动手深度学习PyTorch 第19页

深度之眼Pytorch框架训练营第三期（1）——张量简介与创建

张量简介与创建1.张量的概念张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展。在这里插入图片描述1.1Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，包含五个属性：在这里插入图片描述data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的function，是自动求导的关键requir

aidanmomo·2024-01-25 22:58

一位不愿暴露自己的小可爱·2024-01-25 21:32

libtorch的常见tensor操作

操作拼接操作算术运算求最值数据类型转换1.int和tensor2.tensor转vector3.二维的tensor转vector4.std::vector转tensor{batchsize,c,h,w}libtorch类似于pytorch

Mr.Q·2024-01-25 21:02

PyTorch踩过的12坑精选

nn.Module.cuda()和Tensor.cuda()的作用效果差异无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。对于nn.Module:model=model.cuda()model.cuda()上面两句能够达到一样的效果，即对model自身进行的内存迁移。对于Tensor:和nn.Module不同，调用tensor.cuda()只

头顶一根发的程序猿·2024-01-25 21:42

pytorch数据集加载

loader=SegmentLoader(img_path=train_data_seg, batch_size=cfg.train_batch_size, is_train=True, pos_number=cfg.pos_number, neg_number=cfg.neg_number, de

用编程减轻生活压力·2024-01-25 18:31

pytorch加载数据集续

cv2.drawContours(image,contours,contourIdx,color,thickness,lineType,hierarchy,maxLevel,offset)cv2.drawContours()函数用于在图像上绘制轮廓。参数说明：image：要绘制轮廓的图像。contours：要绘制的轮廓列表。contourIdx：要绘制的轮廓索引。设置为-1时表示绘制所有轮廓。co

用编程减轻生活压力·2024-01-25 18:31

python中pytorch框架loss函数配置

importtorch.nn.modulespre=net(data)target=labeldefloss_seg(pre,target,hnm_ratio=0,**kwargs):target=target.cuda(cfg.device_list[0])loss=torch.nn.modules.MSELoss()ls=loss(pre,target.float())returnls这是一个

用编程减轻生活压力·2024-01-25 18:00

yolov7配置环境全过程，写给自己（小白级别）

需要的下载pytorch版本以及cuda和cudnn的链接，直接下载使用即可，然后需要的python是3.7版本的即可https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111

夏456·2024-01-25 18:21

声音模拟训练

环境配置1:打开CMDnvidia-smi.exe查询显卡cudaVERSION:12.32:打开https://pytorch.org/get-started我的系统是12.33：使用google搜索

鬼鲛先生000·2024-01-25 18:10

分割方向API

分割方向APIhttps://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch模型方面不需要写，只需要调用就可以了以之前的unet脑肿瘤分割完整代码为例https

湘溶溶·2024-01-25 17:46

pytorch之批量归一化和残差网络

5.10批量归一化本节我们介绍批量归一化（batchnormalization）层，它使较深的神经网络的训练变得更加容易[1]。我们对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值0，标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。通常来说，数据标准化对于浅层模型就足够有效了。进行模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近输出层的输出较难出现

多彩海洋·2024-01-25 17:48

torchvision官方Mask RCNN 转ONNX

Torch==1.4Torchvision==0.5.0版本的官方MaskRCNN已经可以转ONNX了，https://github.com/pytorch/vision/blob/7b60f4db9707d7afdbb87fd4e8ef6906ca014720

qizhen816·2024-01-25 16:08

2020-07-17 暑期学习日更计划（李宏毅2020-hw2 pytorch实现）

ML2020spring-hw2该作业kaggle地址：ML2020spring-hw2Classification-BinaryIncomePrediction一个关于数据的二项分类问题，由一系列给出的特征数据，判断此人的收入是否大于5000元。数据处理部分沿用了numpy的数据处理方式，神经网络的实现部分用了pytroch数据预处理部分：importosimportcsvimporttorch

Reza_·2024-01-25 15:23

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_

爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

【学习】基础知识

PyTorchTensor的维度表示（batchSize,C,H,W)：PyTorchTensor的维度表示通常是(batch_size,

超好的小白·2024-01-25 14:44

【pytorch进阶】| tensor张量的T和H 分别是什么？转置和共轭转置

-PyTorchForumstorch.Tensor—PyTorch2.1documentation1T代表转置（Transpose）在torch中中，Tensor.T表示张量（或矩阵）的转置（Transpo

Qodicat·2024-01-25 13:48

【pytorch进阶】| 各类张量形状变化函数总结对比分析，view，reshape，pernute，transpose，squeeze，unsqueeze

文章目录1view（）函数1.1基本用法2view_as（）函数3reshape（）函数4permute（）函数5transpose（）函数6squeeze（）函数和unsqueeze（）函数1view（）函数1.1基本用法view是将一个张量改变形状函数原型torch.Tensor.view(*shape)→Tensor其中参数shape可以是一个整数元组，或者是一个系列整数示例：两种不同参数比

Qodicat·2024-01-25 13:18

查看Pytorch的GPU是否可用

查看Pytorch的GPU是否可用importtorchtorch.cuda.is_available()返回为True表示Pytorch的GPU可用，返回为False表示Pytorch的GPU不可用。

鱼儿也有烦恼·2024-01-25 13:47

NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch

NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

Q_pril·2024-01-25 10:36

MobileNetV2-SSDLite代码分析-4 ssd

Github-pytorch-ssdvision/ssdssd.pyimporttorch.nnasnnimporttorchimportnumpyasnpfromtypingimportList,Tupleimporttorch.nn.functionalasFfrom

祁晏晏·2024-01-25 10:53

[pytorch] 7. 神经网络搭建实例

题目目标搭建模型：参数确定设置卷积层等的参数时，除了in_channels、out_channels、kernel_size等，还需要设置padding等参数，可以根据官方给出的公式计算需要的参数是多少带入已知数据，其中dilation没说空洞卷积，要用她的默认值1里面只有padding和stride是未知数，求解方程，得padding=2，stride=1代码fromtorchimportnnc

晴空对晚照·2024-01-25 09:19

Pytorch线性代数

1、加法运算A=torch.arange(20,dtype=torch.float32).reshape(5,4)B=A.clone()#通过分配新内存，将A的一个副本分配给BA,A+B#tensor([[0.,1.,2.,3.],#[4.,5.,6.,7.],#[8.,9.,10.,11.],#[12.,13.,14.,15.],#[16.,17.,18.,19.]]),#tensor([[0.

南宫凝忆·2024-01-25 09:17

基于 pytorch-openpose 实现 “多目标” 人体姿态估计

前言还记得上次通过MediaPipe估计人体姿态关键点驱动3D角色模型，虽然节省了动作K帧时间，但是网上还有一种似乎更方便的方法。MagicAnimate就是其一，说是只要提供一张人物图片和一段动作视频(舞蹈武术等)，就可以完成图片人物转视频。于是我就去官网体验了一下，发现动作的视频长度不能超过5秒，当然，如果说要整长视频可以切多段处理再合成解决。主要的还是视频需要那种背景相对较纯的，不然提交表单

北桥苏·2024-01-25 09:16

Pytorch中Dataset和dadaloader的理解

不同的数据集在形式上千差万别，为了能够统一用于模型的训练，Pytorch框架下定义了一个dataset类和一个dataloader类。

齐落山大勇·2024-01-25 09:16

PyTorch内置损失函数汇总！！

文章目录一、损失函数的概念二、Pytorch内置损失函数1.nn.CrossEntropyLoss2.nn.NLLLoss3.nn.NLLLoss2d4.nn.BCELoss5.nn.BCEWithLogitsLoss6

JOYCE_Leo16·2024-01-25 09:15

[pytorch] 8.损失函数和反向传播

损失函数torch提供了很多损失函数，可查看官方文档LossFunctions部分作用：计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据（反向传播），grad损失函数用法差不多，这里以L1Loss和MSEloss为例L1Loss注意传入的数据要为float类型，不然会报错，所以inputs和outputs处要加上类型转换L1Loss的参数reduction，设置了计算loss值的方式，默认

晴空对晚照·2024-01-25 09:14

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，本书源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode测试通过。Chapter3LinearNeuralNetworks3.1LinearRegression3.1.1BasicConcepts我们通常使用nnn来表示数据集中的样本数。对索引为iii的样本，其输入表示为x(i

南七澄江·2024-01-25 08:31

python训练的模型怎么在C++使用？

流程就是这么个流程：配置libtorchpytorch模型转化编写C++调用程序这里就先看一下第一步。怎么配置libtorch。

六月的翅膀·2024-01-25 08:22

[pytorch入门] 6. 神经网络

基本介绍torch.nn：Containers：基本骨架ConvolutionLayers：卷积层Poolinglayers：池化层Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity)：非线性激活NormalizationLayers：正则化层Containers类介绍containers相对重要的一个类，主要给神经网络定义了一些骨架、一些结构，后面那些类

晴空对晚照·2024-01-25 07:26

图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言

牙牙要健康·2024-01-25 07:05

本科毕业设计过程中应该锻炼的能力 (深度学习方向)

摘要:本文以本科毕业设计做深度学习方向,特别是全波形反演为例,描述学生应在此过程中锻炼的能力.搭建环境的能力.包括Python,PyTorch等环境的安装.采集数据的能力.包括OpenFWI等数据集.查阅资料的能力

闵帆·2024-01-25 07:27

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用

系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类

钟的子期·2024-01-25 07:53

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建

系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类

钟的子期·2024-01-25 07:52

安装sentence-transformers

点击此处可访问SBERT官方代码(GitHub)在安装sentence-transformers之前需要确保以下条件：WerecommendPython3.6orhigher,PyTorch1.6.0orhigherandtransformersv4.6.0orhigher.ThecodedoesnotworkwithPython2.7

竹霖聴雨·2024-01-25 06:53

使用Python和PyTorch库构建一个简单的文本分类大模型：

在本篇博客中，我们将使用Python和PyTorch库来构建一个简单的文本分类大模型，并探讨其实现过程。

GT开发算法工程师·2024-01-25 05:57

记录第一次跑深度学习

面临的问题就是项目需要的版本太低，例如pytorch1.12，cuda10.0，而我的显卡RTX4060（

zerogin+·2024-01-25 05:31

pytorch学习3——卷积神经网络

错题：全连接层解析：图像展平后长度为3×256×256，权重参数和偏置参数的数量是3×256×256×1000+1000=196609000。，前面是权重参数，后面的1000是偏执参数数量2.池化层基础问题解析：选项1：错误，池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传播选项2：正确，池化层直接对窗口内的元素求最大值或平均值，并没有模型参数参与计算循环神经网络描述解析：选项1：批量训练的过程中，

柠檬酸的很·2024-01-25 04:16

pytorch中shape的用法，以及计算机中维度的概念

什么是维度？欧几里得空间中的维度：在欧几里得空间中（通常是二维平面或三维空间），维度是用来描述点、向量、线、平面和立体等对象的性质。例如，二维平面具有两个维度（通常表示为2D），三维空间具有三个维度（通常表示为3D）。通常，n维欧几里得空间中的点由n个坐标值来描述。计算机语言中的维度：通常用来描述数据的结构和排列方式在我们最初听说维度的时候，往往会联想到零维是一个点，一维是一条线，二维是一个面，三

ttyykx·2024-01-25 04:22

《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》算法详解

LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks官方代码(caffe):https://github.com/ZhaofanQiu/pseudo-3d-residual-networks非官方(pytorch

ce0b74704937·2024-01-25 04:31

深度学习-Pytorch数据集构造和分批加载

深度学习-Pytorch数据集构造和分批加载pytorch目前在深度学习具有重要的地位，比起早先的caffe，tensorflow，keras越来越受到欢迎，其他的深度学习框架越来越显得小众。

Alex_StarSky·2024-01-25 03:14

超分之SRGAN官方代码解读

1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5.自定义评价指标SSIM文件pytorch_ssim

深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:04

Windows Pycharm使用Pytorch相关报错

failedPackagesNotFoundError:Thefollowingpackagesaremissingfromthetargetenvironment:这个错误提示表明你所指定的conda环境中找不到名为pytorch

清衣·2024-01-24 22:57

PackagesNotFoundError: The following packages are missing from the target environment

Thefollowingpackagesaremissingfromthetargetenvironment:-python==3.10condaconfig--addchannels缺少通道一般默认三个通道-pytorch-conda-forge-defaults

2201_75284563·2024-01-24 22:26

YoloV8改进策略：改进Head|自研频域和空间注意力，超越GAM，CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

GAM#导入PyTorch的神经网络模块importtorch.nnasnn#导入PyTorch库importtorch#定义一个名为GAM_Attention的类，继承自nn.ModuleclassGAM_Attention

静静AI学堂·2024-01-24 22:38

小土堆pytorch学习笔记001

1、Pytorch环境的配置与安装。

柠檬不萌只是酸i·2024-01-24 19:11

RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS

我的PyTorchversion0.4.1,cudatoolkit9.0cudnn7.6.5在程序中插入下面这句话，很好地解决了！

孙小l懒_keep_update·2024-01-24 16:01

GLM国产大模型训练加速

相比原始的基于PyTorch、DeepSpeed、Apex的GLM实现，OneFlow的性

百度_开发者中心·2024-01-24 16:43

PyTorch报”TypeError: Conv2d() received an invalid combination of arguments “的原因以及解决办法

PyTorch报”TypeError:Conv2d()receivedaninvalidcombinationofarguments“的原因以及解决办法问题：当在PyTorch中使用Conv2d时，有时会报错

梦在黎明破晓时啊·2024-01-24 13:24

Python 基于pytorch实现多头自注意力机制代码；Multiheads-Self-Attention代码实现

1.Multiheads-Self-Attentiona简介多头自注意力机制（Multi-HeadSelf-Attention）是一种注意力机制的变体，用于增强模型在处理序列数据时的建模能力。它在自注意力机制的基础上引入了多个头（AttentionHead），每个头都可以学习到不同的注意力权重分布，从而能够捕捉到不同的关系和特征。多头自注意力机制可以分为以下几个主要步骤：1.1查询、键和值的线性变

医学小达人·2024-01-24 11:56

Pytorch学习笔记(2) Autograd(自动求导) —— PyTorch的核心

本文是Pytorch快速入门第二部分，主要学习记录，主要翻译PytorchAutograd部分教程原文autograd包是PyTorch中神经网络的核心部分。

银色尘埃010·2024-01-24 10:53

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