PyTorch卷积神经网络

YoloV8改进策略：改进Head|自研频域和空间注意力，超越GAM，CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

GAM#导入PyTorch的神经网络模块importtorch.nnasnn#导入PyTorch库importtorch#定义一个名为GAM_Attention的类，继承自nn.ModuleclassGAM_Attention
静静AI学堂·2024-01-24 22:38

小土堆pytorch学习笔记001

1、Pytorch环境的配置与安装。
柠檬不萌只是酸i·2024-01-24 19:11

【论文阅读】Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft

为了解决时间序列异常检测的问题，作者提出了一种基于谱残差(SR)以及卷积神经网络(
EmoryHuang·2024-01-24 18:04

RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS

我的PyTorchversion0.4.1,cudatoolkit9.0cudnn7.6.5在程序中插入下面这句话，很好地解决了！
孙小l懒_keep_update·2024-01-24 16:01

GLM国产大模型训练加速

相比原始的基于PyTorch、DeepSpeed、Apex的GLM实现，OneFlow的性
百度_开发者中心·2024-01-24 16:43

使用GradCAM 使用用于脑肿瘤分类的脑 MRI 扫描数据分类-含理论与源码

随着人工智能和机器学习系统，特别是卷积神经网络(CNN)，越来越多地融入技术和日常生活的各
TD程序员·2024-01-24 15:26

PyTorch报”TypeError: Conv2d() received an invalid combination of arguments “的原因以及解决办法

PyTorch报”TypeError:Conv2d()receivedaninvalidcombinationofarguments“的原因以及解决办法问题：当在PyTorch中使用Conv2d时，有时会报错
梦在黎明破晓时啊·2024-01-24 13:24

Python 基于pytorch实现多头自注意力机制代码；Multiheads-Self-Attention代码实现

1.Multiheads-Self-Attentiona简介多头自注意力机制（Multi-HeadSelf-Attention）是一种注意力机制的变体，用于增强模型在处理序列数据时的建模能力。它在自注意力机制的基础上引入了多个头（AttentionHead），每个头都可以学习到不同的注意力权重分布，从而能够捕捉到不同的关系和特征。多头自注意力机制可以分为以下几个主要步骤：1.1查询、键和值的线性变
医学小达人·2024-01-24 11:56

Pytorch学习笔记(2) Autograd(自动求导) —— PyTorch的核心

本文是Pytorch快速入门第二部分，主要学习记录，主要翻译PytorchAutograd部分教程原文autograd包是PyTorch中神经网络的核心部分。
银色尘埃010·2024-01-24 10:53

深度学习 Day27——J6ResNeXt-50实战解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子文章目录前言1我的环境2pytorch实现DenseNet算法2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2
LittleRuby·2024-01-24 10:39

深入浅出理解目标检测的NMS非极大抑制

一、参考资料物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS)二
花花少年·2024-01-24 10:48

【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别

【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别1数据集加载2搭建RNN模型3训练模型4模型保存和加载模型测试1数据集加载importseabornassnssns.set(font_scale=1.5,style
Teacher.Hu·2024-01-24 10:18

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成
Teacher.Hu·2024-01-24 10:17

怎么计算数据的均值和方差

1.前言pytorch跑深度学习数据集的时候，需要先将数据归一化，可以让网络更好的收敛。
听风吹等浪起·2024-01-24 09:34

深度学习如何入门，如何快速理解深度学习

深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等，它们在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域都取得了很大的进展。它使用了深度
打工人何苦为难打工人·2024-01-24 08:28

PyTorch

文章目录总述常见模块torch张量总述PyTorch是一个由Facebook开发的开源机器学习框架，主要用于深度学习任务。
JNU freshman·2024-01-24 08:52

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记1

Chapter1Introduction机器学习的关键组件data每个数据集由一个个样本（example,sample）组成，大多时候，它们遵循独立同分布(independentlyandidenticallydistributed,i.i.d.)。样本有时也叫做数据点（datapoint）或数据实例（datainstance），通常每个样本由一组称为特征（features，或协变量（covari
南七澄江·2024-01-24 08:22

【PyTorch】记一次卷积神经网络优化过程

记一次卷积神经网络优化过程前言在深度学习的世界中，图像分类任务是一个经典的问题，它涉及到识别给定图像中的对象类别。
精英的英·2024-01-24 07:51

【PyTorch】PyTorch之Module模块

文章目录前言MODULE类1.add_module(name,module)2.apply(fn)3.children()4.cpu()和cuda()5.eval()6.forward(*input)7.get_parameter(target)8.get_submodule(target)9.load_state_dict(state_dict,strict=True,assign=False)
行走的学习机器·2024-01-24 07:20

深度学习技术栈 —— Pytorch之TensorDataset、DataLoader

深度学习技术栈——Pytorch之TensorDataset、DataLoader前言一、TensorDataset、DataLoader的用法？
键盘国治理专家·2024-01-24 07:50

【深度学习PyTorch简介】7.Load and run model predictions 加载和运行模型预测

Loadandrunmodelpredictions加载和运行模型预测Loadthemodel加载模型在本单元中，我们将了解如何加载模型及其持久参数状态和推理模型预测。%matplotlibinlineimporttorchimportonnxruntimefromtorchimportnnimporttorch.onnxasonnximporttorchvision.modelsasmodels
冰雪storm·2024-01-24 07:19

16、pytorch中张量的8种创建方法

在PyTorch中，可以使用多种方法来创建张量。
小树苗m·2024-01-24 07:49

[PyTorch][chapter 11][李宏毅深度学习][Semi-supervised Learning]

前言：这里面简介一下半监督学习，如何利用未打标签的数据集。重点可以参考一下Graph-basedApproach方案。目录：简介Semi-supervisedLearningforGenerativeModellow-densitySeparationAssumptionEntropy-basedRegularizationsemi-supervisedSVMSmoothnessAssumptio
明朝百晓生·2024-01-24 07:46

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现

本篇文章是对已有一篇文章的整理归纳，并对文章中提及的模型用Pytorch实现。
钟的子期·2024-01-24 07:44

【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类

在本博客中，我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。
精英的英·2024-01-24 07:12

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记2

Chapter2PreliminariesAutomaticDifferentiation让计算机实现微分功能，有以下四种方式：-手工计算出微分，然后编码进代码-数值微分(numericaldifferentiation)-符号微分(symbolicdifferentiation)-自动微分（automaticdifferentiation）深度学习框架通过自动微分来加快求导。实际中，根据设计好的
南七澄江·2024-01-24 07:44

CNN-BIGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元多输入多输出预测，CNN-BIGRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:28

卷积神经网络CNN的数据回归预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行tic%restoredefaultpath%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_t
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络多输入多输出预测，CNN-BILSTM-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元多输入多输出预测，CNN-GRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

PointNet 和 PointNet++ pytorch版本 复现 modelnet40

复现一下经典的PointNet的pytorch版本记录一下复现的过程代码下载gitclonehttps://gitcode.net/mirrors/yanx27/pointnet_pointnet2_pytorch.git
Nice_cool.·2024-01-24 06:13

pytorch（三）反向传播

文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w，这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。前馈过程反馈过程importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])#表示需要计算梯度，默认不需要计算梯度w.requires_grad=Truedef
@@老胡·2024-01-24 06:26

【第四课课后作业】XTuner大模型单卡低成本微调实战

基础作业1.安装与配置环境#InternStudio平台中，从本地clone一个已有pytorch2.0.1的环境（后续均在该环境执行，若为其他环境可作为参考）#进入环境后首先bash#进入环境后首先bash
Kinno酱·2024-01-24 05:52

【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（PyTorch）之模型迁移

昇腾AI入门课（PyTorch）之模型迁移将基于PyTorch的训练脚本迁移到昇腾AI处理器上进行训练，目前有以下3种方式：自动迁移（推荐）、工具迁移、手工迁移，且迁移前要保证该脚本能在GPU、CPU上运行
A-Little-Boy·2024-01-24 04:47

图片分类: 多类别

最近需要训练一个有200多类的图片分类网络，搜了一遍，发现居然没有很合适用的开源项目，于是自己简单撸了一个轮子，项目地址:https://github.com/xuduo35/imgcls_pytorch
xiexiecn·2024-01-24 04:15

torchtext安装及常见问题

Pytorch、torchtext和Python之间有严格的对应关系：在命令窗中安装torchtextpipinstalltorchtext注意这种安装方式，在pytorch版本与python版本不兼容时动会自动更新并安装
风筝超冷·2024-01-24 03:51

复现NAS with RL时pytorch的相关问题

optimizer.zero_grad()是PyTorch中的一个操作，它用于清零所有被优化变量（通常是模型的参数）的梯度。
ThreeS_tones·2024-01-24 02:38

GPT应用程序的开发注意事项

许多深度学习框架如TensorFlow和PyTorch
super_Dev_OP·2024-01-24 02:36

大一统的 Ruff: All-in-One Linter & Formatter for Python

所以，去年我写pytorch-lightning-template的时候去调研了一波Python领域的Linter和Formatter来确保代码质量。第一次发现了Ruff，也就有了这篇文章。
陈序不懂程序·2024-01-24 02:30

NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock

【嵌牛鼻子】：谷歌大脑，卷积神经网络，正则化，DropBlock【嵌牛提问】：你了解神经网络的正则化吗？【嵌牛正文】：深度神经网络在具备大
薰风初入弦Isono_5c51·2024-01-24 01:48

机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集

文章目录实验内容原理CNN实现分类Minst代码数据预处理：设置基本参数：实验内容基于手写minst数据集，完成关于卷积网络CNN的模型训练、测试与评估。原理卷积层通过使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核）对输入图像进行滑动窗口卷积操作，这样可以提取出不同位置的局部特征，从而捕捉到图像的空间结构信息。激活函数在卷积层之后，通常会应用一个非线性激活函数，如ReLU激活函数的作用是引入非线性，使得CN
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

Jetson TX2安装编译pytorch

2.首先安装环境依赖：因为是在python3下面安装pytorch，所以使用pip3。
啊啊啊啊啊1231·2024-01-24 00:33

U-Net的原理

U-Net是一种专为医学图像分割而设计的卷积神经网络（CNN）架构。
来自宇宙的曹先生·2024-01-24 00:43

transformer优化(一)-UNeXt 学习笔记

target=https%3A//github.com/jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch1.是什么？UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。
无妄无望·2024-01-23 22:07

transformer优化(二)-DETR 学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf代码地址：https://github.com/bubbliiiing/detr-pytorchhttps://github.com
无妄无望·2024-01-23 22:35

Pytorch Tensor 维度变换学习记录

1.改变shapetorch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape，返回一个新shape的Tensor，torch.view()是老版本的实现，torch.reshape()是最新的实现，两者在功能上是一样的。示例代码：importtorcha=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)print(a.view(4*1,28,28
随机惯性粒子群·2024-01-23 22:23

自然语言处理的发展

方向一：技术进步深度学习：深度神经网络在自然语言处理中发挥了重要作用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
十二点的泡面·2024-01-23 21:28

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络主要就是应用于计算机视觉（CV）当中！可以做啥？
Array902·2024-01-23 21:45

即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用

卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征并在基于视觉的任务中实现了最先进的准确性，彻底改变了图像分类。所提出的压缩激励网络模块收集输入的通道表示。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 21:10

11种水果基于CNN训练python-pytorch环境

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：含有11种水果,包含['樱桃','橘子','火龙果','牛油果','猕猴桃','芒果','苹果','草莓','菠萝','西瓜','香蕉']，总共有2700多张图片集。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。行train.py文件就会将train.txt和val.txt里
资深码里奥·2024-01-23 21:31
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