重要参考：课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Ci4y1L7ZZ讲义链接:Introduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程

重要参考：课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Ci4y1L7ZZ讲义链接:Introduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程一

重要参考：课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Ci4y1L7ZZ讲义链接:Introduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程机器人是一种高度复杂的系统性实现

重要参考：课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Ci4y1L7ZZ讲义链接:Introduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程学习是一个循序渐进的过程

重要参考：课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Ci4y1L7ZZ讲义链接:Introduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程

重要参考：课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Ci4y1L7ZZ讲义链接:Introduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程立足不同的角度

torch是PyTorch库的核心模块，提供了以下关键功能：张量（Tensor）：类似于NumPy的ndarray，但可以无缝地在CPU或GPU上运行，并且支持自动微分，是深度学习模型中数据的主要表示形式

介绍下pytorch的主要模块和辅助模块。

1.Python的命名规则和调用在Python中，模块、类和函数的命名遵循一定的规则，并且有特定的调用方法。下面分别介绍：命名规则：模块（Module）：模块命名应遵循Python的标识符命名规范，使用小写字母和下划线（snake_case）。例如：math,os,my_module.py（文件名即为模块名）类（Class）：类名通常采用驼峰式命名法（CapitalizedWords或Pascal

Anaconda：https://repo.anaconda.com/archive/Cuda：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson

我自己的环境是Ubuntu18.04，python3.7，CUDA10，pytorch1.3

torch.autograd是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它实现了自动微分（AutomaticDifferentiation）的功能。

torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件，主要用于训练神经网络和其他机器学习模型。

目录1.view/reshape2.squeeze/unsqueeze3.expand扩展4.repeat5.t转置6.transpose7.permute1.view/reshapeview(*shape)→Tensor作用：类似于reshape，将tensor转换为指定的shape，原始的data不改变。返回的tensor与原始的tensor共享存储区。返回的tensor的size和strid

文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义训练函数4.1nn.CrossEntropyLoss()4.2.detach()4.3.sizeVS.shape4.4.to(DEVICE)4.5.max()4.6optimizer.zero_grad()4.7len(data

047_http模块_获取请求行和请求头hello，大家好，那第二节我们来介绍一下如何在这个服务当中来提取HTT请求报文的相关内容。首先先说一下关于报文的提取的方法，我在这个文档当中都已经记录好了，方便大家后续做一个快速的查阅。首先咱们先说一下，就是为什么咱要去获取请求报文当中的内容，比方说这个是咱的服务，这个是浏览器，它他可以把请求发送过来，那发送过来之后咱为啥要去对这个报文内容做一个提取呢？原

torchaudio是PyTorch深度学习框架的一部分，是PyTorch中处理音频信号的库，专门用于处理和分析音频数据。

目录一、Pytorch手动安装1.1、前提准备1.2、创建虚拟环境1.3、搜索Pytorch包1.4、选择下载符合配置的Pytorch包1.4、安装离线包二、torchvision手动安装2.1、查找对应的版本

JavaScript、服务端、移动端、XML教程、http://ASP.NET、WebService、开发工具、网站建设；每类教程还细分了很多种不同的教程，例如服务端学习教程包括：PHP教程、Python基础教程

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景，本文将介绍关于SKAttention注意力机制模型的搭建，SKAttention

橘子大虾关注IP属地:江苏0.1312022.05.1911:31:43字数331阅读3,854torch与vision源码安装包下载链接：https://pan.baidu.com/s/1mrIgGoMo0bq6otGhlh-E3A提取码：6sb31.Cuda、CuDNN和TensorRT在JetsonXavierNx控制台中执行指令#更新软件源sudoaptupdate#安装JetPack组件

下载model.bin文件好不容易找国外朋友帮忙下载的，因为文件太大而无法上传，所以我放到了我的百度网盘里。有需要自取哈：链接：https://pan.baidu.com/s/17LExjHc7PsZxSJXKcXhQ4A提取码：x8aq

黑马程序员全套Java教程_Java基础教程_集合进阶之泛型（二十七）4.1泛型概述4.2泛型类4.3泛型方法4.4泛型接口4.5类型通配符4.6可变参数4.7可变参数的使用4.1泛型概述泛型：是JDK5

\VQA的新版本PyTorch代码现已提供，链接在这里:代码链接这个仓库是由RemiCadene（LIP6）和HediBen-Younes（LIP6-Heuritech）创建的，他们是在UPMC-LIP6

下面是基本案例，可以看到JS定义函数绑定了html写的一个按钮，让这个按钮可以动态显示日期基础教程

Java基础教程之常用类库·日期时间处理类1️⃣概念时间日期及处理类汇总2️⃣优势和缺点3️⃣使用3.1各时间日期类使用案例3.2各时间日期处理类使用案例3.3Date类3.4Calendar类3.5SimpleDateFormat

YOLOv8虚拟环境搭建（cuda+pyside6+pytorch+ultralytics库）前言1、安装Anaconda和PyCharm2、打开项目目录3、新建一个虚拟环境4、激活环境5、安装GPU版本

写在前面今天分享的内容是自己遇到问题后，咨询社群里面的同学，帮忙解决的总结。关于Cytoscape，对于做组学或生物信息学的同学基本是陌生的，可能有的同学用这个软件作图是非常溜的，做出来的网络图也是十分的好看，“可玩性”很高，就像前面分享的aPEAR包一样aPEAR包绘制功能富集网络图。自己在前面写论文的时候也是一直在使用，以前使用的版本是3.3.0的版本。但是，时间一长，很多操作都忘记。今天，在

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、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111一、引入在之前的学习中

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、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111一、CycleGan

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、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一

1.张量运算张量的四则运算：加x+y,减x-y,乘x*y,除x/y其他运算：幂x**y，指数函数torch.exp()对张量所有元素求和.sum()张量的范数torch.norm(),其中tensor必须为浮点数。importtorchu=torch.tensor([3.,4.])torch.norm(u)2.torch.cat()张量的拼接dim=0时按行拼接（加在后面），dim=1时按列拼接（

[1,2,3,4,5]2阶张量：矩阵，[[1,2,3],[4,5,6]]3阶张量：3维矩阵，[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],[[9,10,11,12],[13,14,15,16]]]2.Pytorch

PyTorch是一个基于python的科学计算包。它的灵活性允许轻松集成新的数据类型和算法，并且框架也是高效和可扩展的，下面我们将介绍一些Pytorch的基本张量操作。

爪洼纯小白入门，C++只会STL、python只会基础Pytorch、golang参与了一个Web后端项目，可以说项目小白（虽然跟着字节青训营学过个把月golang和后端基础，但课程知识量太大，高度太高

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，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.4NetworkswithParallelConnections

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，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.5BatchNormalization批量规范化应用于单个可选层

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，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.3NetworkinNetworks:NiNNiN的想法是在每个

本文就来讲述，在配置pytorch+cuda环境实现gpu加速时遇到的坑。首先你应该检查一下自己电脑的显卡是否支持gpu加速，并且对应的cuda版本号是多少。

简记步骤0：环境step0：环境配置步骤1：数据集转换step1：用`voc2ssd.py`生成索引文件step2：用`voc_annotation.py`生成用于训练的文件步骤2：训练网络step3：修改`config.py`文件step4：运行`train.py`文件步骤3：预测step5：修改根目录下`ssd.py`文件step6：修改nets目录下`ssd.py`文件step7：运行`pr

TorchText基本使用方法TORCHTEXT.NNMultiheadAttentionContainer：多头注意力容器torchtext.nn.MultiheadAttentionContainer(nhead,in_proj_container,attention_layer,out_proj,batch_first=False)参数作用nhead多头注意力模型中的头数in_proj_co

前言不知道大家有没有像我一样，每换一次不一样的模型，就要输入不同的num_classes和name_classes,反正我是很头疼诶，尤其是项目里面不止一个模型的时候，更新的时候看着就很头疼，然后就想着直接输入模型权值文件的path该多好，然后我就搞起来了。在自己的类中加入想要加入数据信息classyour_nets(nn.Module):def__init__(self,num_classes=

在开发项目中通常我们有场景需要开启异步任务。比如在用户注册成功时，需要发放一些优惠券。此时为了不让这些额外的操作影响用户的注册流程，我们通常开启一个线程异步去执行发放优惠券逻辑。通常我们需要自己定义一个线程池，开启一个线程任务。在Springboot中对其进行了简化处理，自动配置一个org.springframework.core.task.TaskExecutor类型任务线程池，当我们开启@En

AI时代，我们不仅要学习Python，同时机器学习，深度学习利器也要逐步掌握，再次开始Pytorch学习教程记录。

044_http模块_创建HTTP服务端hello，大家好，那这个小节我们来使用nodejs创建一个http的服务，有了这个http服务之后，我们就可以处理浏览器所发送过来的请求，并且还可以给这个浏览器返回响应。顺便说一下，就是从这个小节开始，我们要转换身份，原来我们的主战区是在浏览器学习html，学习这个css，学习js主要是进行前端开发，比如说页面构建、样式的控制、页面的交互，其实这些都是前端

学习内容：1-2图片数据建模流程如下1、datasets.ImageFolder图片数据加载，然后送入Dataloader做一个数据管道2、nn.Module基类构建自定义模型3、模型训练步骤4、模型训练评估遇到问题与解决方案：实例化datasets.ImageFolder类后，为什么可以对其进行遍历，对其遍历的结果为什么是img和label？因为它继承了DatasetFolder，这个父类中__

卷积层原理1.概念2.作用3.卷积过程三，nn.conv1d1，函数定义：2,参数说明:3,代码:4,分析计算过程四，nn.conv2d1,函数定义2,参数：3,代码4,分析计算过程一，前提在开始前，要使用pytorch

基于PyTorch的深度学习遥感影像地物分类、目标识别与分割实践技术应用是一个涉及多个步骤的复杂过程。

本系列教程必要的51单片机基础包括IO口操作、中断、定时器三个部分，相关基础教程网上很多，可以自行学习一、软件清单需要用到的软件有keil5编译软件、STC程序烧录软件，此处提供好心网友分享的百度网盘链接

如何检查自己的pytorch是否cpu还是GPU格式的呢？