深度学习框架-pytorch 第32页

PyTorch实战：波士顿房价预测案例

我们将使用PyTorch框架，从头到尾详细解释这个案例，旨在帮助初学者理解深度学习模型的构建和训练过程。

洞深视界·2024-01-10 10:02

Pytorch：找到对应的层，并在不同层设置不同的学习率

使用指南见文档torch-summary1.找到对应的层pytorch的模型是基于类构建的，目前找到的最好方法是直接print对应的模型，这里

fizzer_·2024-01-10 10:01

基于pytorch的房价预测

简介本文主要介绍的基于pytorch和房价预测深度学习网络构建。该系统使用的是网络上的开源数据：实现了对房价数据的处理，包括词频统计、情感分析等，并将分析结果以图表形式进行展示。

大雾的小屋·2024-01-10 10:31

Pytorch张量通过索引获取指定数据

importtorchx=torch.tensor([1,2,3])xOut[3]:tensor([1,2,3])x[0]#索引操作：取单个数字Out[4]:tensor(1)x[0:1]#切片操作：可以保持维度不变Out[5]:tensor([1])x[torch.tensor([True,False,True])]#布尔值索引，通过条件筛选，mask掩码#这个条件可以是tensor也可以是列表

shengchao0920·2024-01-10 10:31

【huggingface】【pytorch-image-models】timm框架中使用albumentations库数据增广

文章目录一、前言二、实操2.1声明库2.2定义你的数据增广算子2.3加入其中一、前言问题是这样的，在使用timm框架训练时，发现数据增广不够，想用Albumentations库的数据增广，怎么把后者嵌入到前者的训练中。其实也是比较简单的，这里笔者也是做个笔记以往忘记，需要的童鞋自取。二、实操我们知道训练才需要数据增广，原始的数据增广是在：其实也就是用XXX_tfl来收集数据增广的算子，那么要加入A

Thomas_Cai·2024-01-10 10:30

【AI】Pytorch 系列：学习率设置

a.有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和余弦退火CosineAnnealing。b.自适应调整：自适应调整学习率ReduceLROnPlateau。c.自定义调整：自定义调整学习率LambdaLR。#得到当前学习率lr=next(iter(optimizer.param_groups))['lr']#multiplelea

路途…·2024-01-10 10:30

安装requirements文件命令（清华源）

pipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/torch网址https://pytorch.org/get-started

晚安Alice·2024-01-10 09:03

pytorch-gpu版本安装

前言PyTorch是一款广泛使用的python深度学习框架，它能够帮助研究者们快速构建和训练复杂的神经网络，在人工智能领域无疑是【宠儿】的存在。

EelBarb·2024-01-10 08:31

torchvision\io\image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension: ‘[WinError 127] ...

原因：torch和torchvision的版本不对应解决方案：根据github上的对应关系，选择适应版本即可https://github.com/pytorch/vision

EelBarb·2024-01-10 08:31

tensor .t() vs .T

pytorch中.t()与.T都表示转置，那么区别是什么呢？查阅官方文档，发现.t()是.transpose函数的简写版本，但两者都只能对2维以下的tensor进行转置。

lollows·2024-01-10 06:53

cannot import name ‘_compare_version‘ from ‘torchmetrics.utilities.imports‘

):File“/scratch/AzureNfsServer_INPUT1/vc_data/users/willing/home/mQG/src/1_train.py”,line14,inimportpytorch_lightningasplFile

Wwwilling·2024-01-10 06:07

CUDA out of memory.

CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0;31.75GiBtotalcapacity;24.79GiBalreadyallocated;20.94MiBfree;26.37GiBreservedintotalbyPyTorch

Wwwilling·2024-01-10 06:07

libtorch 中Scalar 歧义性

libtorch命名空间的Scalar冲突：image.pngimage.png相关版本：libtorch:1.5.1cuda:10.1cudnn:10.1gcc:5.4.0opencv:4.0.1解决方案pytorch

熙熙江湖·2024-01-10 06:36

Anaconda下查看 PyTorch 和 torchvision 版本（windows环境）

进入anaconda，输入python，回车(base)C:\Users\Administrator>pythonPython3.7.0(default,Jun282018,08:04:48)[MSCv.191264bit(AMD64)]::Anaconda,Inc.onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformati

meteor,across T sky·2024-01-10 04:31

大创项目推荐深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

2概念介绍2.1什么是图像语义分割3条件随机场的深度学习模型3\.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像5PyTorch

laafeer·2024-01-10 04:59

全网最低价：轴承故障——创新模型全家桶

轴承数据解读与分类处理Python轴承故障诊断(一)短时傅里叶变换STFTPython轴承故障诊断(二)连续小波变换CWT_pyts小波变换故障-CSDN博客Python轴承故障诊断(三)经验模态分解EMD_轴承诊断pytorch-CSDN

建模先锋·2024-01-10 03:23

大甩卖——代码全家桶！！！

轴承数据解读与分类处理Python轴承故障诊断(一)短时傅里叶变换STFTPython轴承故障诊断(二)连续小波变换CWT_pyts小波变换故障-CSDN博客Python轴承故障诊断(三)经验模态分解EMD_轴承诊断pytorch-CSDN

建模先锋·2024-01-10 03:22

多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的CNN-LSTM预测模型2.1定义CNN-LSTM预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化

建模先锋·2024-01-10 03:52

详解a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning-master代码中的model模型，此代码是对show attend and tell论文的复现，基于Pytorch

代码的下载地址：https://github.com/sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning代码的调试请参考：（强！）

冰岛小贤·2024-01-10 03:44

nerfstudio复现___踩坑坑坑坑坑指南

nerfstudio官方网站：Dataconventions-nerfstudio环境搭建nerfstudio需要python>=3.8pytorchtiny-cuda-nn如果想要训练自己的数据集，那么还需要

但行此事1222·2024-01-10 02:23

强化学习Double DQN方法玩雅达利Breakout游戏完整实现代码与评估pytorch

3.10.12Anaconda：23.7.4系统：Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)IDE：VSCode1.85.1gym：0.26.2Pytorch

一条独龙·2024-01-10 01:22

模型创建与nn.Module

一、网络模型创建步骤二、nn.Module下面描述了在PyTorch中常见的一些属性和功能，用于存储和管理神经网络模型的参数、模块、缓冲属性和钩子函数。

-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

模型容器与AlexNet构建

nn.Sequential是nn.module的容器，用于按顺序包装一组网络层•顺序性：各网络层之间严格按照顺序构建•自带forward()：自带的forward里，通过for循环依次执行前向传播运算Sequential是PyTorch

-恰饭第一名-·2024-01-10 00:01

【随笔-8】pytorch中visdom的基本调用

一、在自己电脑上用visdom监视数据安装visdompipinstallvisdom在代码中使用visdomimportvisdomvis=visdom.Visdom(env='model_1')这时候运行代码，代码跑出来是会报错的。因为还需要先在命令行中开启visdom服务。在命令行中输入python3-mvisdom.server之后命令行中会弹出提示Youcannavigatetohttp

小海绵要自律吖·2024-01-09 23:36

在anaconda中安装pytorch的GPU版本

本文前提：1.你已经下载好了anaconda,最好是新建一个虚拟环境来安装pytorch的GPU版本，并且设置了国内镜像源；2.了解自己电脑对应的cuda版本，可通过nvidia-smi，并下载好了cuda

月落霜满天·2024-01-09 23:20

Hugging face库

Transformers库支持多种深度学习框架，如PyTorch，TensorFlow，JAX和Flax，并且可以轻松地在不同的设备上运行，如CPU，GPU和TPU。

carmen_山海·2024-01-09 21:12

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.13深度学习基础-丢弃法

3.13丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1]来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。本节中提到的丢弃法特指倒置丢弃法（inverteddropout）。3.13.1方法image.pngimage.pngimage.png图3.5隐藏层使用了丢弃法的多层感知机3.13.2从零开始实现根据丢弃法的定义，我们可以很容易地实现它。下面的dropout函

蒸饺与白茶·2024-01-09 21:56

910b上跑Chatglm3-6b进行流式输出【pytorch框架】

文章目录准备阶段避坑阶段添加代码结果展示准备阶段配套软件包Ascend-cann-toolkit和Ascend-cann-nnae适配昇腾的Pytorch适配昇腾的TorchvisionAdapter下载

内卷焦虑人士·2024-01-09 20:39

[C#]使用PaddleInference图片旋转四种角度检测

官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git【算法介绍】PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle（飞桨）深度学习框架的开源目标检测工具库

FL1623863129·2024-01-09 16:51

【自动驾驶01】轨迹预测方法总结

Paper:CVPR16_Social_LSTM.pdf(stanford.edu)Code:GitHub-quancore/social-lstm:SocialLSTMimplementationinPyTorch

特卡的风·2024-01-09 15:54

Dora-rs 机器人框架学习教程（3）——利用yolo实现目标检测

文章目录1安装pytroch环境1.1nvidia驱动1.2安装cuda1.3在conda中安装pytorchGPU版本1.4检验pytroch是否安装正确2编写程序代码2.1object_detection.py

熊猫飞天·2024-01-09 13:30

unsqueeze()函数

Pytorchunsqueeze()函数的用法在这里插入代码片importtorcha=torch.ones(10)print("a.shape:",a.shape)b=a.unsqueeze(0)#对

发生了什么Bug·2024-01-09 12:11

torch.nn.utils.stateless.functional_call用法

stateless.functional_calltorch.nn.utils.stateless.functional_call是PyTorch2.0中的一个功能，但请注意，这个API在PyTorch2.0

E寻数据·2024-01-09 11:58

PyTorch 参数化深度解析：自定义、管理和优化模型参数

目录torch.nn子模块parametrizeparametrize.register_parametrization主要特性和用途使用场景参数和关键字参数注意事项示例parametrize.remove_parametrizations功能和用途参数返回值异常使用示例parametrize.cached功能和用途如何使用示例parametrize.is_parametrized功能和用途参数返

E寻数据·2024-01-09 11:24

深度学习知识点总结

shape可学习参数weight和bias分别对应γ，β.有bn时cov可以不用bia在训练过程中,mean和std是统计得到的,然后在迭代过程中动态累加,m*si-1+(1-m)*si,m为历史保留比,对应pytorch

zwhdldz·2024-01-09 11:45

torch.nn.functional.interpolate与torchvision.transforms.Resize方法对张量图像Resize应用

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、非张量数据使用torch方法resize(transforms.Resize)二、张量数据使用torch方法resize(torch.nn.functional.interpolate)前言要使用PyTorch

tangjunjun-owen·2024-01-09 11:43

ModelScope提供了官方镜像及环境配置

ModelScopeLibrary目前支持tensorflow，pytorch深度学习框架进行模型训练、推理，在Python3.7+,Pytorch1.8+,Tensorflow1.15/Tensorflow2.0

AI小白龙*·2024-01-09 11:17

Pytorch下采样再上采样中图像尺寸对齐问题

咿呀咿呦喂·2024-01-09 09:37

用pytorch给深度学习加速：正交与谱归一化技术

torch.nn参数优化parametrizations.orthogonal这个torch.nn.utils.parametrizations.orthogonal模块是PyTorch库中的一个功能，

E寻数据·2024-01-09 09:36

Pytorch上下采样函数--interpolate()

pytorchtorch.nn.functional.interpolate实现插值和上采样什么是上采样：上采样，在深度学习框架中，可以简单的理解为任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。

Activewaste·2024-01-09 09:05

【深入浅出Pytorch-task3】上采样与下采样、神经网络中类的继承，调用父类初始化方法、对网络中间层进行修改

上采样（upsampling）在深度学习框架中，上采样连接可以简单的理解为任何可以

数据框·2024-01-09 09:33

pytorch下采样上采样维度无法对齐的问题

pytorch下采样上采样维度无法对齐的问题问题如上，比方说有如下一段pytorch网络代码model+=[nn.Conv2d(ngf*mult,ngf*mult*2,kernel_size=3,stride

Longlongaaago·2024-01-09 09:02

零基础也可以探索 PyTorch 中的上采样与下采样技术

目录torch.nn子模块VisionLayers详解nn.PixelShuffle用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.PixelUnshuffle用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.Upsample用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.UpsamplingNearest2d用法与用途使用技巧注意事项参数形状（同上）示例代码nn.UpsamplingBilinear2d用法与

E寻数据·2024-01-09 09:31

关于Anaconda激活虚拟环境时候报错却依旧能进入虚拟环境

因为我的是激活pytorch环境时出错，所以我在激活pytorch环境后，输出condauninstallkeras，然后错误就消失了。

雨天柒毫米·2024-01-09 09:09

PyTorch | 保存和加载模型

的保存4.保存和加载常规检查点Checkpoint(针对测试和恢复训练)5.在同一个文件保存多个模型6.采用另一个模型的参数来预热模型(WarmstaringModel)7.不同设备下保存和加载模型三、pytorch

THE@JOKER·2024-01-09 09:09

PyTorch|保存与加载自己的模型

训练好一个模型之后，我们往往要对其进行保存，除非下次用时想再次训练一遍。下面以一个简单的回归任务来详细讲解模型的保存和加载。来看这样一组数据：x=torch.linspace(-1,1,50)x=x.view(50,1)y=x.pow(2)+0.3*torch.rand(50).view(50,1)画图：plt.scatter(x.numpy(),y.numpy())很显然，x与y基本呈二次函数关

霜溪·2024-01-09 09:06

学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境

学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境1.下载Anaconda2.传到xftp中3.在终端运行脚本命令4.安装pytorch4.1查看cuda版本4.2创建自己的环境4.3下载pytorch4.4

失舵之舟-·2024-01-09 09:04

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p5ResNet网络

《pytorch图像分类》p5ResNet网络结构1网络中的亮点1.1超深的网络结构1.2residual模块1.3BatchNormalization1.4迁移学习简介2模块类代码2.1BasicBlock

失舵之舟-·2024-01-09 09:34

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p4GoogLeNet网络

《pytorch图像分类》p4GoogLeNet网络详解一、GoogLeNet网络中的亮点1.inception结构2.使用1×1的卷积核进行降维及映射处理3.GoogLeNet辅助分类器4.模型参数二

失舵之舟-·2024-01-09 09:33

VScode/Xshell连接学校服务器

atrustVPN2.Xshell连接服务器2.1创建一个自己的用户3.xftp传文件4.vscode连接服务器4.1下载remote-ssh4.2连接服务器4.3激活conda环境4.4运行代码5.pytorch

失舵之舟-·2024-01-09 09:00

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