深度学习框架Torch

基于transformer实现机器翻译(日译中)

解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch

小白_laughter·2025-03-11 15:46

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

第N4周：NLP中的文本嵌入

Embedding和EmbeddingBag则是PyTorch中的用来处理文本数据中词嵌入（wordembedding）的工具，它们将离散的词

OreoCC·2025-03-10 18:05

【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用

当前模型开源后，我们可以将其部署，使用API方式进行本地调用1.部署环境本文中的部署基础环境如下所示：PyTorch2.5.1Python3.12(ubuntu22.04)Cuda12.4GPURTX3090

油泼辣子多加·2025-03-10 17:29

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

Win11及CUDA 12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音

Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音【下载地址】Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南本资源文件旨在为在Windows11操作系统及

郁云爽·2025-03-10 16:52

Word2Vec 模型 PyTorch 实现并复现论文中的数据集

详细注解链接：https://www.orzzz.net/directory/codes/Word2Vec/index.html欢迎咨询！

Illusionna.·2025-03-10 14:37

SSD 多尺度连接问题

SSD多尺度连接问题详细解释就是将一个通道的拉起来排列开来defflatten_pred(pred):returntorch.flatten(pred.permute(0,2,3,1),start_dim

有人给我介绍对象吗·2025-03-10 12:56

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

首先，给出一个数组x，然后基于表达式y=3x2+2，加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas

Wis4e·2025-03-10 09:09

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

Pytorch的一小步，昇腾芯片的一大步

Pytorch的一小步，昇腾芯片的一大步相信在AI圈的人多多少少都看到了最近的信息：PyTorch最新2.1版本宣布支持华为昇腾芯片！1、发生了什么事儿？

BRUCE_WUANG·2025-03-10 09:32

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Pycharm搭建CUDA，Pytorch教程（匹配版本，安装，搭建全保姆教程）_cuda12(1)

##二、安装Pytorch#

2401_84557821·2025-03-10 08:56

旋转位置编码（2）

旋转位置编码常见的torch函数#导入必要的库importtorch#定义一个简单的函数来演示torch.view_as_complex和torch.view_as_realdefdemo_view_as_complex_real

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:26

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估

蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

【vLLM 教程】使用 TPU 安装

·2025-03-10 05:07

数字识别项目

Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch

不要天天开心·2025-03-10 00:29

2024年Python最新Pytorch--3，面试高分实战

（1）Python所有方向的学习路线（新版）这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。（2）Python学习视频包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门

m0_60666452·2025-03-09 22:42

2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练

前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集

2401_84585440·2025-03-09 22:08

PyTorch 学习路线

学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码，逐步掌握其核心功能和实际应用。

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。

零度°·2025-03-09 21:25

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

一、DL4J框架概述Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。

软件职业规划·2025-03-09 15:07

李沐深度学习预备知识——数据操作

预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape

flex_university·2025-03-09 15:35

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统介绍语音情感识别（SpeechEmotionRecognition,SER）是指通过分析和处理人的语音信号来识别其情感状态。

鱼弦·2025-03-09 15:34

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。

梦想画家·2025-03-09 13:24

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库，用于使用GPU和CPU进行深度学习。

OpenSeek·2025-03-09 11:37

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。

LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-09 11:34

DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战分析（全码版）

DeepSeekR1-32B微调实战指南├──1.环境准备│├──1.1硬件配置││├─全参数微调：4*A10080GB││└─LoRA微调：单卡24GB│├──1.2软件依赖││├─PyTorch2.1.2

Allen_LVyingbo·2025-03-09 11:33

安装CUDA12.1和torch2.2.1下的DKG

1.创建python虚拟环境setNO_PROXY=*condadeactivatecondaenvremove-nfindkgcondacreate-nfindkgpython=3.11condaactivatefindkgcondainstallpackagingsetuptoolspipuninstallnumpycondainstallnumpy=1.24.3请注意，DKG需要python

超级无敌大好人·2025-03-09 07:07

\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll“

目录报错原因解决方法报错原因这个是conda环境里面的包出问题了，必须对相关依赖包进行更新解决方法使用win+R启动命令行或者终端，输入condaactivateenv_name(环境名称)进入环境后，再输入以下命令condaupdate-nbaseconda对环境下的所有包进行更新后就不会再报错

研志必有功·2025-03-09 06:27

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时，循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。

凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型

DeepSeek是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。我们将基于DeepSeek的API和工具，结合HuggingFace的Transformers库，完成模型的训练和部署。

xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

PyTorch：用于运行深度学习模型。Transformers：HuggingFace提供的库，支持加载和运行预训练模型。FAISS：用于向量检索的高效库。

大数据追光猿·2025-03-08 23:01

Opacus库快速上手！使用Opacus库在Mnist数据集实现差分隐私

第一部分：代码实现（1）基础配置python:3.8,opacus1.1.1，torch1.12.1pipinstallopacus==1.1.1具体实现方式是参考opacus官网以及（4）的参考文献。

还不秃顶的计科生·2025-03-08 22:06

Jetson系列: tensorrt-python推理yolov5（一）

目录一.onnx模型导出二.TensorRT模型本地序列化三.算法整体Pipline架构四.算法整体Pipline实现一.onnx模型导出在使用tensorrt进行加速之前需要将自己的torch模型转为

weixin_55083979·2025-03-08 20:08

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

其强大的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn，使AI开发变得更加简单高效。

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

Keras深度学习实战——手写文字识别

)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Keras深度学习实战——手写文字识别1.介绍本教程将介绍如何使用Keras深度学习框架进行手写文字识别

鱼弦·2025-03-08 16:18

pytorch安装记录

在conda中创建环境(condacreate-npytorch1python=3.12)，接着进入pytorch1环境（condaactivatepytorch1）。

cy010124·2025-03-08 16:41

3.6手写数字识别项目

今天的内容为手写数字识别项目1.数据准备：-使用`torchvision.datasets`加载MNIST数据集。

不要不开心了·2025-03-08 11:33

深入浅出的理解deepseek类大模型（附运行代码）

深入理解之运行代码：fromtransformers.models.qwen2importQwen2Config,Qwen2Modelimporttorchdefrun_qwen2():#根据模型需求配置参数

AI人工智能时代·2025-03-08 08:47

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor

inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

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