张量

使用pytorch和opencv根据颜色相似性提取图像

importcv2importtorchimportnumpyasnpimporttimedefget_similar_colors(image,color_list,threshold):#将图像和颜色列表转换为torch张量
深蓝海拓·2025-03-03 15:34

【模型部署】大模型部署工具对比：SGLang, Ollama, VLLM, LLaMA.cpp如何选择？

它通过虚拟张量技术优化了内存使用，并支持多GPU加速，适合需要高性能推理的场景。LLaMA.cpp:这是一个针对C++优化的LLaMA模型实现，特别适合在资源受限的环境中
深度求索者·2025-03-02 08:19

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

2.张量（Tensors）：深度学习中的核心数据结构3.常见的节点操作**Gather**操作**Transpose**操作**Pow**操作**Add**操作**Mix**操作4.查看模型详情5.可视化工具总结在深度学习领域
Crazy learner·2025-03-02 06:33

NCCL学习笔记-拓扑和算法

集合通信数据并行：all-reduce或reduce-scatter和all-gather张量并行：all-reduce流水并行：点对点p2p序列并行：all-gather和reduce-scatter
MatsumotoChrikk·2025-03-01 22:35

图像识别-pytorch

层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。模型：由层构成的网络结构，如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。
星辰瑞云·2025-03-01 17:08

Transformer 代码剖析2 - 模型训练 （pytorch实现）

returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析：numel()方法计算张量元素总数
lczdyx·2025-02-28 09:38

PyTorch使用常见异常和解决办法汇总

文章目录1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败Nomodulenamed'torch'2.PyTorch使用张量时报错expectedscalartypeDoublebutfoundFloat3
东哥说AI·2025-02-28 09:36

TensorFlow基础架构

首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据以张量
humbinal·2025-02-27 19:40

深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识

记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个
肆——·2025-02-26 14:58

TORCH.TRIU

torch.triu(input,diagonal=0,*,out=None)→Tensor返回一个上三角矩阵参数：input：输入的张量diagonal：对角线>>>a=torch.randn(3,3
张小猪的家·2025-02-25 18:09

PyTorch实战：手把手教你完成MNIST手写数字识别任务

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？
吴师兄大模型·2025-02-25 07:51

ATB概念之：算子tiling

1什么是算子tiling在计算机科学和深度学习领域，算子tiling（有时也被称作操作符tiling或者循环tiling）是一种优化技术，主要用于提高计算效率，尤其是在处理大规模张量运算时。
·2025-02-24 23:48

深度学习-2：tensorflow 入门以及简单的线性拟合

/www.tensorflow.org/get_started/get_started载入tensorflow的标准语句：importtensorflowastftensortensor物理上的翻译是张量
wangs0622·2025-02-24 14:24

AI环境初识

它提供了强大的张量计算能力和灵活的架构，支持广泛的机器学习和深度学习算法。PyTorch：由Facebook推出，也是一个广受欢迎的开源机器学习库。PyTorc
网络飞鸥·2025-02-24 07:02

pytorch torch.triu函数介绍

函数签名torch.triu(input,diagonal=0)→Tensor参数input:输入的张量，一般是一个二维矩阵（Tensor）。diagonal:对角线的偏移量，默认值为0。当diago
qq_27390023·2025-02-24 02:28

F.interpolate函数

F.interpolate是PyTorch中用于对张量（通常是图像数据）进行插值操作的函数，常用于调整张量的大小，例如改变图像的分辨率。它支持多种插值方法，包括最近邻插值、双线性插值和三次插值等。
dringlestry·2025-02-23 21:20

【深度学习】矩阵的理解与应用

本质：矩阵是二维的张量矩阵的
大数据追光猿·2025-02-23 00:47

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

以下是TensorFlow的基本概念和使用场景：张量（Tensor）：在TensorFlow中，数据以张量的形式表示，可以理解为多维数组。
AC使者·2025-02-22 10:57

《机器学习数学基础》补充资料：四元数、点积和叉积

《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念，特别辨析了内积空间、欧几里得空间；第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念；4.1.2节介绍了张量积（也称外积）的概念。
CS创新实验室·2025-02-19 23:36

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。
AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

eniops库中pack函数使用方法

举个例子importtorchimporteinops#创建输入张量x=torch.randn(1,6,1,2)#形状(1,6,1,2)#使用pack打包，注意输入必须是数组，所以这里要加一个[]flatten
安安爸Chris·2025-02-18 07:22

【pytorch】norm的使用

torch.norm[deprecated]在torch.norm中，通过参数p来定制order主要有如下几类L1norm计算张量中所有数值之和L2norm计算张量中所有数值的平方和开根Frobeniusnorm
安安爸Chris·2025-02-18 07:52

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。
SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

第2节下：线性表示代码带写【带注释】

importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#画图用的importrandom#随机#生成数据，w表示权重，是一维向量（张量），b表示偏置值，是一个标量defcreate_data
人间普通饼饼·2025-02-16 04:37

大模型转换为 GGUF

GGML是专门为了机器学习设计的张量库，最早可以追溯到2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式，并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。
奔跑中的小象·2025-02-15 22:48

【Python深入浅出㊸】解锁Python3中的TensorFlow：开启深度学习之旅

2.1版本对应2.2为何选择Python3三、安装TensorFlow3.1安装步骤3.2验证安装四、TensorFlow基本概念与使用方法4.1计算图（Graph）4.2会话（Session）4.3张量
奔跑吧邓邓子·2025-02-15 14:19

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理
不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

Pytorch的自动求导模块

文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入
zoujiahui_2018·2025-02-14 05:57

小白零基础学习深度学习之张量

1.张量PyTorch中的张量（Tensor）就是一种用来存储数据的“盒子”，这个盒子可以有不同的形状和大小，里面可以装各种数字。
爱理科的小王子·2025-02-13 17:53

pytorch笔记：mm VS bmm

1bmm(batchmatrixmultiplication)批量矩阵乘法，用于同时处理多个矩阵的乘法bmm的输入是两个3D张量（batchofmatrices），形状分别为(batch_size,n,
UQI-LIUWJ·2025-02-12 20:13

AI基础 -- AI学习路径图

人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介
sz66cm·2025-02-12 16:40

【PyTorch】transpose() 和 permute() 函数：交换张量维度

在PyTorch中，transpose和permute都是用于调整张量维度的函数。它们在很多深度学习任务中非常有用，尤其是在处理张量维度和进行矩阵操作时。
彬彬侠·2025-02-12 15:38

Pytorch学习之路（2）

（PS：请先阅读Pytorch学习之路（1）开篇注释）【因为我也是小菜鸟】Pytorch基础知识1.张量（1）简介0维张量——标量（数字）1维张量——向量2维张量——矩阵3维张量——时间序列数据股价文本数据单张彩色图片
AAAx1anyu·2025-02-11 14:40

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

4.最后新的数据要转为张量才能用来预测。
小陈加油中····2025-02-11 08:55

NLP_[2]-认识文本预处理

文章目录1认识文本预处理1文本预处理及其作用2.文本预处理中包含的主要环节2.1文本处理的基本方法2.2文本张量表示方法2.3文本语料的数据分析2.4文本特征处理2.5数据增强方法2.6重要说明2文本处理的基本方法
闵少搞AI·2025-02-10 03:57

vLLM显存优化

2.使用offload功能vLLM支持将部分张量或
xnuscd·2025-02-08 04:07

torch库介绍

文章目录基本概念张量（Tensor）自动求导（AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch
codelyq·2025-02-07 15:22

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

文章目录前言第一部分：深度学习中的超参数1.学习率（LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数（LossFunction）定义重要性常见设置6.正则化（Regularization）定义重要性常见设置7.网络架构（Net
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

NVIDIA的算力支持

NVIDIA的Turing架构引入了更强的张量计算能力，使得深度学习任务能够更
杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:55

我想知道 为什么 torch的view 会吧 列和行算一起 进行view ...

在PyTorch中，torch.view是一个非常强大的操作，用于改变张量（Tensor）的形状，而不改变其数据。
zhangfeng1133·2025-02-05 01:05

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示
ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

目录1.常见运算函数个人主页：Icomi专栏地址：PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下，PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术，能够处理复杂的数据模式。通过PyTorch，我们可以轻松搭建各类神经网络模型，实现从基础到高级的人工智能应用。接下来，就让我们一同走进PyTorch的世界，探索神经网络与人
Icomi_·2025-02-03 19:39

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：
Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

解决：tf.placeholder(“float“, [None, width]) AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘plac

解决方法1.修改代码以兼容TensorFlow2.x在TensorFlow2.x中，可以直接使用普通的Python张量或tf.ke
小桥流水---人工智能·2025-02-03 12:13

PyTorch中的unsqueeze函数(自用)

问题阐述我们都知道，torch.unsqueeze()函数的作用是拓展张量维度，那么在不同位置拓展之后，原数据是怎样排列的呢？下面进入实验部分。
黯岚岚岚岚岚·2025-02-01 15:58

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。
加德霍克·2025-02-01 14:21

【python】【PyTorch】详细中文解释unsqueeze，代码和代码解读

目录【python】【PyTorch】详细中文解释unsqueeze，代码和代码解读unsqueeze()函数的作用：语法：unsqueeze()操作示例：示例1：将一个一维张量转换为二维张量示例2：在最后一维插入一个新维度示例
资源存储库·2025-02-01 14:20

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

如果我们将骨干网络的输出（即检测头的输入）视为一个三维张量，其维度为级别×空间×通道，这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题，直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。
挂科边缘·2025-02-01 04:30

TensorFlow 简介

TensorFlow的基本概念和使用场景包括：1.张量（Tensor）：TensorFlow中的核心数据结构是张量，它是一个多维数组，可以表示标量、向量、矩阵等。
九月十九·2025-01-31 05:14
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