深入浅出pyTorch

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型
盼小辉丶·2025-02-08 14:57

CSS基础-CSS3过渡与动画

本文将深入浅出地讲解CSS3过渡与动画的基本概念、常见应用场景、易错点以及如何有效避免这些问题，并通过实际代码示例加深理解。
Jimaks·2025-02-08 12:16

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric
盼小辉丶·2025-02-08 12:09

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。
段智华·2025-02-08 11:07

【轻量级推荐算法框架】‌ReChorus‌ 是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架

‌ReChorus‌是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架，基于PyTorch实现。该框架旨在解决推荐系统中算法实现细节、评价方式、数据集处理等方面的差异，帮助缓解可复现性问题。
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-08 11:36

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

PyTorch、AWQ（Activation-awareWeightQuantization）和GPTQ（GeneralizedPost-TrainingQuantization）是目前较为流行的三种模型格式
gs80140·2025-02-08 11:00

深入浅出：机器学习的全面解析

深入浅出：机器学习的全面解析引言机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著进展，并在多个领域中得到了广泛应用。
python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 26课题、常见框架

青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础26课题、常见框架一、Django二、Pandas三、NumPy四、TensorFlow五、PyTorch六、练习步骤1:安装Django步骤2:创建Django
明月看潮生·2025-02-08 09:17

AI编程工具合集

-PyTorch:由Facebook的人工智能研究小组开发，也是一种开源深度学习库，因其动态计算图和较好的易用性而受欢迎。-Keras:一个高层神经网络API，可以
109702008·2025-02-08 09:14

2025 年 Vue 的下一步是什么？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读随着我们迈入2025年，掌握Vue生态系统的最新动态已经不仅仅是跟上时代步伐，更是获取竞争优势的关键。
·2025-02-08 06:31

Java类字节码 详解 深入浅出 面试题 用verbose工具查看字节码

目录出处参考图解案例编译指令字节码内容面试题deepseek字节码分析-publicintfoo();方法基础信息正常执行流程分析异常处理流程异常表结构场景1：捕获java.lang.Exception场景2：捕获其他异常（非Exception）关键逻辑还原核心结论深度思考：回答：字节码顺序的逻辑解析1.字节码顺序的两层设计2.指令顺序必要性3.关键顺序对执行结果的影响4.字节码顺序的优化空间（潜
朱道阳·2025-02-08 03:36

大模型(LLM)微调并不复杂，数据才是关键：3个实例详解数据准备

在这篇文章里，我们不仅会深入浅出地介绍什么是微调，还会通过三个具体的实例，教你们如何准备高质量的数据集，让你们的模型表现出色。准备好了吗？让我们一
程序员二飞·2025-02-08 01:21

pyannote 语音活动检测/说话者变化检测/语音重叠检测

这个项目是基于PyTorch的，与webrtcvad有着天壤之别,在嘈杂环境下解决语音活动检测还是得靠神经网络,而webrtcvad在嘈杂状态下是无法工作的，感兴趣的同学可以看一下，或许你们有更好的解决方案
wx:pjcoder·2025-02-08 00:44

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

这个代码是以tensorflow为框架训练的，由于之前一直没有系统的了解tensorflow框架和Pytorch框架的区别，得着今天闲来无事，了解了一下，顺便看看能不能自己用Pytorch框架来训练猫狗分类的代码
摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块在PyTorch中，nn.Module是构建神经网络模型的基础类。
PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started
Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

深入浅出 Javax.Validation：校验注解全解析与实战指南

深入浅出Javax.Validation：校验注解全解析与实战指南javax.validation是Java提供的一套验证框架，基于BeanValidation规范（如JSR303和JSR380）。
Dolphin_Home·2025-02-07 19:17

计划任务线程池ScheduledThreadPoolExecutor原理

Preview部分内容来源：《深入浅出Java多线程》-计划任务前置知识：Java线程池原理，不了解的同学可以看这个：Java线程池执行与线程复用的原理JDK版本：OpenJDK16.0.2使用样例将消息
萧离x1aolone·2025-02-07 18:12

深入浅出DeepSeek V3 技术报告

深入浅出DeepSeekV3技术报告今天咱们要来聊聊一个高大上的人工智能模型——DeepSeek-V3。
fertiland·2025-02-07 17:04

深入浅出 DeepSeek-Coder-V2 是如何打破闭源模型封锁的

大家好！今天我们来聊聊DeepSeek-Coder-V2是如何打破闭源模型封锁的！在AI编程助手领域，GPT-4Turbo、Claude3、Gemini1.5Pro这样的闭源模型一直占据主导地位，开源模型很难与之匹敌。但DeepSeek-Coder-V2作为最新的开源代码大模型，不仅迎头赶上，甚至在某些指标上超越了这些闭源AI！它到底是如何做到的呢？今天，我们就从模型架构、训练数据、强化学习优化三
fertiland·2025-02-07 17:33

计算机导论的学科知识体,计算机导论..ppt

《计算机导论》——从学科整体出发，综述性地、深入浅出地介绍计算机学科的有关知识与技能，起导向的作用
weixin_39861255·2025-02-07 16:00

大数据-267 实时数仓 - ODS Lambda架构 Kappa架构 核心思想

MyBatis更新完毕目前开始更新Spring，一起深入浅出！
m0_74823336·2025-02-07 16:57

深入浅出 NRM：加速你的 npm 包管理之旅

文章目录前言一、NRM是什么？二、为什么需要NRM？三、NRM的优势四、NRM的安装与使用4.1安装NRM4.2查看可用的npm源4.3切换npm源4.4测试npm源速度4.5添加自定义npm源4.6删除npm源五、NRM的进阶使用六、总结前言作为一名JavaScript开发者，你是否曾为npm包下载速度慢而烦恼？是否曾被复杂的npm源切换所困扰？今天，我将带你认识一个强大的工具——NRM，它将彻
Microi风闲·2025-02-07 14:39

2024年GitHub上最火的Python项目

表格：项目名称简介GitHub星星数量主要应用领域PyTorch强大的深度学习框架，支持GPU加速。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

从零开始构建一个大语言模型-第五章第五节

第五章目录5.1评估生成文本模型5.2训练一个LLM5.3控制随机性的解码策略5.4在PyTorch中加载和保存模型权重5.5从OpenAI加载预训练权重5.5从OpenAI加载预训练权重此前，我们使用一个由一本短篇小说集组成的有限数据集训练了一个小型
释迦呼呼·2025-02-06 15:41

yolov5 c++ onnx pytorch pycharm gpu train test

目的：目标实时检测；方法：c++调用yolov5模型；数据资源参考：【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程（2022.06.28全新版本v6.1）_yolov5教程-CSDN博客代码:#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn;//#classnamesstd::vectorclasses={"
mulsh·2025-02-06 12:50

手动计算conv1d 及pytorch源码

文章目录1.conv1d2.pytorch源码1.conv1dconv1d的作用是进行一维的卷积计算，将卷积核沿着输入矩阵进行一维卷积，具体参考如下excel通过网盘分享的文件：conv1d.xlsx链接
取个名字真难呐·2025-02-06 08:21

自定义数据集 使用pytorch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

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetdata=np.array([[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.
sirius12345123·2025-02-06 06:39

自定义数据集 使用pytorch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

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDatasetimportnumpyasnp#自定义数据集类classCustomDataset(Dataset):def__init__(self,x_data,y_data):self.x_data=torch.from_numpy(x_data).float()self.y_data
菜狗woc·2025-02-06 06:35

深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）

ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。以下是对CBAM的详细解释：一、CBAM的基本结构CBAM由两个子模块组成：通道注意力模块（ChannelAttentionModule,CAM）和空间注意力模块（SpatialAttentionModule,SAM）。这两个模块可以串联使用，以增强CNN
浩瀚之水_csdn·2025-02-06 04:46

保姆级教程！RAID 级别：0、1、5、6、10 和 50

本文将深入浅出地介绍六种常见的RAID级别：0、1、5、6、10和50，帮助读者理解它们的工作原理、
wljslmz·2025-02-06 03:44

Python如何解决“No module named ‘torch’”错误

Python如何解决“Nomodulenamed‘torch’”错误1.选择版本：稳定版本or预览版本2.了解你的操作系统3.工具选择4.如何与PyTorch通信5.CPU还是GPU？
程序媛一枚~·2025-02-06 01:25

面试官：Node文件查找的优先级与Require方法的文件查找策略

大厂学习资料这是我整理的学习资料，非常系统和完善，欢迎一起学习现代JavaScript高级小册深入浅出Dart现代TypeScript高级小册linwu的算法笔记面试官：Node文件查找的优先级与Require
linwu-hi·2025-02-06 00:17

深入浅出JSON.parse

前言众所周知，JSON.parse方法用于将一个json字符串转换成由字符串描述的JavaScript值或对象，该方法支持传入2个参数，第一个参数就是需要被转换的json字符串，第二个参数则是一个转换器函数(reviver,也叫还原函数)，这个函数会针对每个键/值对都调用一次,这个转换器函数又接受2个参数,第一个参数为转换的每一个属性名，第二个参数则为转换的每一个属性值，并且该函数需要返回一个值，
·2025-02-05 21:13

昇腾设备torch_npu推理配置

1.Ascend310B1的npu推理思路在昇腾Ascend310B1NPU上基于PyTorch进行推理时，通过torch_npu替换原有GPU/CUDA操作。
时间逝世298·2025-02-05 20:21

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！，这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。虽然简单，但是跟大多数监督学习算法的
若北辰·2025-02-05 17:34

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门

PyTorch的简洁设计使得它易于入门，在深入介绍PyTorch之前，本文先介绍一些PyTorch的基础知识，以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。
shangjg3·2025-02-05 17:30

详解PASCAL VOC数据集及基于Python和PyTorch的下载、解析及可视化【目标检测+类别分割】

目录PASCALVOC数据集简介PASCALVOC各年份数据集摘要数据集下载通过下面官方提供的网址下载通过PyTorch的API下载数据集解析目标检测数据集物体分割数据集参考文献PASCALVOC数据集简介
KRISNAT·2025-02-05 16:53

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络本文主要介绍如何在昇腾上使用pytorch对推荐系统中经典的网络模型WideDeep网络进行训练的实战讲解，使用数据集是criteo，主要内容分为以下几个模块
·2025-02-05 14:00

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

文章目录前言第一部分：图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer
Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

PyTorch中的 torch.nn.GRU

PyTorch中的torch.nn.GRUGRU（GatedRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种变种，常用于处理序列数据。
彬彬侠·2025-02-05 12:53

pytorch 入门案例1 最基础模型 a+b=c

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optimimportSGDimportmatplotlib.pyplotasplt##################初始化输入输出参数########################x=[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]y=[[3],[7],[11],[15]]x=torch.tensor(x).fl
Tianwen_Burning·2025-02-05 10:01

自定义数据集 使用pytorch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，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

自定义数据集：继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集，并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

PyTorch + CUDA环境配置

从目前的情况来看，CUDA版本和PyTorch和Py自身版本是绑定的，而cuDNN和CUDA的大版本绑定，而其中主要受限的其实是PyTorch支持的CUDA版本，因此，这里采用CUDA来适配PyTorch
weixin_54533760·2025-02-05 04:28

Pytorch深度学习实战2-1：详细推导Xavier参数初始化(附Python实现)

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
2401_84140080·2025-02-05 01:35

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

大模型带你学pytorch课程

看起来你想要开始学习PyTorch，这是一个非常棒的选择！PyTorch是一个强大的开源机器学习框架，由Facebook的人工智能研究实验室开发，被广泛用于深度学习模型的构建和训练。
立杰说·2025-02-05 01:33

Pytorch学习笔记（二）

tensor的创建使用pytorch中的列表创建tensortensor=torch.Tensor([[-1,1],[0,2<
不牌不改·2025-02-04 19:21

pytorch中深度拷贝_PyTorch中的拷贝与就地操作详解

In-place操作pytorch中原地操作的后缀为_，如.add_()或.scatter_()，就地操作是直接更改给定Tensor的内容而不进行复制的操作，即不会为变量分配新的内存。
weixin_39906130·2025-02-04 19:51

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存，但是训练的时候一定要小心使用。如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。有几种简单的方法可以减少模型占用的GPU内存，例如：考虑改变模型的架构或使用具有较少可训练参数的模型类型(例如，选择DenseNet-121而不是DenseNet-
小白学视觉·2025-02-04 19:49
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