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2024pytorch小土堆安装教程（GPU），踩坑总结

目录2024pytorch小土堆安装教程（GPU），踩坑总结本人小白，应老师要求自学深度学习，跟着b站up小土堆老师学习深度学习，第一节课是安装pytorch,在历经三次失败后才获得成功，于是决心写下自己的总结以供大家参考借鉴
m0_hgwxx·2025-04-14 22:36

【李宏毅深度学习——回归模型的PyTorch架构】Homework 1：COVID-19 Cases Prediction (Regression)

目录1、显示NVIDIAGPU的状态信息2、数据集的两种不同的下载方式3、导入相关库4、三个工具函数5、定义自己的数据集类6、定义神经网络模型7、定义选择特征的函数8、训练过程9、超参数字典config10、准备和加载数据11、创建并训练模型12、加载并启动TensorBoard13、使用训练好的模型进行预测14、下载文件到本地1、显示NVIDIAGPU的状态信息#checkgputype!nvi
AI的Learner·2025-04-14 22:35

PHM2012(FEMTO-ST轴承数据集)寿命预测

PHM2012寿命预测比较典型，可以参考如下文章使用CNN实现C-MAPSS数据集里面的剩余寿命预测（Pytorch）_使用cnn实现cmapss数据集-CSDN博客
蜀山燕赤霞·2025-04-14 21:29

PyTorch的torch.stack 和 torch.cat

torch.stack(tensors,dim=0,out=None):torch.stack会沿着一个新的维度将输入张量堆叠起来。所有的输入张量必须具有相同的形状。dim参数指定了新张量增加的维度索引。默认是0，意味着新维度会被添加到张量的最前面。输出张量的维度会增加一个，形状会在指定的维度上增加一个与输入张量数量相同的维度。有两个形状为[a,b]的张量，如果使用torch.stack来堆叠它们
YH美洲大蠊·2025-04-14 21:28

torch.stack和torch.cat的区别

torch.stack和torch.cat的区别torch.stack和torch.cat是PyTorch中用于张量操作的两个函数，它们在功能和使用方式上存在一些区别。
Kstheme·2025-04-14 21:28

第P10周：Pytorch实现车牌识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊我的环境：语言环境：python3.12.6编译器：jupyterlab深度学习环境：Pytorch注明：数据还没跑完，但先存档前期准备fromtorchvision.transformsimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdat
小羊的 utopia·2025-04-14 21:27

PyTorch核心函数详解：gather与where的实战指南

PyTorch中的torch.gather和torch.where是处理张量数据的关键工具，前者实现基于索引的灵活数据提取，后者完成条件筛选与动态生成。
梦想画家·2025-04-14 13:39

pytorch: tensor的拆分和拼接（split, chunk, cat, stack）

tensor的拆分和拼接拆分torch.split[按数量拆分]torch.chunk[按块拆分]拼接torch.cat[按原有维度拼接]torch.stack[按创建新维度拼接]拆分torch.split[按数量拆分]torch.split()按数量进行拆分：importtorchx=torch.rand(8,16,3,7,7)y1=torch.split(x,8,dim=1)#第二维度拆分成大
傲笑风·2025-04-14 13:37

深入探索 PyTorch：回归与分类模型的全方位解析

深入探索PyTorch：回归与分类模型的全方位解析在当今数据驱动的时代，机器学习与深度学习技术正广泛应用于各个领域，助力我们从海量数据中挖掘有价值的信息。
扉间798·2025-04-14 12:00

【创建一个YOLO免环境训练包】

核心思路：使用PyTorch预编译版本:利用PyTorch官方提供的预编译包，它包含了CUDA动态库，从而避免了用户单独安装CUDAToolkit。
TIF星空·2025-04-14 08:33

深度强化学习（DRL）框架与多目标调度优化详解

StableBaselines3：基于PyTorch，提供模块化接口，支持自定义奖励函数和状态空间，适合动态多目标优化问题（如柔性车间调度）。TensorFor
大霸王龙·2025-04-14 05:11

AF3 Cropper类解读

AlphaFold3protein_datamodule模块Cropper类用于裁剪蛋白质输入数据的PyTorchnn.Module模块。
qq_27390023·2025-04-13 21:51

pytorch小记（十六）：PyTorch中的`nn.Identity()`详解：灵活模型设计的秘密武器

pytorch小记（十六）：PyTorch中的`nn.Identity`详解：灵活模型设计的秘密武器PyTorch中的`nn.Identity()`详解：灵活模型设计的秘密武器一、什么是`nn.Identity
墨绿色的摆渡人·2025-04-13 19:40

【机器学习】Pytorch常用的方法

目录arrangepermuterangerepeattensorarrangetorch.arange(start=0,end,step=1,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→Tensor返回一个元素个数为(end-start)/step，维度是1*D的tensor。元素里面不包含e
sword_csdn·2025-04-13 19:39

PyTorch深度学习实战（45）——强化学习

PyTorch深度学习实战（45）——强化学习0.前言1.强化学习基础1.1基本概念1.2马尔科夫决策过程1.3目标函数1.4智能体学习过程2.计算状态值3.计算状态-动作值4.Q学习4.1Q值4.2Gym
盼小辉丶·2025-04-13 19:37

pytorch查询字典、列表维度

输出tensor变量维度print(a.shape)输出字典维度forkey,valueinoutput_dict.items():ifisinstance(value,torch.Tensor):print(f"{key}shape:",value.shape)输出列表维度defget_list_dimensions(lst):#基线条件：如果lst不是列表，返回空列表ifnotisinstan
DWQY·2025-04-13 19:06

DAY07：【pytorch】模型构建

PyTorch作为主流深度学习框架，通过nn.Module类提供了统一的模型构建接口，使得复杂网络结构的定义与管理变得高效且规范。
CHO2022·2025-04-13 18:59

MMdetection-教程5：自定义运行设置

目录自定义优化设置自定义pytorch支持的优化器自定义自主实现的优化器1.定义一个新的优化器2.添加优化器到注册表3.在配置文件中指定优化器自定义优化器构造函数（optimizerconstructor
闰土_RUNTU·2025-04-13 15:43

ubuntu20.04 openvino的yolov8推理（nncf量化）

1.环境配置：pipinstallopenvino-dev(2023.0.1)pipinstallnncf(2.5.0)pipinstallultralytics2.模型转换及nncf量化：1.pytorch
yuyuyue249·2025-04-13 13:34

【pytorch】错误：ImportError: cannot import name ‘Self‘ from ‘typing_extensions‘

人工智能导论的实验需要用到pytorch，老师让提前在电脑上装好。
夔888·2025-04-13 08:01

土堆pytorch教程学习笔记 （所有代码笔记超详细完整版）

目录一.read_data二.dataloader三.transforms四。dataset_transforms五.conv六.conv2d七.loss八.linear九.loss-network十.pool十一.RELU十二.sqc十三.test-tensorboard十四.optim十五.model十六.test-modle十七.model-pretained十八.model-save十九.
staozigege·2025-04-12 12:21

AI图像生成

要通过代码实现AI图像生成，可以使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或GANs等技术。
born-stubborn·2025-04-12 00:00

[Python人工智能] 四十八.PyTorch入门 (3)回归神经网络与关系拟合案例详解

前文讲解PyTorch入门知识，包括变量张量和激励函数。这篇文章将继续介绍PyTorch入门知识，以回归神经网络为例，来介绍如何使用PyTorch搭建神经网络并实现关系拟合。
Eastmount·2025-04-11 20:29

深度学习实战：从零构建图像分类API（Flask/FastAPI版）

本文将手把手教你使用Python生态中的Flask/FastAPI框架，结合PyTorch/TensorFlow部署一个端到端的图像分类API，最终得到一个可通过HTTP请求调用的智能服务。
Tech Synapse·2025-04-11 09:52

Pytorch神经网络工具箱

一、神经网络核心组件层（卷积层、池化层等）：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。模型：由层构成的网络。损失函数：参数学习的目标函数，通过最小化损失函数来学习各种参数。优化器：用于使损失函数最小化。二、构建神经网络的主要工具1.nn.Module继承自Module类，可自动提取可学习的参数。适用于卷积层、全连接层、Dropout层（丢弃法）。Linear全连接层Cohv2d卷积层Batch
煤烦恼·2025-04-11 07:01

NLP实践:pytorch 实现基于LSTM的预训练模型以及词性分类任务

中用以下指令查看nvcc-V**2:cudnn版本:**8700importtorch#用这个查看print(torch.backends.cudnn.version())3:python版本:3.94:Pytorch
某科学の憨憨·2025-04-11 06:29

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：搭建LSTM算法模型完成词性标注

本文重点本文通过LSTM算法模型来解决一个实际问题，也就是如何使用LSTM完成词性预测，下面我们搭建两个模型，一个是单词级别的，另外一个是字母级别的，大概的步骤就是，字母级别的LSTM将每个单词的字母作为输入，然后取最后一个时刻作为整个单词的表示，然后将文本中所有的单词的表示stack组合构成最终的文本向量表示，然后和文本数据经过embedding层编码的向量表示cat起来，共同输入到单词级别的L
每天五分钟玩转人工智能·2025-04-11 06:57

Python实现卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)

Python实现卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)二、卷积的介绍三、图像处理的卷积算法原理四、算法实现4.1导包4.2自定义卷积函数4.3测试卷积结果4.4使用PyTorch
海洋 之心·2025-04-11 03:44

AI平台如何实现推理？数算岛是一个开源的AI平台（主要用于管理和调度分布式AI训练和推理任务。）

它基于Kubernetes构建，支持多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。
文慧的科技江湖·2025-04-10 23:18

Pytorch神经网络工具箱

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件层神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。模型损失函数优化器构建神经网络的主要工具nn.Module①继承自Module类，可自动提取可学习的参数。
sho_re·2025-04-10 22:42

【深度学习基础】PyCharm anaconda PYTorch python CUDA cuDNN 环境配置

这里写目录标题PyCharm安装anaconda安装PYTorch安装确定python版本CUDA安装cuDNN安装检验环境是否配置成功参照：PyCharm安装官网下载anaconda安装官网下载：https
叫我东方小巴黎·2025-04-10 22:06

基于pytorch的Swin Transformer用于cifar10分类

在上篇文章基于pytorch的VisionTransformer用于cifar10分类中我们了解VIT在视觉分类中的应用，在本篇文章中将介绍另一种transformer模型-SwinTransformer
厚衣服_3·2025-04-10 14:50

PyTorch多GPU训练实战：从零实现到ResNet-18模型

本文将介绍如何在PyTorch中实现多GPU训练，涵盖从零开始的手动实现和基于ResNet-18的简洁实现。代码完整可直接运行。
意.远·2025-04-10 09:11

【Flux TensorRT 模型部署踩坑（三）】error: RPC failed； HTTP 413 curl 22 The requested URL returned error: 413

模型部署系列【保姆级教程附代码】Pytorch(.pth)到TensorRT(.plan)模型转化全流程【保姆级教程附代码(二)】Pytorch(.pth)到TensorRT(.plan)模型转化全流程细化
多恩Stone·2025-04-10 08:39

from pytorch3d import _C ImportError: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such fil

frompytorch3dimport_CImportError:libcudart.so.10.1:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfil问题描述解决方案：问题描述frompytorch3dimport_C
旋转的油纸伞·2025-04-10 08:08

零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习（一）

前言其实学习人工智能不难，就跟学习软件开发一样，只是会的人相对少，而一些会的人写文章，做视频又不好好讲。比如，上来就跟你说要学习张量，或者告诉你张量是向量的多维度等等模式的讲解；目的都是让别人知道他会这个技术，但又不想让你学。对于学习，多年的学习经验，和无数次的回顾学习过程，都证明了一件事，如果一篇文章，一个视频，一个课程，我没学明白，那问题一定不在我，而是上课的主动或被动的不想让我学会，所以，出
kiba518·2025-04-10 08:07

Pytorch添加自定义算子之（2）-配置torch算子

一、安装配置pytorch环境https://pytorch.org/get-started/locally/二、安装eigen3库见上一篇文章三、编写CPP代码算子将此cpp命名为：custom_group_norm.cpp
誓天断发·2025-04-10 04:11

Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

1.2Python和PyTorch简介Python是一种强大的编程语言，特别适合处理和分
代码很孬写·2025-04-10 04:40

230516-pytorch-线性回归模型-GPU

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpclassLinearRegressionModel(nn.Module):def__init__(self,input_dim,output_dim):super(LinearRegressionModel,self).__init__()self.linear=nn.Linear(input_dim,out
dearr__·2025-04-10 04:40

PyTorch构建自定义模型

PyTorch提供了灵活的方式来构建自定义神经网络模型。下面我将详细介绍从基础到高级的自定义模型构建方法，包含实际代码示例和最佳实践。
byxdaz·2025-04-10 04:09

在Python中使用GPU进行并行计算的方法

在Python中使用GPU进行计算通常涉及到一些特定的库，如NumPy、SciPy的GPU加速版本（如CuPy、PyCUDA等）或深度学习库（如TensorFlow、PyTorch等）。
互联网架构小马·2025-04-10 02:29

手写数字识别项目

1.加载预处理数据集加载和预处理数据集，可以使用PyTorch的数据处理工具，如torch.utils和torchvision等，这些工具将在第4章详细介绍。
晚椰子树·2025-04-09 20:17

Seq2Seq - CrossEntropyLoss细节讨论

在PyTorch中，损失函数CrossEntropyLoss的输入参数通常需要满足特定的形状要求。
风筝超冷·2025-04-09 19:07

重新复现代码，一个报错本来更改pip版本就可以解决，整了半天浪费时间了⛔

WARNING:Ignoringversion1.6.0ofpytorch_lightningsinceithasinvalidmetadata:Requestedpytorch_lightning1.6.0fromhttps
顾默@·2025-04-09 18:29

深度学习第P5周：Pytorch实现运动鞋识别

我的环境：语言环境：Python3.11.7编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch一、前期准
OreoCC·2025-04-09 17:24

PyTorch DataLoader 参数详解

在使用PyTorch的DataLoader时，有许多参数可以调整，这些参数能够帮助我们平衡数据加载效率、内存使用和训练过程的稳定性。
AIGC_增益·2025-04-09 17:23

深度学习模型优化与行业应用新突破

主流框架如MXNet与PyTorch在分布式计算、自动微分等关键能力上形成差异化优势（见表1），而边缘计算与联邦学习的融合，则通过本地化数据处理与隐私保护机制，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供了可信部署方案
智能计算研究中心·2025-04-09 15:11

模型优化技术驱动行业应用创新

从底层框架演进看，TensorFlow、PyTorch与MXNet等主流工具通过自适应学习机制与参数化建模能力，显著提升了模型训练效率；而在技术融合层面，联邦学习与边缘计算的协同部署方案，为解决数据隐私与算力瓶颈提供了新范式
智能计算研究中心·2025-04-09 15:41

Transformer预测 | 基于WTC+transformer时间序列组合预测模型（pytorch）

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍WTC+transformer时间序列组合预测模型WTC,transformer创新点，超级新。先发先得，高精度代码。预测主模型transformer也可以改其他WTC-former系列，比如WTC-informer/autoformer等等，代码还也可以继续缝合创新点，优化方法。需要的也可以发要求给我定制。WTC卷积机制是2024年7月15日发
机器学习之心·2025-04-08 21:52

超分论文CARN——Fast, Accurate, and Lightweight Super-Resolution with Cascading Residual Network

Accurate,andLightweightSuper-ResolutionwithCascadingResidualNetwork代码：https://github.com/nmhkahn/CARN-pytorch
小冷爱读书·2025-04-08 18:33
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