深度学习pytorch问题记录第27页

第五届脑电深度学习入门班（训练营：2023.9.12~9.20）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图（Electroencephalogram,EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包

茗创科技·2024-02-09 21:12

使用深度学习对网络摄像头图像进行分类

目录加载相机和预训练网络对相机快照进行分类连续对相机图像进行分类显示排名靠前的预测值连续分类图像并显示排名靠前的预测值另请参阅此示例说明如何使用预训练的深度卷积神经网络GoogLeNet实时对来自网络摄像头的图像进行分类。使用MATLAB®、普通的网络摄像头和深度神经网络来识别周围环境中的对象。此示例使用GoogLeNet，它是预训练的深度卷积神经网络（CNN或ConvNet），已基于超过一百万个

jk_101·2024-02-09 20:30

conda创建环境，查看环境，激活环境，查看包，复制环境，删除环境，查看cuda版本，查看pytorch版本

创建环境condacreate--name[yourEnvname]查看环境condaenvlist首次激活conda虚拟环境，使用sourceactivate激活，以后可以使用condaactivate激活虚拟环境sourceactivate[yourEnvname]激活环境condaactivate[yourEnvname]查看环境下的包condalist或者是piplist复制环境：假设已有

是一只努力的小菜鸡啦·2024-02-09 20:27

【从Python基础到深度学习】3. Winscp与Ubuntu使用及配置

一、Ubuntu的使用1.1开启与关闭1.2修改Ubuntu分辨率选择适合自己电脑大小的分辨率1.3Ubuntu终端1.4网络测试终端中输入：pingwww.baidu.comctr+C退出ping命令1.5下载软件连通安装源sudoaptupdate安装sshvimsudoaptinstallsshsudoaptinstallvim是否继续？输入Y查看是否安装成功ps-elf|grepsshvi

风筝超冷·2024-02-09 20:52

可解释性AI（XAI）：揭开神秘的人工智能面纱

在人工智能领域，我们经常听到的是机器学习、深度学习，但这些黑盒子似的系统常常让人一头雾水。可解释性AI就是力图让这些

洞深视界·2024-02-09 19:42

PyTorch中的随机森林详解

在本篇博客中，我们将深入探讨在PyTorch中使用随机森林的基本原理、构建过程以及实际应用，无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中受益。目录什么是随机森林？

洞深视界·2024-02-09 19:11

PyTorch支持向量机（SVM）详解

在本篇博客中，我们将深入探讨如何在PyTorch中使用支持向量机进行分类任务。无需担心，我们将以友好的方式向您解释SVM的基本原理和PyTorch库的使用方法，无论您是否具有深度学习经验，都能够理解。

洞深视界·2024-02-09 19:11

【PyTorch】实现迁移学习框架DaNN

文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义MMD损失5、定义训练函数5.1nn.CrossEntropyLoss()5.2.detach()5.3.sizeVS.shape5.4.to(DEVICE)5.5.max()5.6optimizer.zero_grad()

cofisher·2024-02-09 19:29

Windows下安装DeepSpeed

部署环境Windows1164bitsVisualStudio2022CUDAv11.8Python3.10PyTorch2.0.0+cu118下载DeepSpeedgitclonehttps://github.com

syson·2024-02-09 19:21

gensim模型（1）——Word2Vec

format='%(asctims)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)如果你错过了提示，Word2Vec是基于神经网络的广泛使用的算法，通常被称为"深度学习

qqqh777·2024-02-09 19:32

信息隐藏研究新动向

随着深度学习时代的来临，信息隐藏研究出现了新的变化。一方面，深度学习技术在信息隐藏的发展中发挥了重要作用；另一方面，信息隐藏也被运用到多种其它技术的研究中。

Hard Coder·2024-02-09 17:59

【闲谈】初识深度学习

在过去的十年中，深度学习彻底改变了我们处理数据和解决复杂问题的方式。从图像识别到自然语言处理，再到游戏玩法，深度学习的应用广泛且深入。

爱写代码的July·2024-02-09 17:23

2020-02-20 - 草稿

深度学习，走向核心素养，深度学习，教师的引领下，学生全身心的融入学习。深度学习常态意识，老师会被AI代替，能者为师，不前进就会淘汰，加快前进得脚步，督促，前进，学习不是补短，而是扬长，发挥孩子长处。

娟儿_34bf·2024-02-09 16:21

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.6

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.6ResidualNetworks(ResNet)随着我们设计越

南七澄江·2024-02-09 15:48

全网最详细的conda和pip更换清华镜像源教程

conda镜像源，默认为defaultscondaconfig--showchannels添加指定源condaconfig--addchannels*（*指代你要添加的源）接下来，我将带大家去找一下清华源的pytorch

数产第一混子·2024-02-09 15:18

conda镜像地址

pytorch镜像地址清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/北京外国语大学镜像：https://

Dalier.·2024-02-09 15:18

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.7

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.7DenselyConnectedNetworks(DenseN

南七澄江·2024-02-09 15:16

论文阅读_对比学习_SimCLR

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations中文题目：视觉表征对比学习的简单框架论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.05709v2领域：深度学习

xieyan0811·2024-02-09 15:20

AI与Python - 深度学习

weixin_42238387·2024-02-09 15:01

Transformer实战-系列教程14：DETR 源码解读1

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读1、项目配置主要环境installPyTorch1.5

机器学习杨卓越·2024-02-09 14:17

嵌入式深度学习技术在不同行业创造新的可能性

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDk3OTA3OA==&mid=2653790760&idx=1&sn=91e3adc193e69c4f2580c8e643a19eb9&chksm=bd268e418a5107577660ca9cbb5a280e7be75070104aad0698cf90e00d61c7bd

d5cc63d9e177·2024-02-09 14:27

问题：不属于大数据的特征的是( ) #职场发展#笔记

A.学习科学B.深度学习C.学习分析D.浅层学习参考答案如图所示

复古蛋卷·2024-02-09 13:43

使用PyTorch识别简单验证码

前言在这篇文章中，我们将演示如何使用PyTorch来识别简单的数字图形CAPTCHA。示例比较简单，主要演示图片预处理及简单的CNN网络。

tomo_wang·2024-02-09 11:43

如何用OpenCV加载Yolov5并使用CUDA加速

1背景随着Pytorch、TensorFlow等有效的框架被用来深度的学习开发，各种任务的模型也层出不穷。但是大多的部署往往依赖签名的两个框架，需要前面的两个框架大量的库。

geekboys·2024-02-09 11:28

【集群】Slurm作业调度系统的使用

最近使用集群进行实验，记录并学习集群系统进行深度学习的实验过程。集群所使用的作业调度系统为Slurm，这里记录下使用的常用命令和一些注意事项。

qq_29750461·2024-02-09 10:13

深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。

微学AI·2024-02-09 10:47

【人工智能】聊聊Transformer，深度学习的一股清流(13)

今天我们来聊一聊深度学习领域的一位“大明星”——Transformer模型。这个模型的提出可不得了，让自然语言处理领域焕发了新生。

魔道不误砍柴功·2024-02-09 09:09

MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类

2012年，法国工程学院院士Mallat教授深受深度学习结构框架思想的启发，提出了基于小波变换的小波时间散射网络，并以此构造了小波时间散射网络。

哥廷根数学学派·2024-02-09 09:17

深度学习|Keras识别CIFAR-10图像（CNN）

数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片，50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据，通过一下代码即可完成下载。fromkeras.datasetsimportcifar10importnumpyasnpnp.random.seed(10)(x_img_

罗罗攀·2024-02-09 09:42

实例分割论文阅读之：FCN：《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》

content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接：https://github.com/pytorch

交换喜悲·2024-02-09 09:44

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南监督学习的定义和简要说明监督学习在人工智能中的重要性和相关性概述什么是监督学习？

jcfszxc·2024-02-09 09:11

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容[解释]SegGPT与以前的模型相比如何？SegGPT在实践中是如何工作的？

jcfszxc·2024-02-09 09:10

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

小哥谈·2024-02-09 08:59

深度学习入门笔记（九）自编码器

自编码器是一个无监督的应用，它使用反向传播来更新参数，它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为，f(x)=x，f为自编码器，x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征，然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据，重现后的数据就是自编码器的输出。所以，从本质上来说，自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成：编码器（Encoder）：用于数据压缩。压缩特征向量（Compre

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:57

深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM

8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接，模型的输入数据之间是没有关联的，比如图像分类，每次输入的图片与图片之间就没有任何关系，上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域，这就成了一个短板。RNN因此出现，它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:56

使用yolov5时需要安装的requirements.txt

之前需要配置好pytorch，同时注意的是pytoorch版本需要在1.7以上1.github下载好requirements.txt文件内容如下：2.在cmd命令行转移到yolov5所在文件夹及配置的yolo

YoLo-8·2024-02-09 08:49

pytorch-索引切片

importtorcha=torch.rand(4,3,28,28)结果:会是一个四维的空间a.shape结果:(torch.Size[4,3,28,28])a[0].shape结果:torch.Size([3,28,28])a[0,0].shape结果:torch.Size([28,28])a[0,0,0].shape结果:torch.Size([28])a[0,0,3,6]结果:tensor(

青灯有味是儿时·2024-02-09 07:22

pytorch索引、切片、连接和换位

目录：1.torch.cat使用dim对Tensor进行指定拼接2.如何将一个Tensor按指定维度切片？3.按照索引对元素进行聚合4，如何按照索引选择目标数据？5、如何选出满足矩阵条件的元素？6.如何找出矩阵中的非零元素的索引？7.如何将输入张量分割成相同形状的的chunks？8.如何增加一个矩阵的维度（如1维变2维）？9.如何实现Tensor维度之间的转置？10.如何沿着某个维度切片后返回所有

逝去〃年华·2024-02-09 07:22

pytorch张量的索引和切片操作

直接上代码importtorcha=torch.randn(2,3,4)#构建维度为2×3x4的张量print(a)print(a[1,2,3])#取张量在0维的第一1号、1维的第2号、2维3号的元素（注意编号是从0开始）print(a[:,1:-1,1:3])#仅仅一个冒号表示取所有的，-1表示最后一个元素a[1,2,3]=-5#直接更改索引和切片会更改原始量的值print(a)print(a>

CrystalheartLi·2024-02-09 07:52

Pytorch 索引与切片

Pytorch索引与切片Indexingimporttorcha=torch.rand(4,3,28,28)#对第一个维度进行索引从最左边开始索引print("a[0].shape:\t",a[0].shape

沐雲小哥·2024-02-09 07:52

pytorch——索引和切片

用：索引和原生python没有什么区别，在这里就不写了index_selecta=torch.randn(4,3,28,28)print(a.index_select(0,torch.IntTensor([0,2])).shape)index_select方法第一个参数表示在哪一维度上操作，第二个参数表示要找这一个维度上的范围，第二个参数必须是一个张量，不能是list用…索引a=torch.ran

独孤醉人·2024-02-09 07:21

numpy pytorch切片和索引

1.：冒号有两种使用单冒号和双冒号。单冒号是双冒号的一个特例。start:end:step是完整写法，表示取start到end(不包含)，间隔step。所以会有变体，比如:2取0,1:-1取至倒数第二个-3:取倒数第三个至最后::2间隔一个取2....省略号（英文）表示省略维度，缺省则由程序自动判断3.，逗号维度分隔符4.None无表示增加维度，unsquenze也有同样用法。有np.newaxi

billbliss·2024-02-09 07:51

pytorch索引和切片

目录1.按索引方式取数据2.以python切片方式取数据3.指定index取数据4....代表除其前后指定维度外的所有维度5.masked_select()使用掩码选择元素6.take矩阵打平后选取1.按索引方式取数据a[0,0,2,4]其中0，0，2，4是索引从0开始2.以python切片方式取数据b=4索引是0,1,2,34张图片c=3索引是0,1,2[:2]0,1不包括2[1:]1,2[-1

wyw0000·2024-02-09 07:20

【Python】使用 requirements.txt 与 pytorch 相关配置

【Python】使用requirements.txt与pytorch相关配置前言一、pip1、导出结果含有路径2、导出不带路径的二、Conda1、导出requirements.txt2、导出yml文件三

何为xl·2024-02-09 07:09

【深度学习】pytorch 与 PyG 安装（pip安装）

【深度学习】pytorch与PyG安装（pip安装）一、PyTorch安装和配置（一）、安装CUDA（二）、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件（1）下载镜像文件（2）创建一个新的虚拟环境

何为xl·2024-02-09 07:36

Ubuntu 18.04上安装cuDNN 8.9.6.50：一站式指南

安装步骤1.启用本地仓库2.导入CUDAGPG密钥3.更新仓库元数据4.安装运行时库5.安装开发者库6.安装代码示例7.另外一种安装办法四、验证安装1.验证cuDNN版本2.测试示例代码五、总结一、前言在深度学习领域

梦想的理由·2024-02-09 06:28

ChatGPT-4.0：塑造未来对话的智能架构

一、语言理解：更加深入和广泛前沿技术：深度学习与大数据相结合ChatGPT-4.0利用了一个由1750亿参数构成的深度神经网络模型

Draven21·2024-02-09 06:32

第四届脑电深度学习入门班（训练营：2023.7.4~7.12）