深度学习pytorch问题记录第31页

从事机器视觉，笔记本电脑该如何选型

机器视觉和深度学习，对计算机的CPU、内存、显卡、硬盘要求都较高，价位基本到7000以上，显卡一般不会差的！选型原因：1）CPU要好，是因为这2者都会涉及大量数据处理，数据计算。

他在从中笑·2024-02-07 08:55

“拍案叫绝”的语文课

6月6日，为期一天的全国深度学习教育研究联盟校思维课堂展示暨诊断活动在实验小学圆满结束。图片发自App最让人回味无穷的是夏老师的一节“拍案叫绝”的语文课！

义芳·2024-02-07 08:56

Jetson Xavier NX CUDA、cuDNN、TensorRT与Pytorch环境配置

橘子大虾关注IP属地:江苏0.1312022.05.1911:31:43字数331阅读3,854torch与vision源码安装包下载链接：https://pan.baidu.com/s/1mrIgGoMo0bq6otGhlh-E3A提取码：6sb31.Cuda、CuDNN和TensorRT在JetsonXavierNx控制台中执行指令#更新软件源sudoaptupdate#安装JetPack组件

想努力的人·2024-02-07 08:07

orin nx 安装paddlespeech记录

版本8.6.0.166Deepstream版本6.2Python版本3.8算力100T安装paddlepaddle：去飞桨官网下载jetpack版本的：下载安装Linux推理库-PaddlePaddle深度学习平台当需要调用语速的接口时

想努力的人·2024-02-07 08:35

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

实训1：Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包，如向量化操作，广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中，你需要用python实现Softmax回归方法，用于MNIST手写数字数据集分类任务。你需要完成前向计算loss和参数更新。你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm

住在天上的云·2024-02-07 08:04

1、深度学习环境配置相关下载地址整理（cuda、cudnn、torch、miniconda、pycharm、torchvision等）

小树苗m·2024-02-07 07:29

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN用于图像识别较多，而RNN用于语言处理较多。

半亩花海·2024-02-07 07:18

Spine在Unity中常见问题

关于Spine的问题记录@[Spine]Spine在Unity中常见问题首先要确定使用的Spine版本，然后去官网下载对应的Spine版本的包，高版本不兼容低版本http://zh.esotericsoftware.com

縁の翼·2024-02-07 07:14

2.6总结

听一整章的深度学习网课了洛谷网课（网课还没听完，明天继续更）vector插入vector遍历前向星拓扑排序

莫欺少年穷。·2024-02-07 07:09

下载bert-base-uncased-pytorch_model.bin文件

下载model.bin文件好不容易找国外朋友帮忙下载的，因为文件太大而无法上传，所以我放到了我的百度网盘里。有需要自取哈：链接：https://pan.baidu.com/s/17LExjHc7PsZxSJXKcXhQ4A提取码：x8aq

君小墨·2024-02-07 06:19

dede织梦建站问题记录—数据库服务器或登录密码无效，\n\n无法连接数据库，请重新设定！

1、数据库服务器或登录密码无效，\n\n无法连接数据库，请重新设定！选择数据库失败，可能是你没权限，请预先创建一个数据库2、写入配置失败写入配置失败，请检查根目录下的../data目录是否可写入

Susan1998·2024-02-07 06:24

JCTC | 利用几何深度学习对蛋白质-配体结合pose进行等变灵活建模

作者提出了一种名为FlexPose的新型深度学习框架，它可以直接对复杂结构进行建模，而不需要传统的采样和评分策略。该模型结合了标量-向量双特征表示和SE(3)等变网络设计来处理动态结构变化。

药研猿·2024-02-07 05:33

人工智能|深度学习——基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统

代码下载：基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统.zip资源-CSDN文库1.研究的背景水下场景目标检测是水下机器人、水下无人机和水下监控等领域中的重要任务之一。然而，由于水下环境的复杂性和特殊性，水下目标检测面临着许多挑战，如光线衰减、水下散射、水下噪声等。因此，开发一种高效准确的水下场景目标检测系统对于提高水下任务的执行效果和水下资源的利用效率具有重要意义。目前，基于深度

博士僧小星·2024-02-07 05:25

【转载】详解残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过

yepeng2007fei·2024-02-07 05:15

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：模型配置：训练策略：评估指标：实验过程：数据预处理：模型训练：模型验证：实验结果与分析：4.关键代码实现5.总结：摘要：随着深度学习的发展

沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

MUTAN readme文件（翻译）

\VQA的新版本PyTorch代码现已提供，链接在这里:代码链接这个仓库是由RemiCadene（LIP6）和HediBen-Younes（LIP6-Heuritech）创建的，他们是在UPMC-LIP6

hongyuyahei·2024-02-07 04:30

时间序列预测 —— DeepAR 模型

时间序列预测——DeepAR模型DeepAR模型是一种专门用于处理时间序列概率预测的深度学习模型，它可以自动学习数据中的复杂模式，提高预测的准确性。

Persist_Zhang·2024-02-07 04:21

论文阅读-通过云特征增强的深度学习预测云工作负载转折点

论文名称：CloudWorkloadTurningPointsPredictionviaCloudFeature-EnhancedDeepLearning摘要云工作负载转折点要么是代表工作负载压力的局部峰值点，要么是代表资源浪费的局部谷值点。预测这些关键点对于向系统管理者发出警告、采取预防措施以实现高资源利用率、服务质量（QoS）和投资收益至关重要。现有研究主要只关注于工作负载未来点值的预测，而没

向来痴_·2024-02-07 02:43

深度学习的进展

深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力，以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用：1.计算机视觉图像分类与识别：随着深度卷积神经网络的发展，如AlexNet、VGG、Inception系列

李建军·2024-02-07 01:20

《学历案与深度学习》

1.深度学习的主要表征有三：一是高投入，即学生高度参与课堂学习，如倾听、专注和坚毅等；二是高认知，即超越了解、记住、复述、背诵等浅层次认知，强调深度理解、问题解决、创造性思维、批判性思维等高阶认知；三是复杂环境

教育小硕·2024-02-07 01:15

[深度学习]stable diffusion官方模型下载地址

由于老忘记下载地址还有官方给的下载地址我也是老找不到，因此放博客备份一下，同时也给有需要的人。1.4版本下载：CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original·HuggingFace1.5版本下载：runwayml/stable-diffusion-v1-5atmainsdxl-0.9.0版本下载https://huggingface.co/stabilityai/s

FL1623863129·2024-02-07 01:14

来自motionface目光直视AI工具Eyemock

这款AI软件利用深度学习技术，通过分析大量人脸图像数据，学习并复制人类的眼神动态。用户只需将视频导入软件，选择需要修改的片段，软件便会自动检测并修改人脸眼睛的方

Softboy_TM·2024-02-07 01:10

自学Python 1 介绍

Python是一款计算机语言，对大数据分析、人工智能等机器学习、深度学习都提供了大力的支持。它背后有最庞大的“代码库”，也称之它为“胶水语言”。

江南赴艽野·2024-02-07 01:58

一、Python的自述

1.我们为什么要学习pythonpython应用范围广对大数据分析、人工智能中至关重要的机器学习、深度学习都提供了大力支持背后有最庞大的“代码库”习惯称为“胶水语言”2.python能做啥能抢票，数据分析

多斯Niko·2024-02-07 01:54

科技成果：AI在智慧农业中的应用科普

高通量土壤成分智能检测机器人3.1原创性技术成果3.2技术亮点MyThoughtsReference本文版权归属中国科学院合肥物质院智能所微信公众号所有1.番茄采摘机器人大脑：ROS系统四大核心技术：深度学习算法提高果实识别率

猛码Memmat·2024-02-07 00:34

超详细YOLOv8虚拟环境搭建（cuda+pyside6+pytorch+ultralytics库）

YOLOv8虚拟环境搭建（cuda+pyside6+pytorch+ultralytics库）前言1、安装Anaconda和PyCharm2、打开项目目录3、新建一个虚拟环境4、激活环境5、安装GPU版本

东东不熬夜·2024-02-06 22:24

深度学习水论文怎么缝模块？搭积木永不过时！(附80个即插即用模型)

深度学习如何创新？如何水模型？总结来说就八个字：排列组合，会讲故事。说直白点，就是缝模块。先看看别人怎么做，然后根据自己的实际情况将这些模块来一波随机组合，这样效率会高很多。

深度之眼·2024-02-06 22:57

深度学习缝模块怎么描述创新点？(附写作模板+涨点论文)

深度学习缝了别的模块怎么描述创新点、怎么讲故事写成一篇优质论文？简单框架：描述自己这个领域，该领域出现了什么问题，你用了什么方法解决，你的方法有了多大的性能提升。其中，重点讲清楚这两点：创新和贡献。

深度之眼·2024-02-06 22:25

复杂人像背景分割解决方案

美摄科技的复杂人像背景分割解决方案采用深度学习算法，结合大量的训练数

美摄科技·2024-02-06 21:23

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。损失函数衡量模型在给定输入上的预测输出与实际输出之间的差距，而梯度则表示损失函数相对于模型参数的变化率。

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

【推荐系统】YoutubeDNN召回

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

机器学习简要概述

深度学习出现，一定程度解决了特征提取的难题，机器学习繁荣起来。

@Duang~·2024-02-06 19:03

Pix2Pix理论与实战

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111一、引入在之前的学习中

我也不太懂·2024-02-06 18:19

G6-CycleGAN

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111一、CycleGan

我也不太懂·2024-02-06 18:19

G7-Semi-Supervised GAN解读

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一

我也不太懂·2024-02-06 18:18

环境配置：Udacity的Self-Driving项目安装运行

该项目由Udacity与自动驾驶领域的领先公司和专业人士合作开发，涵盖了从传感器融合到深度学习等多个方面的内容。本篇内容将介绍此项目如何在自己的环境中进行配置。

马上到我碗里来·2024-02-06 18:45

Pytorch入门＞ 1.1张量的运算广播机制及其他操作

1.张量运算张量的四则运算：加x+y,减x-y,乘x*y,除x/y其他运算：幂x**y，指数函数torch.exp()对张量所有元素求和.sum()张量的范数torch.norm(),其中tensor必须为浮点数。importtorchu=torch.tensor([3.,4.])torch.norm(u)2.torch.cat()张量的拼接dim=0时按行拼接（加在后面），dim=1时按列拼接（

codanlp·2024-02-06 18:30

Pytorch深度学习|张量基础操作

[1,2,3,4,5]2阶张量：矩阵，[[1,2,3],[4,5,6]]3阶张量：3维矩阵，[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],[[9,10,11,12],[13,14,15,16]]]2.Pytorch

茶墨先生·2024-02-06 18:00

PyTorch的10个基本张量操作

PyTorch是一个基于python的科学计算包。它的灵活性允许轻松集成新的数据类型和算法，并且框架也是高效和可扩展的，下面我们将介绍一些Pytorch的基本张量操作。

deephub·2024-02-06 18:58

Java入门之JavaSe（韩顺平p1-p?）

爪洼纯小白入门，C++只会STL、python只会基础Pytorch、golang参与了一个Web后端项目，可以说项目小白（虽然跟着字节青训营学过个把月golang和后端基础，但课程知识量太大，高度太高

consult_·2024-02-06 18:54

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.4

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。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.4NetworkswithParallelConnections

南七澄江·2024-02-06 18:23

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.5

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。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.5BatchNormalization批量规范化应用于单个可选层

南七澄江·2024-02-06 17:51

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.3

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。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.3NetworkinNetworks:NiNNiN的想法是在每个

南七澄江·2024-02-06 17:50

小蛇学python（22）pytorch配置cuda实现GPU加速

深度学习如火如荼，使用普通的cpu来跑模型真的让人急死，就算最普通的垃圾显卡，只要支持cuda，就可以实现gpu加速，其速度至少是cpu的5倍。

跌跌撞撞小红豆·2024-02-06 17:43

目标检测(五)：用个人数据集实现SSD-Pytorch的训练与预测

简记步骤0：环境step0：环境配置步骤1：数据集转换step1：用`voc2ssd.py`生成索引文件step2：用`voc_annotation.py`生成用于训练的文件步骤2：训练网络step3：修改`config.py`文件step4：运行`train.py`文件步骤3：预测step5：修改根目录下`ssd.py`文件step6：修改nets目录下`ssd.py`文件step7：运行`pr

犬冢紬希·2024-02-06 17:33

PyTorch2中TorchText的基本使用方法

TorchText基本使用方法TORCHTEXT.NNMultiheadAttentionContainer：多头注意力容器torchtext.nn.MultiheadAttentionContainer(nhead,in_proj_container,attention_layer,out_proj,batch_first=False)参数作用nhead多头注意力模型中的头数in_proj_co

神奇的布欧·2024-02-06 17:03

pytorch——保存‘类别名与类别数量’到权值文件中

前言不知道大家有没有像我一样，每换一次不一样的模型，就要输入不同的num_classes和name_classes,反正我是很头疼诶，尤其是项目里面不止一个模型的时候，更新的时候看着就很头疼，然后就想着直接输入模型权值文件的path该多好，然后我就搞起来了。在自己的类中加入想要加入数据信息classyour_nets(nn.Module):def__init__(self,num_classes=

黑夜寻白天·2024-02-06 17:02

易 AI - 使用 TensorFlow 2 Keras 实现 AlexNet CNN 架构

makeoptim.com/deep-learning/yiai-alexnet-implementation前言网络结构实现SequentialSubclassingDemo小结参考前言上一篇笔者使用如何阅读深度学习论文的方法阅读了

CatchZeng·2024-02-06 17:57

对话系统介绍和基础神经网络模型

然而，得益于人工智能的复兴，尤其是深度学习的发展，现代聊天机器人可以与丰富的话题进行对话，从你的生日派对到拜登的演讲，如果你愿意，它们可以为你的派对场所预定位置或播放演讲视频。

浅白Coder·2024-02-06 17:24

对话系统介绍和基础神经网络模型(三)

由于深度学习突出的性能，我们重点描述基于深度系统的任务式对话系统。我们将介绍模块化系统和端到端系统的原理以及面向任务式对话系统的相关挑战和热点研究话题。面向任务式对话系统旨在准确地