数据流图来表示计算任务，其中节点表示操作，边表示数据流。TensorFlow的使用场景非常广泛，可以用于以下几个方面：机器学习和深度学习：TensorFlow提供了丰富的工具和算法，用于构建和训练各种机器学习和深度学习模型。它支持常见的神经网络模型，如卷积神经网络（C
UPUPUPEveryday·2025-05-05 18:40

《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向：面试、笔试题集(1)

分类问题回归问题翻译问题2.pytorch和tensorflow的区别3.过拟合与欠拟合4.评价指标的局限性5.ROC曲线6.余弦距离的应用7.A/B测试的陷阱8.模型评估的方法9.超参数调优？
shiter·2025-05-05 18:40

对比 TensorFlow 和 PyTorch 的性能和效率

TensorFlow和PyTorch都是广泛使用的深度学习框架，下面从训练性能、推理性能、开发效率等多个方面对它们的性能和效率进行对比：训练性能计算图模式TensorFlow：早期版本采用静态计算图模式
qq_44233281·2025-05-05 18:09

机器学习、图像识别、视觉识别框架的对比表：

以下是机器学习、图像识别、视觉识别框架的对比表：特性TensorFlowPyTorchOpenCVGoogleCloudVisionAPIYOLOv3Halcon开发语言Python,C++等Python
芯知社区·2025-05-05 17:09

PyTorch_张量索引操作

简单行，列索引操作importtorchimportnumpyasnp#简单行列索引deftest01():data=torch.randint(0,10,[4,5])print(data)#获得指定的某行元素print(data[0])#获得指定某个列的元素print(data[:,0])#逗号前面表示行，逗号后面表示列。冒号表示所有行或者所有列#获得指定位置的某个元素print(data[1,
CHNMSCS·2025-05-05 17:07

比较 TensorFlow 和 PyTorch

TensorFlow和PyTorch是深度学习领域中两个非常流行的开源机器学习框架，下面为你详细介绍。1.历史与背景TensorFlow：由Google开发和维护，于2015年开源。
芯知社区·2025-05-05 17:07

从代码学习深度学习 - 目标检测前置知识(二) PyTorch版

文章目录前言一、多尺度目标检测1.1多尺度锚框1.2绘图工具函数(`utils_for_huitu.py`)1.3可视化多尺度锚框1.4多尺度检测（理论）二、自定义目标检测数据集2.1读取数据2.2创建Dataset类2.3创建DataLoader2.4验证数据加载2.5可视化数据集样本总结前言大家好！欢迎来到“从代码学习深度学习-目标检测前置知识”的第二部分，我们将继续深入探讨目标检测的前置知识
飞雪白鹿€·2025-05-05 16:01

【PyTorch完全指南】从深度学习原理到工业级实践

目录前言技术背景与价值当前技术痛点解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块技术选型对比二、实战演示环境配置要求核心代码实现1.基础Tensor操作2.神经网络构建3.训练循环实现运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析✅四、最佳实践推荐方案✅常见错误❌调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向生态工具链结语技术局限性未来发展趋势学习资源推荐前言
满怀1015·2025-05-05 12:59

PyTorch_张量运算函数

importtorchimportnumpyasnp#均值deftest01():torch.manual_seed(0)data=torch.randint(0,10,[2,3],dtype=torch.float64)#默认对所有的数据计算均值print(data.mean())#按指定的维度计算均值print(data.mean(dim=0))print(data.mean(dim=1))#
CHNMSCS·2025-05-05 11:57

PyTorch_创建张量

在PyTorch中，Tensor(张量)是同一种数据类型的元素的多维矩阵。在PyTorch中，数据都是以张量的形式参与计算的。
CHNMSCS·2025-05-05 11:57

Nsight System模型性能分析工具入坑记录

原帖url：Pytorch官方社区的原帖于是
chonpsk·2025-05-05 05:47

加速Python包安装 | 国内镜像源配置全攻略（pip/conda双版本）

在使用pipinstall安装Python包时，默认从PyPI服务器下载，但由于网络延迟，国内用户经常会遇到：下载速度只有几十KB/s频繁出现Timeout超时错误大型库（如TensorFlow/PyTorch
YouShouldKnowMe·2025-05-05 03:02

深度解析 MindTorch：无缝迁移 PyTorch 到 MindSpore 的高效工具

PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，以其动态图机制和简洁的API设计深受开发者喜爱。然而，随着昇腾硬件的崛起，如何高效地利用昇腾的强大计算能力成为了一个关键问题。
从零开始学习人工智能·2025-05-05 03:32

抽空给笔记本装个显卡驱动，pytorch+CUDA docker 环境配置

大家好，我是消失了一个小春节的小鱼，春节忙着设计新的小产品，一直在努力，这两天又跑广州来了，今天周末，抽空给笔记本的显卡装个驱动，顺便搞了个pytorch的GPU配置，小鱼折腾的详细步骤如下，希望对你有用
鱼香ROS·2025-05-05 02:55

基于cuda12.1安装pytorch-gpu

因课题需要，特别需要pytorch和tensorflow的gpu版本，为了方便大家装环境，故将这次重装pytorch-gpu过程给大家做个参考，期间需要的安装包也放在某盘了，需要可以自取。
PZLXR·2025-05-05 02:55

pytorch-lightning环境配置记录（win11+anaconda）

环境win11，anaconda虚拟环境下查看自己的nvidia-smi信息，查看pytorch-lightning信息。我们的需求是CUDA版本，torch版本，lightning版本相匹配。
小蜗牛( ˙-˙ )·2025-05-05 02:24

“深度学习之巅：在 CentOS 7 上打造完美Python 3.10 与 PyTorch 2.3.0 环境”学习

在CentOS7上安装Python3.10和PyTorch2.3.0时，为什么要首先升级OpenSSL？
百态老人·2025-05-04 23:09

在window10系统64位+python3.10上安装Pytorch3D教程

前言：接触点云3D结果发现到处用到Pytroch3D，只好先学会安装o(╥﹏╥)o先，结果一堆坑要命~~~~~~安装建议python版本用：3.8、3.9、3.10就行，别用3.11，貌似不兼容。建议使用conda安装一个新环境，装这个东西很容易出问题，new一个env会安全些。建议直接下载源码编译，这样最安全本次版本如下：python=3.10torch=2.3.1cuda=11.8注意cuda
ntr亚丝娜（我永远喜欢千花书记）·2025-05-04 23:09

使用pytorch建立全连接神经网络

importtorchfromtorch.autogradimportVariablefromtorchimporttensor,Tensorfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimportdatasets,transfo
ydw_ydw·2025-05-04 23:36

PyTorch与神经网络

PyTorchPyTorch的数据类型为张量，张量有多种，常用的为整型、浮点型、比特型。
你的凡王·2025-05-04 23:04

基于PyTorch构建神经网络预测模型

建立一个基于PyTorch的神经网络模型来预测输出，可以遵循以下步骤：定义问题：首先明确问题是回归问题还是分类问题。如果输出是连续的数值，则可能是一个回归问题；如果输出是离散值，则可能是一个分类问题。
老歌老听老掉牙·2025-05-04 22:03

Ubuntu24.04安装Anaconda3+Pycharm

Pycharm及其环境搭建Ubuntu18.04安装Pycharm教程ubuntu系统安装Anaconda及Pycharm在移动硬盘上搭建Ubuntu24.04深度学习环境（Anaconda+CUDA+Pytorch
一个没有本领的人·2025-05-04 20:48

Python----卷积神经网络（LeNet-5的手写体识别）

importnumpyasnp#导入NumPy库importrandom#导入随机数生成库importos#导入操作系统相关功能importtorch#导入PyTorch库defsetup_seed(seed
蹦蹦跳跳真可爱589·2025-05-04 19:10

基于PyTorch和BERT的电商情感多分类任务

在本文中，我们将使用PyTorch和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）来实现一个电商情感多分类任务。
bug_code702·2025-05-04 16:19

从零搭建Pytorch模型教程（三）搭建Transformer网络

前言本文介绍了Transformer的基本流程，分块的两种实现方式，PositionEmebdding的几种实现方式，Encoder的实现方式，最后分类的两种方式，以及最重要的数据格式的介绍。在讲如何搭建之前，先回顾一下Transformer在计算机视觉中的结构是怎样的。这里以最典型的ViT为例。如图所示，对于一张图像，先将其分割成NxN个patches,把patches进行Flatten，再通过
AI大模型探索者·2025-05-04 15:39

深度学习之基于Pytorch的卷积神经网络MNIST手写数字识别

本项目旨在利用PyTorch深度学习框架，构建卷积神经网络（ConvolutionalNeu
Q1744828575·2025-05-04 14:04

PyTorch_张量基本运算

基本运算中，包括add,sub,mul,div,neg等函数，以及这些函数的带下划线的版本add_,sub_,mul_,div_,neg_,其中带下划线的版本为修改原数据。代码importtorchimportnumpyasnp#不修改原数据的计算deftest01():data=torch.randint(0,10,[2,3])#开始值，结束值，形状print(data)#计算完成之后，会返回一
CHNMSCS·2025-05-04 14:33

基于PyTorch的食物图像分类实战：从数据处理到模型训练

基于PyTorch的食物图像分类实战：从数据处理到模型训练在深度学习领域，图像分类是一个经典且应用广泛的任务。
不吃香菜？·2025-05-04 13:58

使用anaconda虚拟环境管理深度学习框架，避免框架版本冲突

在以往使用anaconda运行pytorch或者tensorflow时总会遇到这样那样的问题，以下是笔者试过最有用的方法，可供大家参考学习，详细步骤如下：1.启动AnacondaPromt2.创建虚拟环境
向風而行·2025-05-04 08:29
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