#pytorch

使用AutoDL安装Mamba官方代码

conda创建虚拟环境并安装pytorch在确保云GPU服务器满足安装条件的基础上
月亮已死热爱可抵万难·2025-04-20 05:00

云服务器上配置Mamba环境

Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesGitHub地址:MambaGitHub要求：操作系统：LinuxGPU：NVIDIAGPU框架：PyTorch1.12
Ambition_LAO·2025-04-20 05:55

Pytorch - 张量转换拼接

感谢大家的观看张量转换为numpy数组使用Tensor.numpy函数可以将张量转换为ndarray数组，但是共享内存，可以使用copy函数避免共享。data_tensor=torch.tensor([2,3,4])#使用张量对象中的numpy函数进行转换data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor))print(type(data_nu
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-04-20 03:43

ResNet 教程：理解并实现针对 CIFAR-10 的残差网络

我们将涵盖残差学习理论、ResNet架构、在PyTorch中针对CIFAR-10数据集的实现，以及训练和调试的实用建议。本教程适合初学者和高级实践者，包含详细的解释和代码。
爱看烟花的码农·2025-04-20 01:57

Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU

Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU张量构造Tensordtype类型：dtype=torch.long,torch.float,torch.double常见的构造Tensor的函数
冬于·2025-04-19 23:47

PyTorch深度学习实战（24）—— 爱因斯坦操作einsum 和 einops

在高级索引中还有一类特殊方法：爱因斯坦操作。下面介绍两种常用的爱因斯坦操作：einsum和einops，它们被广泛地用于向量、矩阵和张量的运算。灵活运用爱因斯坦操作可以用非常简单的方式表示较为复杂的多维Tensor之间的运算。1.einsum在数学界中，有一个由爱因斯坦提出来的求和约定，该约定能够有效处理坐标方程。爱因斯坦求和（einsum）就是基于这个法则，省略求和符号和默认成对出现的下标，从而
shangjg3·2025-04-19 23:46

pytorch 51 GroundingDINO模型导出tensorrt并使用c++进行部署，53ms一张图

本专栏博客第49篇文章分享了将GroundingDINO模型导出onnx并使用c++进行部署，并尝试将onnx模型转换为trt模型，fp16进行推理，可以发现推理速度提升了一倍。为此对GroundingDINO的trt推理进行调研，发现在GroundingDINO-TensorRT-and-ONNX-Inference项目中分享了模型导出onnx转trt格式，并分享了python-trt推理代码，
万里鹏程转瞬至·2025-04-19 21:32

PyTorch 深度学习实战（38）：注意力机制全面解析（从Seq2Seq到Transformer）

我们将使用PyTorch实现2个关键阶段的注意力机制变体，并在机器翻译任务上进行对比实验。
进取星辰·2025-04-19 18:16

PyTorch计算机视觉入门：从官方数据集到自定义数据集的获取

一、PyTorch与计算机视觉简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，其动态图的特性非常适合快速实验和模型原型设计。
自动驾驶实战(AIFighting)·2025-04-19 18:16

如何转行人工智能？该如何学习？

基础篇：第一步建议把pytorch的lenet手写数字识别每一行代码都看懂（耗时大概一下午）。
放牛班的春天1·2025-04-19 17:40

conda创建虚拟环境并安装GPU版torch全过程(cuda11.8+py3.10+torch2.4.1+torchvision0.19.0)

目录1.创建虚拟环境2.安装pytorch2.1查找对应版本2.2安装pytorch2.3测试是否安装成功3.安装torchvision3.1查找对应版本3.2安装torchvision3.3测试是否安装成功
哇噻_123·2025-04-19 14:49

Tensorflow、Pytorch与Python、CUDA版本的对应关系（更新时间：2025年4月）

更新时间：20250405一、Tensorflow与Python、CUDA版本对应关系注意：从TF2.11开始，Windows不支持CUDA构建。要在Windows上使用TensorFlowGPU，您需要在WSL2中构建/安装TensorFlow或将tensorflow-cpu与TensorFlow-DirectML-Plugin一起使用1.1、CPU版本VersionPythonversionC
芥子沫·2025-04-19 11:56

yolov8复现

若有，后续可安装GPU版本的pytorch以加速训练；若没有，则安装CPU版本，不过训练速度会较慢。安装所需软件Anaconda3安装：可从清华镜像源选择对应系统版本的Anaconda3安装包下载。
吹风看太阳·2025-04-19 10:22

人工智能学习框架完全指南（2025年更新版）

一、核心框架分类与适用场景人工智能框架根据功能可分为深度学习框架、机器学习框架、强化学习框架和传统工具库，以下是主流工具及选型建议：1.深度学习框架（1）PyTorch核心优势：动态计算图、灵活性强，适合科研与快速原型开发
赛博AI Lewis·2025-04-19 09:47

python提升图片清晰度

在Python中，提升图片清晰度可以通过多种方法实现，其中一些常见的方法包括使用图像处理库如OpenCV和Pillow，以及深度学习库如TensorFlow或PyTorch来实现更高级的图像增强。
计算机辅助工程·2025-04-19 03:35

深入浅出 Self-Attention：原理 + 例子 + PyTorch 实现

本文从零开始，详细解析Self-Attention的原理、Q/K/V向量的含义、举例说明并用PyTorch代码实现，助你彻底搞懂这项技术！什么是Self-Attention？
murphymeng2001·2025-04-19 02:26

【pytorch】BatchNorm2d官方文档解读

目录研究背景研究方法实验设计结果与分析总体结论点评优点与创新研究背景研究问题：本文介绍了BatchNormalization（批量归一化）技术，旨在通过减少内部协变量偏移，加速深度网络的训练过程。BatchNormalization通过标准化每一层的输入，使得网络在训练时更加稳定。研究难点：深度学习模型在训练过程中常常面临梯度消失或爆炸的问题，导致模型难以收敛。传统的训练方法对初始化和学习率非常敏
loinleeai·2025-04-19 02:56

【pytorch】nn.AdaptiveAvgPool2d教程

AdaptiveAvgPool2d教程基本原理AdaptiveAvgPool2d是PyTorch中的一个二维自适应平均池化层，用于对输入信号进行池化操作。
loinleeai·2025-04-19 02:56

基于OpenCV与PyTorch的智能相册分类器全栈实现教程

引言：为什么需要智能相册分类器？在数字影像爆炸的时代，每个人的相册都存储着数千张未整理的照片。手动分类不仅耗时，还容易遗漏重要瞬间。本文将手把手教你构建一个基于深度学习的智能相册分类系统，实现：三级分类体系：风景/人物/建筑；完整的端到端流程：从数据准备到Web部署；可视化交互界面：支持拖放上传的实时分类预览。一、项目架构设计1.技术栈选型组件技术选择核心作用图像处理OpenCV图像预处理与特征提
Tech Synapse·2025-04-18 22:02

深入浅出 Multi-Head Attention：原理 + 例子 + PyTorch 实现

从原理到实现，配图+举例+PyTorch代码，一次性说清楚！什么是Multi-HeadAttention？简单说，多头注意力就是一种让模型在多个角度“看”一个序列的机制。
murphymeng2001·2025-04-18 15:45

Whisper 模型压缩技术：轻量级语音识别方案

通过数学建模分析压缩过程中的精度-效率平衡问题，结合PyTorch实战案例演示端到端压缩流程。重点阐述如何在保持语音识别精度的前提下，将Whisp
AI学长带你学AI·2025-04-18 10:16

pytorch-lightning使用笔记

LightningDataModuleAPI定义5个方法：prepare_data(howtodownload(),tokenize,etc…)在这个方法中处理需要写入磁盘或者需要单进程完成的任务setup(howtosplit,etc…)一些dataoperations希望在每块GPU上运行。包括但不限于：（1）countnumberofclasses（2）buildvocabulary（3）p
真炎破天·2025-04-18 09:09

从零构建机器学习流水线：Dagster+PyTorch实战指南

本文将系统讲解机器学习流水线的核心原理，并通过Dagster编排框架与PyTorch深度学习库的实战结合，手把手演示从数据预处理到生产部署的全流程。
梦想画家·2025-04-17 21:25

用pytorch创建tensor，tensor的操作

importtorchimportnumpyasnpprint(torch.cuda.is_available())print(torch.__version__)#1.用标量创建张量deftest001():tensor=torch.tensor(5)print(tensor.shape)#2.根据形状创建张量deftest002():tensor1=torch.Tensor(2,3)print
胡萝卜糊了·2025-04-17 20:13

深入理解卷积神经网络(CNN)：从原理到实践

本文将系统介绍CNN的核心原理、关键组件和实际应用，并通过PyTorch代码示例展示如何构建一个CNN模型。一、C
巷955·2025-04-17 19:39

程序员转行大模型全指南：五大热门岗位，抓住IT行业最后的风口！AI大模型学习路线，非常详细！

岗位要求：计算机科学或相关专业背景，本科以上学历；精通Python编程，熟练掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
AGI大模型老王·2025-04-17 14:37

深度学习探索：ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析

摘要本文旨在帮助开发者在TensorFlow与PyTorch之间做出明智的选择，并通过实战示例代码加深理解。TensorFlow和PyTorch作为两大主流深度学习框架，各有千秋。
·2025-04-17 12:23

明明安装了pytorch，import torch时却显示error

查了，说是这几个原因：原因1：pytorch，cuda，python版本不兼容原因2：未正确创建虚拟环境或环境内未正确下载pytorch包原因3：pycharm内没有选择对应环境(解释器)导致找不到包(
m0_61178500·2025-04-17 06:41

PyTorch的benchmark模块

PyTorch的benchmark模块主要用于性能测试和优化，包含核心工具库和预置测试项目两大部分。
小小毛桃·2025-04-17 01:40

贡献 Triton 算子库

1FlagGemsFlagGems是使用OpenAI推出的Triton编程语言实现的高性能通用算子库，旨在为大语言模型提供一系列可应用于PyTorch框架的算子，加速模型的推理与训练。
哦豁灬·2025-04-16 20:39

交叉熵在机器学习中的应用解析

BinaryClassification）：对于多分类（MulticlassClassification）：多标签分类（Multi-labelClassification）其他应用场景实例手撸计算实现示例（PyTorch
callinglove·2025-04-16 17:13

AI Agent类开发应避免Python独舞，奏响多技术交响曲

一、Python的局限：从“万能”到“单薄”的技术困境1.1Python的统治地位与暗礁Python在AI领域的成功有目共睹：TensorFlow、PyTorch等框架的API设计高度Python化，学术界与工业界
TGITCIC·2025-04-16 16:08

深度学习探索：ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析

摘要本文旨在帮助开发者在TensorFlow与PyTorch之间做出明智的选择，并通过实战示例代码加深理解。TensorFlow和PyTorch作为两大主流深度学习框架，各有千秋。
·2025-04-16 15:30

PyTorch学习DAY2transforms各种操作

人民币二分类数据数据收集-->Img，Label数据划分-->trainvalidtest数据读取-->DataLoader(Sampler-->Index，Dataset-->Img，Label)数据预处理-->transformstorch.utils.data.DataLoader功能：构建可迭代的数据装载器dataset：Dataset类，决定数据从哪读取及如何读取batchsize：批大
沙鳄鱼·2025-04-16 13:53

DAY05：【pytorch】图像预处理

1、torchvision功能：计算视觉工具包torchvision.transforms：常用的图像预处理方法torchvision.datasets：常用数据集的dataset实战，MINIST，CIFAR-10，ImageNet等torchvision.model：常用的模型预训练，AlexNet，VGG，ResNet，GoogleNet等2、transforms2.1常用图像预处理方法数据
CHO2022·2025-04-16 13:21

DAY06：【pytorch】图像增强

1、基本概念数据增强，又称数据增广、数据扩增，是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力2、裁剪——Crop2.1transforms.CenterCrop功能：从图像中心裁剪图片size：所需裁剪图片尺寸2.2transforms.RandomCrop#transforms.RandomCrop(#size,#padding=None,#pad_if_needed=False,#
CHO2022·2025-04-16 13:49

Pytorch 第十五回：神经网络编码器——GAN生成对抗网络

Pytorch第十五回：神经网络编码器——GAN生成对抗网络本次开启深度学习第十五回，基于Pytorch的神经网络编码器。本回分享的是GAN生成对抗网络。
Start_Present·2025-04-16 10:35

PyTorch 模型转换为 TensorRT 引擎的通用方法

PyTorch模型转换为TensorRT引擎的通用方法在深度学习模型的部署过程中，提升推理性能是一个重要的目标。
视觉AI·2025-04-16 10:04

PyTorch 2.5实战：从零构建AI艺术生成器（扩散模型+流匹配技术）

PyTorch2.5实战：从零构建AI艺术生成器（扩散模型+流匹配技术）今日导读2025年，AI艺术生成技术迎来重大突破！你是否想过用Python代码创造独一无二的艺术作品？
emmm形成中·2025-04-16 09:27

Pytorch Hook 技巧

通过functools.partial扩展PytorchHook机制阅读atom文章源码时学习到的技巧，mark一下通过functools.partial，开发者无需修改原始函数或PyTorch的Hook
黎明沐白·2025-04-16 09:26

基于 PyTorch 的 LSTM 实现降雨量预测

基于PyTorch的LSTM实现降雨量预测示例。包括数据准备、模型定义、训练和预测等。
hanfeng5268·2025-04-16 09:24

Python之机器学习入门

以下是一个机器学习入门指南及Python代码示例：我的机器学习之路（初稿）1.常用Python机器学习库Scikit-learn：经典机器学习算法库TensorFlow/PyTorch：深度学习框架Pandas
兮兮能吃能睡·2025-04-16 07:09

具身智能零碎知识点（三）：深入解析 “1D UNet”：结构、原理与实战

整体架构2.编码器（Encoder）3.解码器（Decoder）4.跳跃连接（SkipConnection）5.瓶颈层（Bottleneck）三、数学原理与数值示例1.1D卷积运算2.编码-解码流程四、PyTorch
墨绿色的摆渡人·2025-04-16 00:23

pytorch 实现图像风格迁移（Pytorch 28）

一风格迁移摄影爱好者也许接触过滤波器。它能改变照片的颜色风格，从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤波器通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的风格，可能需要尝试大量不同的组合。这个过程的复杂程度不亚于模型调参。本节将介绍如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletrans‐fer）(Gatysetal.,2016)。这里我们需要两张
处女座_三月·2025-04-16 00:19

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第43天：强化学习基础（二）

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划-第43天：强化学习基础（二）第二部分：策略梯度算法及其方差优化策略2.1策略梯度方法概述策略梯度方法是强化学习的另一个重要分支，与Q-learning不同，
凡人的AI工具箱·2025-04-15 22:42

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第43天：强化学习基础（一）

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划-第43天：强化学习基础（一）强化学习是机器学习的一个重要分支，也是近年来深度学习取得重大突破的领域之一，从围棋到机器人控制，都有它的身影。
凡人的AI工具箱·2025-04-15 22:41

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第41天：生成对抗网络进阶（三）

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划-第41天：生成对抗网络进阶（三）7.实现条件WGAN-GP#训练条件WGAN-GPdeftrain_conditional_wgan_gp():#用于记录损失
凡人的AI工具箱·2025-04-15 22:11

50个Pytorch核心操作！！！

今天，咱们一起来深入探讨Pytorch。Pytorch官网为https://pytorch.org，这里能找到最新且最完整的语法解释，是学习和使用Pytorch的重要资源宝库。
我不是小upper·2025-04-15 13:45

human36m 3d姿态可视化

可以进行数据集中四个视角的切换以及一个全局视角相机上方为处理的编号demo为遛狗的一个场景（opencv实现，当然也可以用opengl）数据集须官方账户下载这里生成的3d标注是经过预处理的，处理过程可以参考learnable-triangulation-pytorch
曲草·2025-04-15 05:18

nlp面试重点

pytorch默认给你加softmax。如果softmax改成sigmoid也不行，如sigmoid过完以后，[0.9,0
heine162·2025-04-14 23:13
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