PyTorch从入门到实践第19页

Difference Between [Checkpoints ] and [state_dict]

在PyTorch中，checkpoints和状态字典（state_dict）都是用于保存和加载模型参数的机制，但它们有略微不同的目的。

挪威的深林·2024-01-26 14:13

【Pytorch 第二讲】如何遍历或者查看Model权重/参数/tesnsor_size/dict_names

for(name,param),(key,value)inzip(network.named_parameters(),network.state_dict().items()):print(f"{name}Tensorsize:{param.size()}{key}Tensorsize:{value.size()}")print("\nParameterdetails:")State_dictk

挪威的深林·2024-01-26 14:06

深度学习-Pytorch如何构建和训练模型

深度学习-Pytorch如何构建和训练模型用pytorch如何构建模型，如何训练模型，如何测试模型？

Alex_StarSky·2024-01-26 12:38

深度学习-Pytorch如何保存和加载模型

深度学习-Pytorch如何保存和加载模型用pytorch构建模型，并训练模型，得到一个优化的模型，那么如何保存模型？然后如何又加载模型呢？

Alex_StarSky·2024-01-26 11:07

Pytorch与TensorFlow如何选择

直接以Pytorch为切入点，它整体来讲API较为清晰，文档较为清晰，比TensorFlow更接近于Python，调试也比较好调试，尤其是当你引用API的时候，Pytorch的API是一个框架下来的，他不会有很多混杂的地方

我爱派生·2024-01-26 11:42

yolov5训练自己的数据

数据标注4.数据整理4.1数据集切分4.2修改数据文件4.3修改模型文件5.训练模型5.1训练5.2验证5.3测试6.训练结果分析1.环境搭建安装anaconda、python、cuda、cudnn、pytorch

wyw0000·2024-01-26 11:42

【Pytorch 第一讲】如何加载预训练模型

一.封装Pytorch的Model加载pre-trianedModelimporttorchimporttorchvision.modelsasmodelsfromtorchvisionimporttransforms

挪威的深林·2024-01-26 11:41

深入浅出 diffusion（2）：pytorch 实现 diffusion 加噪过程

我在上篇博客深入浅出diffusion（1）：白话diffusion原理（无公式）中介绍了diffusion的一些基本原理，其中谈到了diffusion的加噪过程，本文用pytorch实现下到底是怎么加噪的

木水_·2024-01-26 11:40

pytorch与tensorflow如何选择？

目录1.动态图和静态图1.1tensorflow是静态图1.2pytorch动态图2.易用性3.编程语言4.性能和扩展性5.社区支持和生态系统1.动态图和静态图1.1tensorflow是静态图如上图：

wyw0000·2024-01-26 11:06

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.6

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.6ImplementationsofSoftmaxRegressionfromScratchimporttorchimpo

南七澄江·2024-01-26 09:52

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.5

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.5ImageClassificationDatasetimporttorchimporttorchvisionimport

南七澄江·2024-01-26 09:51

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.2

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.2ImplementationsofLinearRegressionfromScratchimportnumpyasnpi

南七澄江·2024-01-26 09:21

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.7

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.7ConciseImplementationsofSoftmaxRegression从计算角度来看，指数可能会造成数值稳定

南七澄江·2024-01-26 09:21

django从入门到实践（学习笔记一）

django3学习笔记一django开发1.创建项目和app2.设计表结构3.在MySQL中生成表4.静态文件管理5.部门管理5.1部门列表6.模板的继承django开发主题：员工管理系统1.创建项目和app创建app并注册pythonmanage.pystartappapp01注册2.设计表结构3.在MySQL中生成表orm只能生成类不能生成数据库工具连接MySQL生成数据库createdata

茹嗨瑞·2024-01-26 09:17

【深度学习】动手学深度学习PyTorch版笔记

1前言看完前言！刚学深度学习那会看的是李沐老师的视频，同时做了些笔记，基本都是自己主观性比较强的笔记，而且也没看完，看了前面十几集后基本就是直接上实战，然后跳着看了。建议学习深度学习的同学直接去看视频跟李沐学AI。另外还推荐李宏毅老师的深度学习视频，不过他的视频我只看过部分，当时是结合李沐老师的视频看的，感觉很不错。看李沐老师的视频可能需要一些基础，而且老师讲的有些地方的确不太好理解（我是这样），

EucliwoodXT·2024-01-26 09:16

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.4

Chapter3LinearNeuralNetworks3.4SoftmaxRegression3.4.1ClassificationProblems一般的分类问题并不与类别之间的自然顺序有关，统计学家发明了一种表示分类数据的简单方法：独热编码（one-hotencoding）。独热编码是一个向量，它的分量和类别一样多。类别对应的分量设置为1，其他所有分量设置为0。在我们的例子中，标签yyy将是一

南七澄江·2024-01-26 09:42

PyTorch 中的nn.Conv2d 类

nn.Conv2d是PyTorch中的一个类，代表二维卷积层（2DConvolutionLayer）。这个类广泛用于构建卷积神经网络（CNN），特别是在处理图像数据时。

风筝超冷·2024-01-26 09:08

PyTorch中self.layers的作用

它是一个nn.ModuleList对象，这是PyTorch中用于存储nn.Module子模块的特殊列表。为什么使用nn.ModuleList？

风筝超冷·2024-01-26 09:07

【DeepLearning-5】基于Transformer架构的自定义神经网络类

类定义classUserDefined(nn.Module):UserDefined是一个自定义的神经网络类，继承自PyTorch的nn.Module基类。

风筝超冷·2024-01-26 09:02

linux conda 配置 stable video diffusion

github.com/Stability-AI/generative-models.git2创建conda环境condacreate-nsvdpython=3.10condaactivatesvd3安装pytorchgpucuda

lanlinbuaa·2024-01-26 07:33

pytorch 测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率

问题：pytorch测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率之前：pytorch测试模型时只用了withtorch.no_grad()，如下图withtorch.no_grad():#下面是没有梯度的计算

lanlinbuaa·2024-01-26 07:02

PyTorch-Transformers初识

文章出处:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1640539349483912777&wfr=spider&for=pcTransformers理解:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/06/understanding-transformers-nlp-state-of-the-art-models/?utm_sourc

谷德白麻酱·2024-01-26 07:51

【模型部署】入门教程（六）：实现 PyTorch-ONNX 精度对齐工具

模型部署入门教程（六）：实现PyTorch-ONNX精度对齐工具-知乎(zhihu.com)目录设计思路代码实现Debug算子Debugger类生成调试节点提取调试模型运行调试模型输出调试信息使用方法总结系列传送门久等啦

卖报的大地主·2024-01-26 07:41

AI学习(3): PyTorch-初识张量

1.介绍PyTorch中的张量（tensor）是其核心数据结构，表示任意维度的数组。张量可以用于存储和处理数据，是PyTorch中的基本构建模块。

猿码记·2024-01-26 07:31

TensorFlow 深度学习开发环境搭建全教程

PyTorch深度学习开发环境搭建全教程TensorFlow深度学习开发环境搭建全教程1、指定清华源命令-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2、conda

机器学习杨卓越·2024-01-26 06:46

深度学习基础知识

卷积层基本参数（卷积核大小，步长【pytorch默认为1】，padding边缘填充）输出尺寸=（输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数

湘溶溶·2024-01-26 06:40

ICCV 2021 广义源无关领域自适应

该论文采用了基于PyTorch1.3和CUDA10.0的代码，通过阅读’requireme

OverlordDuke·2024-01-26 06:38

C语言结构体教程：从入门到实践（保姆式教学）

引言：在C语言编程中，结构体（Struct）是一种非常重要的数据类型，它可以将不同类型的数据组合在一起。本篇博客将向你介绍C语言结构体的知识，并通过实例演示结构体的使用方法。一、结构体的定义结构体是一种复合数据类型，它允许将不同类型的变量组合在一起。定义结构体的一般格式如下：typedefstruct结构体名{成员1类型成员名1;成员2类型成员名2;...}结构体名;二、结构体的成员访问要访问结构

朝九晚五ฺ·2024-01-26 02:07

C语言中求x的n次方：从入门到实践(保姆式教学)

引言：在C语言编程中，我们经常会遇到需要计算x的n次方的情况，例如计算指数、对数等。本篇博客中我将向你介绍几种使用C语言求解x的n次方的方法，并通过实例演示求解过程。一、步骤1：掌握C语言中的指数运算C语言中，我们可以使用位运算或者库函数来计算x的n次方。首先，我们来看位运算的方法。位运算方法：假设我们要计算x的n次方，其中n为正整数。我们可以使用位运算来实现如下公式：x^n=(x^(n/2))^

朝九晚五ฺ·2024-01-26 02:06

PyTorch实战GANs

GANs简介GANs（GenerativeAdversarialNetworks）,全名又叫做生成式对抗网络，设计者使用的是一种类似于“左右手互博”的思想，所以GANs的作者周伯通（英文名：lanGoodfellow）在设计的时候遵循的就是这个原则。“左右手”分别指代的是GANs中的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。图片来源于网络生成器的主要作用就是随机生成一个指

Omni-Space·2024-01-26 00:24

如何正确配置pytorch环境

1各种镜像源的问题因为pytorch原生的服务器在国外，而pytorch（cuda版本）大小为1G以上，使用国外源下载是不太可能的。因此衍生出了很多国内的下载源。

Lvjawag·2024-01-26 00:24

PyTorch的衍生资源

PyTorch作为深度学习领域的一个重要框架，自2016年首次发布以来经历了显著的发展。

科学禅道·2024-01-26 00:23

深度之眼Pytorch框架训练营第三期（1）——张量简介与创建

张量简介与创建1.张量的概念张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展。在这里插入图片描述1.1Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，包含五个属性：在这里插入图片描述data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的function，是自动求导的关键requir

aidanmomo·2024-01-25 22:58

一位不愿暴露自己的小可爱·2024-01-25 21:32

libtorch的常见tensor操作

操作拼接操作算术运算求最值数据类型转换1.int和tensor2.tensor转vector3.二维的tensor转vector4.std::vector转tensor{batchsize,c,h,w}libtorch类似于pytorch

Mr.Q·2024-01-25 21:02

PyTorch踩过的12坑精选

nn.Module.cuda()和Tensor.cuda()的作用效果差异无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。对于nn.Module:model=model.cuda()model.cuda()上面两句能够达到一样的效果，即对model自身进行的内存迁移。对于Tensor:和nn.Module不同，调用tensor.cuda()只

头顶一根发的程序猿·2024-01-25 21:42

pytorch数据集加载

loader=SegmentLoader(img_path=train_data_seg, batch_size=cfg.train_batch_size, is_train=True, pos_number=cfg.pos_number, neg_number=cfg.neg_number, de

用编程减轻生活压力·2024-01-25 18:31

pytorch加载数据集续

cv2.drawContours(image,contours,contourIdx,color,thickness,lineType,hierarchy,maxLevel,offset)cv2.drawContours()函数用于在图像上绘制轮廓。参数说明：image：要绘制轮廓的图像。contours：要绘制的轮廓列表。contourIdx：要绘制的轮廓索引。设置为-1时表示绘制所有轮廓。co

用编程减轻生活压力·2024-01-25 18:31

python中pytorch框架loss函数配置

importtorch.nn.modulespre=net(data)target=labeldefloss_seg(pre,target,hnm_ratio=0,**kwargs):target=target.cuda(cfg.device_list[0])loss=torch.nn.modules.MSELoss()ls=loss(pre,target.float())returnls这是一个

用编程减轻生活压力·2024-01-25 18:00

yolov7配置环境全过程，写给自己（小白级别）

需要的下载pytorch版本以及cuda和cudnn的链接，直接下载使用即可，然后需要的python是3.7版本的即可https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111

夏456·2024-01-25 18:21

声音模拟训练

环境配置1:打开CMDnvidia-smi.exe查询显卡cudaVERSION:12.32:打开https://pytorch.org/get-started我的系统是12.33：使用google搜索

鬼鲛先生000·2024-01-25 18:10

分割方向API

分割方向APIhttps://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch模型方面不需要写，只需要调用就可以了以之前的unet脑肿瘤分割完整代码为例https

湘溶溶·2024-01-25 17:46

pytorch之批量归一化和残差网络

5.10批量归一化本节我们介绍批量归一化（batchnormalization）层，它使较深的神经网络的训练变得更加容易[1]。我们对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值0，标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。通常来说，数据标准化对于浅层模型就足够有效了。进行模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近输出层的输出较难出现

多彩海洋·2024-01-25 17:48

torchvision官方Mask RCNN 转ONNX

Torch==1.4Torchvision==0.5.0版本的官方MaskRCNN已经可以转ONNX了，https://github.com/pytorch/vision/blob/7b60f4db9707d7afdbb87fd4e8ef6906ca014720

qizhen816·2024-01-25 16:08

2020-07-17 暑期学习日更计划（李宏毅2020-hw2 pytorch实现）

ML2020spring-hw2该作业kaggle地址：ML2020spring-hw2Classification-BinaryIncomePrediction一个关于数据的二项分类问题，由一系列给出的特征数据，判断此人的收入是否大于5000元。数据处理部分沿用了numpy的数据处理方式，神经网络的实现部分用了pytroch数据预处理部分：importosimportcsvimporttorch

Reza_·2024-01-25 15:23

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_

爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

【学习】基础知识

PyTorchTensor的维度表示（batchSize,C,H,W)：PyTorchTensor的维度表示通常是(batch_size,

超好的小白·2024-01-25 14:44

【pytorch进阶】| tensor张量的T和H 分别是什么？转置和共轭转置

-PyTorchForumstorch.Tensor—PyTorch2.1documentation1T代表转置（Transpose）在torch中中，Tensor.T表示张量（或矩阵）的转置（Transpo

Qodicat·2024-01-25 13:48

【pytorch进阶】| 各类张量形状变化函数总结对比分析，view，reshape，pernute，transpose，squeeze，unsqueeze

文章目录1view（）函数1.1基本用法2view_as（）函数3reshape（）函数4permute（）函数5transpose（）函数6squeeze（）函数和unsqueeze（）函数1view（）函数1.1基本用法view是将一个张量改变形状函数原型torch.Tensor.view(*shape)→Tensor其中参数shape可以是一个整数元组，或者是一个系列整数示例：两种不同参数比

Qodicat·2024-01-25 13:18

查看Pytorch的GPU是否可用

查看Pytorch的GPU是否可用importtorchtorch.cuda.is_available()返回为True表示Pytorch的GPU可用，返回为False表示Pytorch的GPU不可用。

鱼儿也有烦恼·2024-01-25 13:47

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