深度学习pytorch问题记录

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络本文主要介绍如何在昇腾上使用pytorch对推荐系统中经典的网络模型WideDeep网络进行训练的实战讲解，使用数据集是criteo，主要内容分为以下几个模块
·2025-02-05 14:00

NeuralCF 模型：神经网络协同过滤模型

RecSys--deep-learning-recommendation-system/tree/main引言NeuralCF模型由新加坡国立大学研究人员于2017年提出，其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合
Lewis@·2025-02-05 13:31

AI 图像生成器，如何使用 Janus-Pro 和 Janus， Deepseek 的 Janus-Pro、Janus 和其他领先工具的比较

人工智能驱动的图像生成器使用深度学习算法将文本描述转换为逼真或艺术化的视觉效果，可满足营销、广告、游戏和内容创作等各种行业的需求。
知识大胖·2025-02-05 13:30

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

文章目录前言第一部分：图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer
Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

PyTorch中的 torch.nn.GRU

PyTorch中的torch.nn.GRUGRU（GatedRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种变种，常用于处理序列数据。
彬彬侠·2025-02-05 12:53

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习（是其中比较重要的分支）。深度学习源自于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。
武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化车牌识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计总结与展望引言车牌识别（LicensePlateRecognition，LPR）
2025年数学建模美赛·2025-02-05 12:20

关于大模型 AGI 应知应会＿生在AI发展的时代

一、大模型的核心概念与特点（一）什么是大模型大模型（LargeLanguageModels，LLMs）是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数
森焱森·2025-02-05 10:38

AI 浪潮席卷中国年，开启科技新春新纪元

随着大数据、云计算、深度学习等技术的不断成熟，AI不仅重塑了传统行业的面貌，更在新春佳节这一最具中国特色的时刻，以其独特的方式，开启了科技新春的新纪元。
芯作者·2025-02-05 10:35

pytorch 入门案例1 最基础模型 a+b=c

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optimimportSGDimportmatplotlib.pyplotasplt##################初始化输入输出参数########################x=[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]y=[[3],[7],[11],[15]]x=torch.tensor(x).fl
Tianwen_Burning·2025-02-05 10:01

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

自定义数据集：继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集，并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

PyTorch + CUDA环境配置

从目前的情况来看，CUDA版本和PyTorch和Py自身版本是绑定的，而cuDNN和CUDA的大版本绑定，而其中主要受限的其实是PyTorch支持的CUDA版本，因此，这里采用CUDA来适配PyTorch
weixin_54533760·2025-02-05 04:28

AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在音乐创作中的应用

随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习和生成模型的广泛应用，音乐创作过程正逐渐被赋予新的生命力。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-05 03:20

在量子计算与AI结合的未来，是否能够实现更高效、更复杂的模式识别和数据处理？

人工智能，特别是深度学习，已经在许多领域取得了突破性的进展。本文将探讨量子计算与AI结合的创新机会，重点分析其在模式识别和数据处理中的优势与挑战。
concisedistinct·2025-02-05 03:16

python必读书单

文章目录{编程入门}{编程进阶}{算法基础}{Web开发}{网络编程}{爬虫}{安全}{数据分析}{数据科学}{数据挖掘}{机器学习}{深度学习}{其他方向}{编程入门}父与子的编程之旅：与小卡特一起学
Vin0sen·2025-02-05 02:08

心法利器[127] | 24年算法思考-特征工程和经典深度学习

心法利器本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。2023年新的文章合集已经发布，获取方式看这里：又添十万字-CS的陋室2023年文章合集来袭，更有历史文章合集，欢迎下载。往期回顾心法利器[122]|效果提升的根本来源讨论心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125
机智的叉烧·2025-02-05 01:37

Pytorch深度学习实战2-1：详细推导Xavier参数初始化(附Python实现)

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
2401_84140080·2025-02-05 01:35

我想知道 为什么 torch的view 会吧 列和行算一起 进行view ...

在PyTorch中，torch.view是一个非常强大的操作，用于改变张量（Tensor）的形状，而不改变其数据。
zhangfeng1133·2025-02-05 01:05

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TensorFlow是谷歌大脑团队开发的开源机器学习库，广泛应用于深度学习、人工智能等领域。
ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

大模型带你学pytorch课程

看起来你想要开始学习PyTorch，这是一个非常棒的选择！PyTorch是一个强大的开源机器学习框架，由Facebook的人工智能研究实验室开发，被广泛用于深度学习模型的构建和训练。
立杰说·2025-02-05 01:33

【2024年国内一些知名的免费AI对话工具的对比】

这些工具基于各自公司的深度学习和自然语言处理技术，为用户提供智能对话服务。百度文心一言特点:基于ERNIE模型，拥有知识增强、检索增强和对话增强的技术特色，支持跨模态生成。
龙少9543·2025-02-05 01:02

用于深度学习的硬件配置列表

自己2021年配制的一台深度学习机子，体验是水冷没必要（主要是安装费劲）。注意电源功率一定要够，不然带不动显卡，最好是1000w左右。
Mr.Q·2025-02-05 01:01

计算范式的变革：从图灵机到神经网络

图灵机，神经网络，计算范式，深度学习，机器学习，人工智能，算法，模型1.背景介绍自20世纪中叶以来，计算机科学经历了飞速发展，计算范式也经历了深刻的变革。
AI架构设计之禅·2025-02-04 23:49

【Python】已解决：Python读取字典查询键报错“KeyError: ‘d‘”

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-02-04 23:19

DeepSeek R1重塑行业标准：BIM智能审查效率提升300%的实战解密

传统人工审查方式存在效率低、标准不统一、易遗漏等问题，DeepSeekR1框架支持的智能审查系统通过以下技术突破实现革新：多源异构数据融合：支持IFC/RVT/DWG等格式的自动转换语义特征解析引擎：基于深度学习的构件特征识别准确率达
Coderabo·2025-02-04 20:55

DeepSeek R1赋能智能建造：施工安全风险预判系统全栈开发实战与创新解析

DeepSeekR1智能分析系统通过融合计算机视觉、物联网传感技术和深度学习算法，构建了多维度的风险预警体系。本系统具备以下核心功能：实时视频监控分析（安全装备检测、危险区域入侵识别）设备状态
Coderabo·2025-02-04 20:55

基于深度学习的政策效果仿真推演：实现智能化决策支持

政策效果仿真推演：基于DeepSeekR1的人工智能驱动决策支持系统引言政策效果仿真推演是现代社会治理中不可或缺的重要环节。通过模拟不同政策在实际执行过程中可能产生的各种影响，政府和相关机构可以更科学地制定和调整政策，从而提高治理效率和效果。然而，传统的政策仿真方法往往依赖于大量的历史数据、复杂的数学模型以及人工经验判断，存在耗时长、成本高、结果不够精准等问题。近年来，随着人工智能技术的快速发展，
Coderabo·2025-02-04 19:22

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

如是我闻：在卷积和池化操作中，计算输出维度的公式是关键，它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式，并结合解释它们的意义：1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\te
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化（Pooling）的输出大小公式类似卷积，但更加简单：输出大小=输入
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

Pytorch学习笔记（二）

tensor的创建使用pytorch中的列表创建tensortensor=torch.Tensor([[-1,1],[0,2<
不牌不改·2025-02-04 19:21

pytorch中深度拷贝_PyTorch中的拷贝与就地操作详解

In-place操作pytorch中原地操作的后缀为_，如.add_()或.scatter_()，就地操作是直接更改给定Tensor的内容而不进行复制的操作，即不会为变量分配新的内存。
weixin_39906130·2025-02-04 19:51

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存，但是训练的时候一定要小心使用。如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。有几种简单的方法可以减少模型占用的GPU内存，例如：考虑改变模型的架构或使用具有较少可训练参数的模型类型(例如，选择DenseNet-121而不是DenseNet-
小白学视觉·2025-02-04 19:49

Python | Pytorch | 什么是 Inplace Operation（就地操作）？

如是我闻：在PyTorch中，InplaceOperation（就地操作）是指直接修改Tensor本身，而不是创建新的Tensor的操作。
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:18

深度学习-98-大语言模型LLM之基于langchain的代理create_react_agent工具

文章目录1Agent代理1.1代理的分类1.2ReAct和Structuredchat2代理应用ReAct2.1创建工具2.1.1嵌入模型2.1.2创建检索器2.1.3测试检索结果2.1.4创建工具列表2.2初始化大模型2.3创建Agent2.4运行Agent3参考附录1Agent代理Agent代理的核心思想是使用语言模型来选择要采取的一系列动作。(1)在链中，动作序列是硬编码的。(2)在代理中，
皮皮冰燃·2025-02-04 18:46

大模型文件格式GGUF格式

大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架，其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式，如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训练结果。但是
·2025-02-04 18:36

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

【大模型应用开发 动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

【大模型应用开发动手做AIAgent】第二轮思考：模型决定计算关键词：大模型，AIAgent，模型决定计算，模型优化，计算优化，硬件加速，效率提升1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展，大模型在自然语言处理
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

AI Agent: AI的下一个风口 具身机器人的发展趋势

AIAgent:AI的下一个风口——具身机器人的发展趋势1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习的突破性进展，我们正目睹着从“智慧大脑”向“具身智能”的转变。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

同时，了解常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础：学习深度学习的基本原理和常用算法，
程序员辣条·2025-02-04 16:57

Unreal虚幻引擎使用遇到的问题记录

文章目录Thegamemodule‘MyGame’couldnotbeloaded.TheremaybeanoperatingsystemerrororthemodulemaynotbeproperlysetupThegamemodule‘MyGame’couldnotbeloaded.Theremaybeanoperatingsystemerrororthemodulemaynotbeprope
EngZegNgi·2025-02-04 16:54

Mac使用的一些常见问题记录

文章目录无密码的证书.p12导入问题无密码的证书.p12导入问题双击.p12证书进行安装，要求输入密码。由于证书没有密码，因此直接点击"确定"。结果报错如下图。解决方案：证书不要没有密码，可以弄一个简单密码…使用命令行导入，命令为：securityimport-k~/Library/Keychains/login.keychain-P""-T/usr/bin/codesign。没有密码的话，就为空
EngZegNgi·2025-02-04 16:24

什么是大模型？大模型从入门到精通（超详细）看这一篇就够了！！！

大模型（LargeModels），通常指的是拥有大量参数的深度学习模型。这些模型由于其规模庞大，能够捕捉到数据中的复杂模式，因此在自然语言处理（NLP）、计算机
AI产品经理·2025-02-04 15:51

超级好用、超准文字识别框架----飞浆PaddlePaddleOCR（文件检测+识别）实战篇

目录简介项目介绍安装难点问题解决办法参数介绍模型推理调用简介飞桨（PaddlePaddle）OCR（OpticalCharacterRecognition）是一个开源的深度学习框架，用于文字识别任务。
数虫·2025-02-04 14:46

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

以下是一个基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目，用于对茶汤照片进行背景处理、提取RGB值的详细步骤及代码示例。
max500600·2025-02-04 14:45

毕设开源 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果
knooor·2025-02-04 12:28

全场景深度学习开源框架（MindSpore）

MindSpore是华为推出的一款全场景深度学习开源框架。旨在实现不同计算平台（如云端、边缘端、端侧）和不同硬件（如CPU、GPU、Ascend等）之间的高效协同。
deepdata_cn·2025-02-04 11:41

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

1.导入必要的库首先，导入我们需要的库：Numpy、Pytorch和相关工具包。
辞落山·2025-02-04 10:40

AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧

一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。
俞兆鹏·2025-02-04 10:35

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。
零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01
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