深度学习——torch学习笔记

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练
华东算法王·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。
c++服务器开发·2025-02-20 02:04

electron学习笔记

electron个人学习笔记一、electron简单了解Electron是一个跨平台的、基于Web前端技术的桌面GUI应用程序开发框架。
weixin_46452138·2025-02-20 01:30

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

Python学习笔记 - Python数据类型

前言在Python语言中，所有的数据类型都是类，每一个变量都是类的“实例”。没有基本数据类型的概念，所以整数、浮点数和字符串也都是类。Python有6种标准数据类型：数字、字符串、列表、元组、集合和字典，而列表、元组、集合和字典可以保存多项数据，它们每一个都是一种数据结构，因此可以称这四种为“数据结构”类型。本文我们主要介绍数字和字符串类型。一、数字类型Python数字类型有4种：整数类型、浮点数
yunfan188·2025-02-20 00:22

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
GoAI·2025-02-20 00:22

模型保存、训练与验证

模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中，模型的保存与加载有两种主要方式：保存&加载完整模型（包括网络结构和参数）只保存&加载模型参数（推荐方式）可以直接跳过看最后几行。
钰见梵星·2025-02-20 00:21

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。
大懒猫软件·2025-02-20 00:51

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

python实现将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测

代码实现importcv2importnumpyasnpimporttorchfromtorchvi
go5463158465·2025-02-19 23:34

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架
计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等
这题有点难度·2025-02-19 21:24

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-02-19 20:45

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。
·2025-02-19 20:42

React学习笔记04

一、理解组件通信组件通信就是组件间的数据传递，根据组件嵌套关系的不同，有不同的通信方法。在Vue中组件通信是我们组件间传递数据的一种最常用的方法，我们在Vue中使用props来实现父传子，用$emit实现子传父，在React中如何实现呢？1.1、父传子：1、父组件传递数据：在子组件标签身上绑定属性2、子组件接收数据：props的参数functionSon(props){return{props.n
充气大锤·2025-02-19 19:10

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
Bin二叉·2025-02-19 19:37

flash-attention安装教程

安装方法如下：首先搞清楚你的python什么版本，torch什么版本，cuda什么版本，操作系统是什么。
深度求索者·2025-02-19 18:00

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明

1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具，其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程，让模型架构一目了然。
深图智能·2025-02-19 18:26

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
IT古董·2025-02-19 16:12

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
软件求生·2025-02-19 12:36

服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记

服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记系统配置apt/apt-getProxy配置修改主机名用户权限文件复制一些容易出错的python库安装Pytorch3D(0.7.5)psbody-mesh4.0
Osiria·2025-02-19 12:32

anaconda，Python，cuda,pytorch 下载安装

以下是Anaconda、Python、CUDA和PyTorch的下载安装步骤：一、Anaconda下载访问Anaconda官方网站：DownloadAnacondaDistribution|Anaconda
三希·2025-02-19 11:29

Effective Java学习笔记

静态工厂方法考虑使用静态工厂方法代替构造静态工厂方法与构造器不同的第一优势在于，它们有名字第二个优势，不用每次被调用时都创建新对象第三个优势，可以返回原返回类型的子类第四个优势，在创建带泛型的实例时，能使代码变得简洁（jdk1.8已经解决）除此之外可以有多个参数相同但名称不同的工厂方法可以减少对外暴露的属性多了一层控制，方便统一修改Java中，获得一个类实例最简单的方法就是使用new关键字，通过构
lucky。·2025-02-19 11:27

JavaWEB学习笔记2（自用，自整理）

JavaWEB学习笔记7、Ser
发际线码农·2025-02-19 10:24

Mybatis-Plus学习笔记（自用）

Mybatis-Plus学习笔记（自用）本文根据黑马程序员的课程资料与百度搜索的资料共同整理所得，仅用于学习使用，如有侵权，请联系删除文章目录Mybatis-Plus学习笔记（自用）1.纯Mybatis
Zzzchc·2025-02-19 10:22

MybaitsPlus学习笔记（三）常用注解

目录一、@TableName问题：解决方法1通过@TableName解决问题解决方法2通过全局配置解决问题二、@TableId问题：解决方法1通过@TableId解决问题三、@TableField四、@TableLogic一、@TableName问题：MyBatis-Plus在确定操作的表时，由BaseMapper的泛型决定，即实体类型决定，且默认操作的表名和实体类型的类名一致。若实体类类型的类名
画船听雨眠aa·2025-02-19 10:50

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理
Lethehong·2025-02-19 08:36

用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)

deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导
wyg_031113·2025-02-19 08:35

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型
hoypte·2025-02-19 08:34

torch环境冲突:AttributeError: module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘

如果torch版本冲突问题复杂，可以尝试清理环境并重新安装所有依赖项：pipuninstalltorchtorchaudiotorchvisionpipinstalltorch==2.3.1torchaudio
Ven%·2025-02-19 08:34

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法
next_travel·2025-02-19 07:32

Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用

简介简介：主要是采用了粒子群优化（PSO）算法来优化GAN的一个训练。PSO是一种是一种基于种群的随机优化技术。这种优化技术是通过粒子群进行的，粒子群在每次迭代中都会更新自己。对于给定的目标函数，这种方法利用一个搜索空间，在那里粒子群移动，找到所需的全局最小值。这些粒子与它们当前的环境局部相互作用，也与彼此相互作用，具有可接受的随机性质。通过合并粒子的当前速度，探索粒子的历史和粒子的邻居，可以知道
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 07:30

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示
wyg_031113·2025-02-19 07:30

Flink 源码笔记03—StreamGraph到JobGraph

traverseStreamGraphAndGenerateHashesgenerateDeterministicHashgenerateUserSpecifiedHashsetChainingisChainable简介JobGraph可以认为是StreamGraph的优化图，它将一些符合特定条件的operators合并成一个operatorchain
董嘻嘻·2025-02-19 07:29

【学习笔记】Python基础-字典Dict和Set和List与Str扩展

Dict使用大括号围起来，这里提供一种键值对的list表示方法1.Dict{}2.List[]3.turple()实例代码#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-#字典dict类似Java的HashMap#Dict{}#List[]#turple()mDict={"Lava":90,"Huawei":100,"Sony":60}print(mDict['La
法迪·2025-02-19 06:56

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目：APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork（一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络）会议：20244thInternationa
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失

简介简介：这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测（BDD）机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。论文题目：FalseDataInjectionAttacksBasedonLeastSquaresGenerativeAdversarialNetworkswithReconstructionLoss（基于重构损失最小二乘生成对抗网络的虚
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文：利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。

论文简介论文：ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata（ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据）出处：RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要：铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要。在训练数据充足、分布均
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成

简介简介：采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测，并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。论文题目：InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture（基于三元DCGAN架构的红外图像着色）会议：2017IEEEConferenceonCo
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 05:50

[学习笔记-SLAM篇]Ubuntu16.04+ROS下配置ORB-SLAM3——后续

作为一篇后记，就主要做补充之用。索引1.编译不显示warning2.LocalMapping报错3.KannalaBrandt8报错4.RGB-D设置文件1.编译不显示warning编译的过程中有报错，但是一贯的，warning太多了，所以修改一下，便于找错。参考ubuntu18.04配置ORB-SLAM3。将ORB-SLAM3的CMakeLists.txt中的-Wall后面加上-w，可屏蔽编译的
warningm_dm·2025-02-19 05:16

EasyX学习笔记1：线条

目录一、线条颜色1.`setlinecolor`-设置当前线条颜色2.`getlinecolor`-获取当前线条颜色二、线条样式1.`setlinestyle`-设置线条样式（宽度、类型等）三、绘制线条1.`line`-绘制两点间直线2.`lineto`-从当前位置画线到指定点3.`linerel`-相对当前位置画线4.`polyline`-绘制多段线四、其他函数1.`getlinestyle`-
ͨৡۚۨC++ۨۚ࿐๊·2025-02-19 04:40

conda更换环境版本（比如torch版本）

找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。
a小胡哦·2025-02-19 03:27

用conda虚拟环境解决py+torch环境问题

shell切换虚拟环境启动jupyternotebook后切换到虚拟环境创建虚拟环境condacreate-npython36python=3.6condaactivatepython36加载后再pip安装torch1.4
SevenZS·2025-02-19 03:26

Python 用pytorch从头写Transformer源码，一行一解释；机器翻译实例代码；Transformer源码解读与实战

1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。传统的RNN和LSTM虽然能够处理序列任务，但因为它们在处理序列时需要一步步前进，因此其他信息无法立即对其产生影响，当序列变长时，长距离依赖的信息很可能会被丢失。为了解决这个问题，Transformer模型被设计出来，内核思想是利用自注意力机制，这样模型可以直接对输入序列的任意两个位置建立直
医学小达人·2025-02-19 03:24

采用分布式部署deepseek

软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。特别地，对于分布式训练，还需要安装torch.distributed或者类似的库支持，例如Horo
慧香一格·2025-02-19 02:14

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36
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