神经网络复现pytorch 第2页

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。Netron有个官方的网站：Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了

量子-Alex·2024-09-12 20:32

PHP中使用grpc服务的教程详解

grpc是面对微服务框架而风生水起的，上次我用python编写了一个图神经网络处理的微服务，使用grpc放在我的服务

Oona_01·2024-09-12 18:16

Transformer模型：WordEmbedding实现

前言最近在学Transformer，学了理论的部分之后就开始学代码的实现，这里是跟着b站的up主的视频记的笔记，视频链接：19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现

Galaxy.404·2024-09-12 17:42

如何使用Pytorch-Metric-Learning？

文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning？

鱼儿也有烦恼·2024-09-12 17:12

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:37

一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq

zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

机器学习和深度学习的区别

深度学习：则是机器学习的一个子领域，它利用深度神经网络模型进行学习和预测。深度学习在21世纪初开始兴起，特别是随着大数据的普及和计算能力的显著提升

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

项目实训十四

将pytorch模型封装成接口由于前面对于模型的构建、训练、评估都以完成，接下来要做的就是将按照项目要求，将模型封装成接口，供后端直接调用。

qq_51946537·2024-09-12 11:37

深度神经网络详解：原理、架构与应用

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

阿达C·2024-09-12 10:00

pytorch矩阵乘法

一、torch.bmminput1shape:(batch_size,seq1_len,emb_dim)input2shape:(batch_size,emb_dim,seq2_len)outputshape:(batch_size,seq1_len,seq2_len)注意：torch.bmm只适合三维tensor做矩阵运算特别地，torch.bmm支持tenso广播运算input1shape:(

weixin_45694975·2024-09-12 10:59

谷歌发布AI驱动实时游戏引擎：GameNGen的研究框架

一、定位GameNGen是一个革命性的神经网络驱动的游戏引擎，它利用人工智能技术实现了游戏开

花生糖@·2024-09-12 10:27

pytorch矩阵乘法总结

1.element-wise（*）按元素相乘，支持广播，等价于torch.mul()a=torch.tensor([[1,2],[3,4]])b=torch.tensor([[2,3],[4,5]])c=a*b#等价于torch.mul(a,b)#tensor([[2,6],#[12,20]])a*torch.tensor([1,2])#广播,等价于torch.mul(a,torch.tensor

chenxi yan·2024-09-12 10:26

推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learning

潘惟妍·2024-09-12 09:53

Nginx越界读取缓存漏洞 CVE-2017-7529 漏洞复现

Nginx越界读取缓存漏洞（CVE-2017-7529）byADummy0x00利用路线POC验证—>读取到缓存文件中位于“http返回包体”前的“文件头”、“http返回包头”等内容0x01漏洞介绍Nginx在反向代理站点的时候，通常会将一些文件进行缓存，特别是静态文件。缓存的部分存储在文件中，每个缓存文件包括“文件头”+“HTTP返回包头”+“HTTP返回包体”。如果二次请求命中了该缓存文件，

ADummy_·2024-09-12 08:48

【小贪】项目实战——Zero-shot根据文字提示分割出图片目标掩码

我们需要复现两个Zero-shot的开源项目，分别为IDEA研究院的GroundingDINO和Facebook的SAM。

贪钱算法还我头发·2024-09-12 08:14

【漏洞复现】华三 H3C IMC 智能管理中心 /byod/index.xhtml RCE

免责声明：本文内容旨在提供有关特定漏洞或安全漏洞的信息，以帮助用户更好地了解可能存在的风险。公布此类信息的目的在于促进网络安全意识和技术进步，并非出于任何恶意目的。阅读者应该明白，在利用本文提到的漏洞信息或进行相关测试时，可能会违反某些法律法规或服务协议。同时，未经授权地访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或其他严重后果。作者不对读者基于本文内容而产生的任何行为或后果承担责任。读者在使用本文所

凝聚力安全团队·2024-09-12 06:37

如何利用AI提高内容生产效率?

基于深度学习的生成：通过训练深度神经网络来生成自然语言文本等内容。需要注

学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

Rocky006·2024-09-12 03:46

pytroch2.4 提示到不到fbgemm.dll

#python/pytorch/问题记录```>>>importtorchTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Users\95416

bziyue·2024-09-12 03:44

基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务（附带完整代码）

本文主要实现在pytorch框架下，训练CIFAR数据集，通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。

难得北窗高卧·2024-09-12 01:00

计算机组成原理：总线技术深度解析

它是连接计算机硬件组件的神经网络，负责协调数据、指令和电源的流动。今天，我们将深入探讨总线的概念、类型、标准以及

努力编程的阿伟·2024-09-12 01:27

Pytorch深度学习- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用（小土堆）

Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结

Mr chenxizhi·2024-09-12 00:23

动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms

Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。

#include<菜鸡>·2024-09-12 00:51

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

探秘3DUNet-PyTorch：高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域，三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

特征调制通过动态调整神经网络中间层的特征，使模型能够根据不同的上下文、输入或任务自适应地调整自身的行为。特征调制的核心概念特征调制的基本思想是通过某种形式的参数调节来改变特征表示的性质

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

使用C++编写接口调用PyTorch模型，并生成DLL供.NET使用

一、将PyTorch模型保存为TorchScript格式1）构造一个pytorch2TorchScript.py，示例代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnimportargparsefromnetworks.seg_modelingimportmodelasViT_segfromnetworks.seg_modelingimportCONFIGSasCONFIGS

编程日记✧·2024-09-11 23:17

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。

eeee~~·2024-09-11 23:16

动手学深度学习（pytorch土堆）-02TensorBoard的使用

1.可视化代码使用了torch.utils.tensorboard将数据记录到TensorBoard以便可视化。具体来说，它将标量数据记录到目录logs中，使用的是SummaryWriter类。代码分解如下：SummaryWriter("logs")：初始化一个TensorBoard的写入器，日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x",i,i)：在循环的每一次迭代

#include<菜鸡>·2024-09-11 23:15

使用3DUNet训练自己的数据集（pytorch）— 医疗影像分割

代码：lee-zq/3DUNet-Pytorch:3DUNetimplementedwithpytorch(github.com)文章<cicek16miccai.pdf(uni-freiburg.de

编程日记✧·2024-09-11 23:44

【Python】成功解决IndexError: list index out of range

博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。

高斯小哥·2024-09-11 21:34

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed

确认安装了合适的PyTorch版本，mmcv常常需要与PyTorch版本紧密配合。

哎呀——哪是啥·2024-09-11 21:57

李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记

读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da

Rrrrrr900·2024-09-11 20:54

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

卷积神经网络工程实践

小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层

路小漫·2024-09-11 19:15

PyTorch中用于神经网络的开源特征可视化工具包

//mp.weixin.qq.com/s/CTS3MUkcNTZXbAR2gvkcQw1.设置场景给概览功能的可视化作为一个研究领域，并推出了FlashTorch- 一个开放源码的功能可视化工具包建在PyTorch

顾北向南·2024-09-11 18:00

大模型时代，新手和程序员如何转型入局大模型行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

我爱学AI·2024-09-11 14:44

深度学习算法，该如何深入，举例说明

理论深入数学基础线性代数：理解向量、矩阵、特征值和特征向量等，对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

「漏洞复现」契约锁电子签章平台 add 远程命令执行漏洞

鲨鱼辣椒丶D·2024-09-11 12:28

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

2024年云曦网络安全实验室2024春季学期开学考复现Writeup

构造的payloa为http://172.16.17.201:50183/Gentle_sister.php/?my_parameter[]=1可以直接访问也可以Hackbar工具传参。通过使用my_parameter[]=1，相当于是告诉服务器，我们在传递的是一个包含1的数组而非数字或字符串，在这种情况下，$_GET[‘my_parameter’]得到的将是一个数组，而不是一个单一的值。原本脚本

2301_82257383·2024-09-11 11:20

torch.stack()方法在数据集构造中的应用

torch.stack()是PyTorch中用于将多个张量沿着新维度进行堆叠的操作。

大多_C·2024-09-11 11:47

Pytorch维度转换操作：view，reshape，permute，flatten函数详解

引言Pytorch中常见的维度转换函数有view,reshape,permute,flatten。本文将详细介绍这几个函数的作用与使用方式，并给出了具体的代码示例，希望能够帮助大家。

ghx3110·2024-09-11 10:43

BUUCTF 2021-10-4 Pwn

EXPFSOPhouseoforange_hitcon_2016分析前置知识House_of_orangeFSOPEXPzctf_2016_note3分析EXPgyctf_2020_document分析EXP动态调试复现护网杯

Ch1lkat·2024-09-11 10:11

pytorch计算网络参数量和Flops

fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万（/1000000）M，fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda()flop_counter=FlopCountAna

Mr_Lowbee·2024-09-11 10:08

SSD目标检测系统

首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果

月见樽·2024-09-11 09:36

【Hopfield 网络】记忆和联想

Hopfield网络：记忆和联想这篇内容是观看这个视频（神经网络是如何联想和记忆的）之后的emmm可以说是总结吧！开篇如果我们突然听到了一首歌，我们为什么能快速的反应出这是哪首歌？这很不可思议，对吧！

Deno_V·2024-09-11 06:44

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