【PyTorch学习记录】第7页

C++从零开始的打怪升级之路(day45)

这是关于一个普通双非本科大一学生的C++的学习记录贴在此前，我学了一点点C语言还有简单的数据结构，如果有小伙伴想和我一起学习的，可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天分享的是关于二叉树的题目1.根据二叉树创建字符串

云淡风轻kk·2024-03-08 02:24

Ubuntu20.04安装并配置vscode

Ubuntu20.04安装并配置vscodevscode安装miniconda安装创建虚拟python3.8环境pytorch和匹配的cuda安装vscode安装VSCode可以通过Snapcraft商店或者微软源仓库中的一个

double_c之·2024-03-07 12:05

UE5 C++ TPS开发学习记录(八

这一次到了p19完善了UI和写了创建房间MultiPlayerSessionSubsystem.h//FilloutyourcopyrightnoticeintheDescriptionpageofProjectSettings.#pragmaonce#include"CoreMinimal.h"#include"Subsystems/GameInstanceSubsystem.h"#includ

烟水寻常·2024-03-06 13:06

真快！几分钟就把视频语音识别为文本了，不到10行代码

虽然已经很简单了，但是对于程序员来说还是不够简洁，毕竟程序员都很“懒”，Whisper虽说安装和调用已经很简单了，但还是需要独立安装PyTorch、ffmpeg甚至Rust。

诗者才子酒中仙·2024-03-05 23:19

pytorch 介绍以及常用工具包展示

1.2PyTorch简介：张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。强调其灵活性、动态计算图和深度学习社区的支持。

R0ot·2024-03-05 00:50

LSTM进行字符级文本生成（pytorch实现）

文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用

山川而川-R·2024-03-04 13:35

使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理

在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。

从零开始学习人工智能·2024-03-02 05:48

回溯 Leetcode 37 解数独

解数独Leetcode37学习记录自代码随想录编写一个程序，通过填充空格来解决数独问题。数独的解法需遵循如下规则：数字1-9在每一行只能出现一次。数字1-9在每一列只能出现一次。

mmaerd·2024-03-02 05:17

C++从零开始的打怪升级之路(day38)

这是关于一个普通双非本科大一学生的C++的学习记录贴在此前，我学了一点点C语言还有简单的数据结构，如果有小伙伴想和我一起学习的，可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天分享的是关于适配器了解以及一些简单适配器实现

云淡风轻kk·2024-03-02 04:16

java016学习记录

JavaWeb使用Java开发语言完成Web后端的项目开发基于Web的应用：网站、APP、小程序Java不是做前端的，做后端Tomcat、ServletTomcat的作用让JavaWeb程序可以正常运行，被浏览器访问浏览器默认不能访问电脑上的资源，安全性考虑Tomcat是一个服务，当Tomcat服务启动之后，浏览器允许直接访问Tomcat中的资源的开发JavaWeb1、写代码2、把代码放到Tomc

老街agony·2024-03-01 18:32

金融贷款风险预测：使用图神经网络模型进行违约概率评估

要使用PyTorch和GNN（图神经网络）来预测金融贷款风险，并加入注意力机制，我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后，我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。

从零开始学习人工智能·2024-02-29 13:52

【主流开发语言和开发环境介绍】

流行库：NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。开发环境：PyCharm,VisualStudioCode,JupyterNotebooks。Jav

程序员不想YY啊·2024-02-27 23:06

[C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测

TensorRT是一个用于高效推理的SDK，它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化，从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。

FL1623863129·2024-02-26 22:35

liuhehe321·2024-02-26 05:46

torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」

torch_scatter和torch_sparse是PyTorch的两个重要扩展库，用于处理图形数据和稀疏张量。

源代码杀手·2024-02-25 01:08

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用模型剪枝（ModelPruning）模型量化（ModelQuantization

prince_zxill·2024-02-24 07:23

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二

prince_zxill·2024-02-24 07:23

深入浅出PyTorch学习网址

https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/

今天是学习的一天·2024-02-23 19:38

python学习记录4--给自己：布尔运算&循环（break,continue,pass,else，exit()）

M酱正在快马加鞭地赶来（咚咚咚）~~~一、布尔运算1.定义：布尔运算是数字符号化的逻辑推演法，包括联合、相交、相减。在图形处理操作中引用了这种逻辑运算方法以使简单的基本图形组合产生新的形体，并由二维布尔运算发展到三维图形的布尔运算。由于布尔在符号逻辑运算中的特殊贡献，很多计算机语言中将逻辑运算称为布尔运算，将其结果称为布尔值。逻辑运算(logicaloperators)通常用来测试真假值。最常见到

mee_tiz·2024-02-20 23:09

Android性能优化之App启动速度、Apk体积缩减

转发自：Android性能优化典范-第6季这里是Android性能优化典范第6季的课程学习笔记，从被@知会到有连载更新，这篇学习笔记就一直被惦记着，现在学习记录分享一下，请多多指教包涵！

SyShareS·2024-02-20 21:39

【PyTorch Ligntning】快速上手简明指南

目录一、简介二、安装PyTorchLightning三、定义LightningModule3.1SYSTEMVSMODEL3.2FORWARDvsTRAINING_STEP三、配置LightningTrainer

何处闻韶·2024-02-20 21:37

变分自编码器（VAE）PyTorch Lightning 实现

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训

小嗷犬·2024-02-20 21:06

Python中Thop库的基本介绍和参数说明

Thop介绍THOP（Torch-OpCounter）是一个用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具。通过这个库，开发者可以更好地理解和评估模型的复杂度，这对于模型优化和性能调优是非常有帮助的

肆十二·2024-02-20 18:30

【优化器】(三) RMSProp原理 & pytorch代码解析

1.简介在上一篇文章里，我们介绍了AdaGrad，引入了二阶动量来调整不同参数的学习速率，同时它的缺点就是不断地累加二阶动量导致最终学习率会接近于0导致训练提前终止，RMSProp主要针对这个问题进行了优化。2.RMSPropAdaGrad的二阶动量计算公式为其中，为当前时刻的二阶动量，是某一时刻的梯度，表示迄今所有梯度的平方和。问题就在于这个求和上，不断地累加导致学习率为0。RMSProp在Ad

Lcm_Tech·2024-02-20 18:30

Pytorch-RMSprop算法解析

肆十二·2024-02-20 18:59

MySQL 学习记录 1

原文：https://blog.iyatt.com/?p=126311前言去年年初报考3月的计算机二级（C语言）【https://blog.iyatt.com/?p=9266】考过了，这次打算报考3月的计算机三级（数据库）。数据库这一块，很久之前用过SQLite，基本没怎么深入学习。准备现学MySQL，主要是面向应用目的，顺带后续结合开发。三级考试似乎是用微软的SQLServer，这个问题不大，很

astuv·2024-02-20 18:14

【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制）

文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）2

QomolangmaH·2024-02-20 16:47

Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC（使用混合机器翻译模型）

五月第二周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文，发现我文献阅读速度太

我的昵称违规了·2024-02-20 16:04

Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍

2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN

lida2003·2024-02-20 16:18

MIT-BEVFusion系列八--onnx导出1 综述及相机网络导出

目录综述export-camera.py加载模型加载数据生成需要导出成onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx

端木的AI探索屋·2024-02-20 14:25

【踩坑系列记录】Anaconda环境将torch由cpu换成gpu

这段时间开始做深度学习的项目，于是用Anaconda给项目创建了一个环境，其他的环境配置很顺利，就是到了安装pytorch时，我用pytorch官网的代码一直下载的是cpu版本。

RoyZz_·2024-02-20 13:37

【演奏的船长】数据分析学习记录W11——关于指标的定义

演奏的船长·2024-02-20 13:20

jQuery怎样获得内容和属性？

（依旧是学习记录，慢慢补充）一、获得内容-text()、html()以及val()三个简单实用的用于DOM操作的jQuery方法：text()-设置或返回所选元素的文本内容html()-设置或返回所选元素的内容

汓㸓·2024-02-20 12:01

Substrate 学习记录（四）：win10 下 vscode 运行编译 rust 并连接子系统 ubuntu 终端

win10下vscode运行编译rust并连接子系统ubuntu终端一、vscode搭建rust环境二、使用Debug三、vscode连接子系统ubuntu终端三、BUG一、vscode搭建rust环境找到vscode的extensions加入rust：具体使用功能在上面有给出，自行阅读文档：依据Quickstart执行相关步骤。rust使用cargo在终端执行：至此rust已可通过终端在vsco

迷茫的九九·2024-02-20 11:29

【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法

写在最前：参加DataWhale十一月组队学习记录【教程地址】https://github.com/datawhalechina/joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io

宏辉·2024-02-20 09:32

深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer

深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch

seasonsyy·2024-02-20 09:50

2019-08-16 每日10分钟商务英语口语--学习记录(会议总结)

Thanksverymuchforyourparticipation.谢谢大家的参与！必备词1.participation/pɑr,tɪsɪ'peʃən/n.参与，分享2.nutshell概括3.carryontheproject执行计划4.goover重温5.carryout完成6.highlightedspot重点7.elevatetheissuetosb.把问题提交给某人8.cometoac

魔君BYL·2024-02-20 09:27

从代码的层面掌握LLM的路线

原则：从易到难，只用pytorch从第一个项目来熟悉transformer的使用；从第二个项目来掌握对训练数据的使用方法及transformer的decoder的细节；从第三个项目来理解LLM的整个过程

Eloudy·2024-02-20 08:41

中科大计网学习记录笔记（十三）：UDP 套接字编程 | 传输层概述和传输层的服务

前言：学习视频：中科大郑烇、杨坚全套《计算机网络（自顶向下方法第7版，JamesF.Kurose，KeithW.Ross）》课程该视频是B站非常著名的计网学习视频，但相信很多朋友和我一样在听完前面的部分发现信息量过大，有太多无法理解的地方，在我第一次点开的时候也有相同的感受，但经过了一段时间项目的学习，对计网有了更多的了解，所以我准备在这次学习的时候做一些记录并且加入一些我的理解，希望能够帮助到大

*Soo_Young*·2024-02-20 07:11

pytorch tensor合并与分割

目录1.cat2.stack3.split4.chunk1.cattorch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor在指定维度上，连接给定tensor序列或empty，除连接的dimension外，所有得的ensor必须有相同的shape参数：tensors-具有相同类型的tensor序列，非emptytensor必须具有相同的shape，连接的dimension

wyw0000·2024-02-20 07:43

Pytorch 配置 GPU 环境

1、Pytorch深度学习跑代码的时候，因为简单的操作不适合cpu运行，我们更习惯用GPU加速代码。

听风吹等浪起·2024-02-20 07:38

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

文章目录1、为什么使用Dropout？2、Dropout的拓展1：R-Dropout3、Dropout的拓展2：Multi-SampleDropout4、Dropout的拓展3：DropConnect5、Dropout的拓展4：Standout6、Dropout的拓展5：GaussianDropout1、为什么使用Dropout？Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]

前言：前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近，通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远（不属于K邻近）,降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术，LLE在进行降维时，都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似，但并没有说对于那些不相似的数据，要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时

明朝百晓生·2024-02-20 07:33

Pytorch关于CIFAR-10测试

下载CIFAR-10数据集：官网：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10的网络结构：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential#定义网络结构classModel(nn.Module):def__init

月疯·2024-02-20 07:03

深度学习(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型

引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch

GodFishhh·2024-02-20 07:31

Pytorch的常用模块和用途说明

肆十二·2024-02-20 07:30

Pytorch-Adam算法解析