PyTorch卷积神经网络

如何系统地自学 Python？

Python的应用在开始之前，了解Python能做什么：Web开发（如使用Django或Flask）、数据分析（使用Pandas、NumPy）、机器学习（使用scikit-learn、TensorFlow或PyTorch
终将老去的穷苦程序员·2024-01-30 06:19

详细PyTorch安装步骤

PyTorch的安装步骤可以参考以下教程：安装Anaconda：首先需要安装Anaconda，这是一个Python发行版，包含了Python、pip、conda等常用工具。
打工人何苦为难打工人·2024-01-30 06:46

基于YOLOv8的摄像头吸烟行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

本文主要内容:详细介绍了摄像头下吸烟行为检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。
AI小怪兽·2024-01-30 06:09

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记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,对于书上部分章节也做了整合。Chapter5DeepLearningComputation5.1LayersandBlocksimporttorchfromtorchimportnn
南七澄江·2024-01-30 06:10

pytorch使用dataset和dataloader加载数据集

数据集：batch计算-》加快计算速度；single计算-》越过鞍点single可以得到更好的结果但是无法充分利用cpu的并行能力minibatch综合两者优势。epoch：一次所有数据参与训练；batch-size：每次参与训练的样本数量；interation：内层迭代的次数；batch的个数1.作用：加载数据集2.dataset：数据集支持索引抽象类，不能直接实例化，要创建类继承classMy
清明°·2024-01-30 05:08

基于PyTorch和TensorFlow框架保存模型和load模型的方法

PyTorch中的保存模型和调用模型：1.保存整个模型PyTorch提供了torch.save函数，可以用来保存整个模型，包括模型的架构和参数。
luyanpingya·2024-01-30 04:45

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）+ pytorch学习（Resnet代码实现）

方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch
@默然·2024-01-30 03:01

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）+ pytorch学习

弱监督学习1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch
@默然·2024-01-30 03:31

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+ pytorch学习

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接
@默然·2024-01-30 03:58

深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧

今天给大家介绍一下深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧,本文将帮助大家理解多台服务器资源的数据并行分布式训练神经网络模型的过程，数据并行训练是一种在多个处理器上并行训练卷积神经网络模型的方法
微学AI·2024-01-29 22:11

m基于CNN卷积神经网络的IBDFE单载波频域均衡算法

1.算法描述单载波频域均衡(SC-FDE)是解决符号间干扰(ISI)问题的一项重要技术。相比于单载波时域均衡(SC-TDE)技术和正交频分复用(OFDM)技术,SC-FDE技术具有复杂度低、峰均功率比小的优点。但是,SC-FDE技术中,均衡算法的性能与复杂度存在制约关系,传统均衡算法无法在二者之间取得较好的折衷。在单载波频域均衡系统中，线性均衡算法虽然简单易行，但是其抑制噪声干扰和符号间干扰的能力
AI小白龙*·2024-01-29 21:05

PyTorch入门之Tensor综合-含操作/运算、机器学习的关系、稠密张量与稀疏张量的定义等

Tensor的理解数学中有标量、向量和矩阵的概念，它们的维度分别是0、1、2。其中：标量可以看成的一个数字，1，标量中元素的位置固定。向量可以看成是一维表格，向量中元素的位置需要通过其索引确定，表示为矩阵可以看成是二维表格，矩阵中的元素位置需要通过其行号和列号确定，表示为：张量(Tensor)可以视为矩阵的扩展，可以用于表示无穷维度的数据如果我们用标量、向量或矩阵描述一个事物时，该事物最多可用[H
AI小白龙*·2024-01-29 21:34

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例

一阶段与两阶段深度学习目标检测器物体检测用例和应用物体检测发展里程碑流行的物体检测算法YOLO：你只看一次SSD:Single-shotDetectorR-CNN：基于区域的卷积神经网络下一步是什么
jcfszxc·2024-01-29 20:30

Transformer模型 | Pytorch实现Transformer模型进行时间序列预测

Transformer模型最初是为了处理自然语言处理任务而设计的，但它也可以用于时间序列预测。下面是将Transformer模型应用于时间序列预测的一般步骤：数据准备：准备时间序列数据集，包括历史观测值和目标预测值。通常，你需要将时间序列转换为固定长度的滑动窗口序列，以便输入到Transformer模型中。特征编码：对于时间序列数据，你需要将每个时间步的特征进行编码。这可以包括使用嵌入层将离散特征
算法如诗·2024-01-29 19:53

深度学习一些有用的网站

Pytorch官方网站https://pytorch.org/get-started/previous-versions/查询期刊会议的排名网站https://www.aminer.cn/ranks/conf
LinlyZhai·2024-01-29 18:27

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining
Ramos_zl·2024-01-29 16:21

搭建pytorch

安装anacondaconda使用清华源pip也使用清华源见tensorflow安装创建虚拟环境condacreate-npytorchpython==3.7.7pip安装pip3installtorch
xiewangzhenyan_·2024-01-29 16:13

anaconda创建python3.7+1.7.1+gpu虚拟环境

问题描述项目需要，创建一个python3.7的pytorch1.7的环境。解决方案：1.打开anacondaprompt查看环境:condainfo-e除了base环境啥也没有。
甜度超标°·2024-01-29 16:11

Python&aconda系列：Torch not compiled with CUDA enabled 报错的归纳总结

AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled'这时候首先应该做的就是确认pytorch、cuda、cuddn、torch和torchvision是否安装成功
坦笑&&life·2024-01-29 15:51

《Confusion Graph: Detecting Confusion Communities in Large Scale Image Classification》阅读笔记

初读摘要问题描述：对于基于深度卷积神经网络（CNN）的图像分
AncilunKiang·2024-01-29 15:49

Pytorch的安装

Pytorch的安装PyTorch的安装绝对是一个不是那么简单的过程，或多或少总是会出现一些奇奇怪怪的问题，这里分享记录一下PyTorch的安装心得。
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

深度学习：Softmax回归

下面我们将从softmax回归模型的原理开始介绍，最后我们同样会基于PyTorch来实现基本的softmax模型。1、分类问题假设现在我们需要对图像进行分类，每次输入的数据是一个2x2的灰度图像。
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

Docker光速搞定深度学习环境配置！

还有就是最恶心的深度学习环境，配置Cuda，Cudnn，Pytorch，TensorFlow，Opencv，G
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

python&anconda系列：【ChatGLM2-6B】运行问题、【ChatGLM2-6B】环境部署

aconda系列：Anacond、Miniconda的下载安装配置教程详解CUDA、cuDNN安装python&anconda系列（亲测有效）：window11系统CUDA、cuDNN安装以及环境变量配置Pytorch
坦笑&&life·2024-01-29 15:15

《Visual Tree Convolutional Neural Network in Image Classification》阅读笔记

论文标题《VisualTreeConvolutionalNeuralNetworkinImageClassification》图像分类中的视觉树卷积神经网络作者YuntaoLiu、YongDou、RuochunJin
AncilunKiang·2024-01-29 15:45

Anaconda中安装包下载超时

转自：Anaconda中Python安装包下载超时-代码先锋网前言在使用conda安装tensorflow，pytorch,opencv等包时，可能时由于包大小比较大，网络连接等原因导致安装包下载超时，
gaoenyang760525·2024-01-29 14:06

Deeplab系列语义分割模型

目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场
CPones·2024-01-29 14:57

配置pytorch+cuda深度学习开发环境

本文介绍基于pytorch+cuda的开发环境。
zhangzq02·2024-01-29 13:10

【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力

介绍摘要空间注意力已被广泛用于提升卷积神经网络的性能。然而，它存在一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制本质上是解决卷积核参数共享的问题。
程序员半夏·2024-01-29 13:06

CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

©作者|玉米爆米花介绍本文作者提出了一种名为SCConv（SpatialandChannelreconstructionConvolution，空间和通道重建卷积）的卷积模块，目的是减少卷积神经网络中特征之间的空间和通道冗余
PaperWeekly·2024-01-29 13:32

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv-空间和通道重构卷积SCConv（空间和通道重构卷积）的高效卷积模块，以减少卷积神经网络（CNN）中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。
我悟了-·2024-01-29 13:01

Yann LeCun荣获全球AI大奖！Keras之父和Deepmind创始人也曾获奖

YannLeCun因为为深度学习作出的杰出贡献（主要是发明了CNN卷积神经网络）和Hinton和Bengio三人共同获得了图灵奖。最近几年，LeCun所领
夕小瑶·2024-01-29 12:21

DialoGPT遇到的相关问题及解决方案

这篇博客主要记录了参考DialoGPT官方说明复现所踩的一些坑，持续更新目录一、创建anaconda环境LSP问题1直接condaenvcreate-fLSP-linux.yml-nLSP导致安装的pytorch
知识的芬芳和温柔的力量全都拥有的小王同学·2024-01-29 12:57

剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，使得RT-DETR目标检测模型高效涨点

本篇内容：剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，YOLO系列高效涨点CSDN芒果汁没有芒果：RT-DETR最新首发创新点改进源代码！！
芒果汁没有芒果·2024-01-29 11:52

Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX

Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX在很早很早以前（至少一个半月），我做过几节关于tensorboard的学习记录。
我的昵称违规了·2024-01-29 11:20

bert新闻标题分类

使用bert完成文本分类任务，数据有20w，来自https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch/tree/master
木下瞳·2024-01-29 08:14

PyTorch复现网络模型VGG

VGG以其对卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）结构的研究而闻名，特别是在ILSVRC（ImageNetLargeScal
DogDaoDao·2024-01-29 08:13

利用“bert模型”预测英语“完形填空”答案

被课程大作业逼着学习了解了一下bert，转念一想，这不是正好用来解答英语完形填空作业吗，因此有了以下代码：首先我们导入会用到的库啊，pytorch_pretrained_bert这个库我是第一次用啊，需要去
野生的野蛮人·2024-01-29 08:41

pytorch交换数组元素坑

写PermutePatch时遇到一个bug：在试图交换PyTorch数组的两个元素时，两个位置都变成同一个元素！具体见测试代码。
HackerTom·2024-01-29 08:36

多智能体强化学习--MAPPO(pytorch代码详解)

标题代码详解Actor和Critic网络的设置代码详解代码链接（点击跳转）Actor和Critic网络的设置基本设置：3个智能体、每个智能体观测空间18维。Actor网络：实例化一个actor对象，input-size是18Critic网络：实例化一个Critic对象，input-size是18x3=54在choose_action调用actor网络的时候，传入的直接是三个智能体的参数，tenso
还有你Y·2024-01-29 08:04

【问题解决】CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. This error may appear if you passed in a non-contiguous input

当pytorch代码报错如下时，你是不是搜了半天发现都是让加.contiguous()，但是加了没用RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED.Thiserrormayappearifyoupassedinanon-contiguousinput
呆呆的猫·2024-01-29 08:14

使用清华镜像安装pytorch

前期准备：1、配置python环境，python3.82、安装Anaconda最新版（建议通过清华镜像下载安装包）3、配置CUDA11.4（前提是电脑有NVIDIA显卡）安装pytorch：（1）网上好多推荐使用
海浪在开花·2024-01-29 08:11

【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）

【MATLAB第95期】#源码分享|基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）一、案例一1、背景介绍目的：训练和测试卷积神经网络，以检测钻头三种类型。
随风飘摇的土木狗·2024-01-29 06:20

李沐深度学习PyTorch版001 | [000-0004]

目录1、深度学习简介2、安装环境3、数据操作（1）N维数组（2）创建数组①新建一个张量。②通过shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数。③要改变一个张量的形状，而不改变元素的数量和元素值，我们可以通过reshape函数。④使用全0、全1、其他常量或从特定分布中随机采样的数字。⑤通过提供包含数值的Python列表来为所需张量中的每个元素赋予确定值。⑥常见的标准算术运算⑦我们也可以把多个张量连
柠檬不萌只是酸i·2024-01-29 06:47

PyTorch学习---2.自动求梯度

自动求梯度首先给大家介绍几个基本概念：方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。偏导数：是多个数（每元有一个）；是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数，因此二元函数就有两个偏导数。偏导函数：是一个函数；是一个关于点的偏导数的函数。梯度：是一个向量；每个元素为函数对一元变量的偏导数；它既有大小（其大小为最大方向导数），也有方向。摘自《方向导数与梯度》梯度从本质上来说也是导数的一种
与世无争小菜鸡·2024-01-29 05:53

PyTorch入门：基本安装与使用指南

PyTorch，作为一个由Facebook开源的深度学习框架，凭借其简洁、灵活和高效的特性，吸引了大量用户的关注。本博客将带你了解如何安装PyTorch，并简单介绍其使用方法。
GT开发算法工程师·2024-01-29 03:35

深度学习-卷积神经网络

作用：快速定位图像中某些边缘特征英文：convolition将图片与轮廓滤波器进行卷积运算，可快速定位固定轮廓特征的位置卷积神经网络的核心计算机根据样本图片，自动寻找合适的轮廓过滤器，对新图片进行轮廓匹配自动求解
小旺不正经·2024-01-29 03:54

深度学习-卷积神经网络的结构&经典网络介绍

卷积神经网络的结构总体结构通产情况下，卷积神经网络由若干个卷积层、激活层、池化层、以及全连接层构成。卷积层卷积层是卷积神经网络的核心所在，通过卷积运算可以达到提取特征和降维处理两个重要的目的。
AI_王布斯·2024-01-29 03:54

深度学习-卷积神经网络实现图像风格转换

卷积神经网络可以实现图像风格的转换。小浪也来写个程序，实现下这个功能。
寻风浪·2024-01-29 03:24

deformable convolutional networks

转自：点击打开链接上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加
麦兜ppig·2024-01-29 02:11
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