自学pytorch

yolov5 c++ onnx pytorch pycharm gpu train test

目的：目标实时检测；方法：c++调用yolov5模型；数据资源参考：【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程（2022.06.28全新版本v6.1）_yolov5教程-CSDN博客代码:#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn;//#classnamesstd::vectorclasses={"
mulsh·2025-02-06 12:50

【零基础到精通】小白如何自学网络安全

小白人群想学网安但是不知道从哪入手？一篇文章告诉你如何在4个月内吃透网安课程，掌握网安技术一、基础阶段1.了解网安相关基础知识了解中华人民共和国网络安全法、熟知网络安全的相关概念：包括信息安全、风险管理、网络攻防原理、认证与加密等基本概念，Linux操作系统Linux操作系统目录结构Linux命令格式Linux文件和目录操作命令Linux用户和用户组操作命令Linux查看和操作文件内容命令3.计算
黑客demon·2025-02-06 08:51

手动计算conv1d 及pytorch源码

文章目录1.conv1d2.pytorch源码1.conv1dconv1d的作用是进行一维的卷积计算，将卷积核沿着输入矩阵进行一维卷积，具体参考如下excel通过网盘分享的文件：conv1d.xlsx链接
取个名字真难呐·2025-02-06 08:21

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

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetdata=np.array([[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.
sirius12345123·2025-02-06 06:39

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

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDatasetimportnumpyasnp#自定义数据集类classCustomDataset(Dataset):def__init__(self,x_data,y_data):self.x_data=torch.from_numpy(x_data).float()self.y_data
菜狗woc·2025-02-06 06:35

【Rust自学】10.3. trait Pt.1：trait的定义、约束与实现

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦，对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)题外话：trait的概念非常非常非常重要！！！整个第10章全都是Rust的重难点！！！10.3.1.什么是traittrait意为特征、特质。trait用来向Rust编译器描述某种类型具有哪些并且可以与其它类型共享的功能。trait可以以抽象的方式来定义共享的行为。与trait相关的还有traitbound
SomeB1oody·2025-02-06 04:15

【Rust自学】10.2. 泛型

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦，对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)题外话：泛型的概念非常非常非常重要！！！整个第10章全都是Rust的重难点！！！10.2.1.什么是泛型泛型的主要功能是提高代码的复用能力，适用于处理重复代码的问题，也可以说是实现数据与算法的分离。泛型是具体类型或其它属性的抽象代替。它的意思是你写代码时写的泛型代码并不是最终的代码，而是一种模版，里面有一些
SomeB1oody·2025-02-06 04:45

【Rust自学】19.2. 高级trait：关联类型、默认泛型参数和运算符重载、完全限定语法、supertrait和newtype

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（加关注即可阅读全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)19.2.1.在trait定义中使用关联类型来指定占位类型我们首先在第10章的10.3.traitPt.1：trait的定义、约束与实现和10.4.traitPt.2：trait作为参数和返回类型、traitbound中介绍了trait，但我们没有讨论更高级的细节。现在我们来深入了解关
SomeB1oody·2025-02-06 03:37

Python如何解决“No module named ‘torch’”错误

Python如何解决“Nomodulenamed‘torch’”错误1.选择版本：稳定版本or预览版本2.了解你的操作系统3.工具选择4.如何与PyTorch通信5.CPU还是GPU？
程序媛一枚~·2025-02-06 01:25

Python Pandas | 数据分析编程练习100例笔记

#课程视频网站：PythonPandas数据分析，编程练习100例_哔哩哔哩_bilibili#目前更新到视频69正在自学pythonpandas。
yatingliu2019·2025-02-05 23:41

大一计算机的自学总结：链表相关题目

前言链表题写起来有种纯看数值的美，没什么高深的算法思路，全看过硬的coding能力。（捂脸）一、相交链表/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*ListNode*next;*ListNode(intx):val(x),next(NULL){}*};*/classSolution{public:ListNode*getI
WBluuue·2025-02-05 23:38

大一计算机的自学总结：基数排序

前言之前的所有排序都是基于“比较”这一过程的，而计数排序和基数排序则是不使用比较的排序。时间复杂度方面，基数排序和计数排序都是O(n)，比之前的排序算法都要优秀，但对数据有很大要求。一、计数排序#includeusingnamespacestd;//全局变量#definen10intarr[n];inthelp[20]={0};//计数排序voidcountSort(){for(inti=0;i0
WBluuue·2025-02-05 23:08

大一计算机的自学总结：链表的相关操作

大一计算机的自学总结：单双链表的反转一、合并两个有序链表#include#include"LinkedListFunction.h"usingnamespacestd;//合并两个有序链表Listmerge
WBluuue·2025-02-05 23:07

《大话数据结构》-程杰自学数据结构感悟

2.好的自学读物的目标是让初学者“独自”全盘掌握知识，需要强调“独自”一词，这就说明读者在阅读时，是完全依靠自己的力量来向未知出发挑
安夏886·2025-02-05 23:37

大一计算机的自学总结：数据结构设计相关题

前言说实在的，感觉这种设计数据结构的题比链表题还要ex，尤其是当哈希表和链表一起上的时候！一、设计有setAll功能的哈希表#includeusingnamespacestd;intcnt=0,setAllTime=0,setAllValue;map>mySet;voidput(intx,inty){mySet[x]={y,cnt};}voidget(intx){map>::iteratorite
WBluuue·2025-02-05 23:37

昇腾设备torch_npu推理配置

1.Ascend310B1的npu推理思路在昇腾Ascend310B1NPU上基于PyTorch进行推理时，通过torch_npu替换原有GPU/CUDA操作。
时间逝世298·2025-02-05 20:21

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！，这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。虽然简单，但是跟大多数监督学习算法的
若北辰·2025-02-05 17:34

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门

PyTorch的简洁设计使得它易于入门，在深入介绍PyTorch之前，本文先介绍一些PyTorch的基础知识，以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。
shangjg3·2025-02-05 17:30

详解PASCAL VOC数据集及基于Python和PyTorch的下载、解析及可视化【目标检测+类别分割】

目录PASCALVOC数据集简介PASCALVOC各年份数据集摘要数据集下载通过下面官方提供的网址下载通过PyTorch的API下载数据集解析目标检测数据集物体分割数据集参考文献PASCALVOC数据集简介
KRISNAT·2025-02-05 16:53

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

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

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

如何自学Python：适合小白的Python学习大纲—附教程_python小白学理论(1)

数据可视化基础、MLlib（RDD-BaseAPI）机器学习、MatPlotlib绘图进阶、高级绘图工具第二阶段-商业数据可视化Excel业务分析Excel基础技能、Excel公式函数、图表可视化、人力&财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告Mysql数据库Mysql基础操作（一）、Mysql基础操作（二）、Mysql中级操作、Mysql高级操作、电商数据处理案例PowerBI初级商业智
2401_84301389·2025-02-05 01:36

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
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

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年最全HarmonyOS NEXT 边缓存边播放案例(2)，2024年最新阿里三面后多久hr面

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
2401_84871578·2025-02-04 23:48

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

建筑兔零基础自学python记录10|散点图进阶/scatter plot 2

建筑兔零基础自学python记录8|学画散点图/Scatterplot-CSDN博客我们学过了散点图的画法，上一次我们基本是用随机数来生成的。
阿克兔·2025-02-04 19:50

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

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

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

自学黑客的11个步骤，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

黑客攻防是一个极具魅力的技术领域，但成为一名黑客毫无疑问也并不容易。你必须拥有对新技术的好奇心和积极的学习态度，具备很深的计算机系统、编程语言和操作系统知识，并乐意不断地去学习和进步。如果你想成为一名优秀的黑客，下面是10种最重要的基础条件，请认真阅读：1.了解黑客的思维方式我们生活中用到的网站、软件等，都是由程序员编写的代码构成的。这些代码在设计的过程中，都是基于一种正向的逻辑进行的，为了实现某
～小羊没烦恼～·2025-02-04 11:13

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

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习框架PyTorch原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

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

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
Z211613347·2025-02-04 07:40

PyTorch 训练一个分类器

前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言  TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch
亚里·2025-02-04 05:59

TypeError: expected np.ndarray (got numpy.ndarray)问题处理

问题描述：更换设备后重新搭建的anaconda环境，装好numpy、pytorch后运行相关代码，出现该错误。原因：numpy版本有问题。
天籁忍者·2025-02-04 05:58

机器学习笔记20241017

卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision
tt555555555555·2025-02-04 03:11

html标题字体文本居中字体颜色,HTML字体标签：如何控制字体大小与颜色

HTML字体标签：如何控制字体大小与颜色主讲老师为来自学做网站论坛的张启亚老师发布。本课程已被学做网站论坛用户学习17,071次。
红色号角乐队·2025-02-04 01:02

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南，重点介绍了基于P
王国平·2025-02-04 00:51

PyTorch数据建模

回归分析importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttimestrat=time.perf_counter()
kaka_R-Py·2025-02-03 23:11

【自学笔记】GitHub的重点知识点-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录GitHub使用指南详细知识点一、GitHub基础与账户管理1.GitHub简介2.创建与管理GitHub账户3.创建与配置仓库（Repository）二、Git基础与GitHub集成1.安装Git客户端2.初始化本地Git仓库3.上传本地项目到GitHub三、GitHub高级功能与协作1.分支管理2.PullRequest（
Long_poem·2025-02-03 23:37
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