PyTorch基础教程第8页

Pytorch环境详细安装教程【Win10+CUDA11.6+cudNN8.6+Anaconda3虚拟环境+pycharm】

Win10+CUDA11.6+cudNN8.6的安装可参考笔者另一篇文章：http://t.csdnimg.cn/inyAiAnaconda创建pytorch虚拟环境1、安装AnacondaCSDN中有很多

写点什么呢·2024-02-14 17:31

Pytorch学习03_TensorBoard使用02

Opencv读取图片，获得numpy型数据类型复制图片的相对路径目前这种type不适用，考虑用numpy类型安装opencv，在pytorch环境下pipinstallopencv-python导入numpyimportnumpyasnp

写点什么呢·2024-02-14 17:30

CrossEntropyLoss in Pytorch

inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc

xljdt1·2024-02-14 17:39

逻辑回归以及pytorch实现

1.逻辑回归常常被当作二分类问题。2.线性神经元输出xw，经过sigmoid函数映射为（0，1）中，sigmoid=1/1+e^-x3.伯努利原理：抛硬币正：p=θ，y=1抛硬币反：p=1-θ，y=0p（y|θ）=θ^y（1-θ）^1-y4.极大似然：抛硬币每次独立，若硬币不均匀，则每次抛出的概率会偏向高概率的结果，那么将每次抛出的结果概率累起来，则会趋向最大。p（y）=py1py2py3...p

o0Orange·2024-02-14 16:23

多元分类及其pytorch实现

相比起逻辑回归的二分类，多元分类使用softmax来替代了sigmoid，假如需要分k类，那么应该有k个输入值1...k，然后输出k个概率，且概率之和为1。顺便给出softmax的定义：i=e^i/e^limportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFunc#500*

o0Orange·2024-02-14 16:23

Pytorch的可视化

1使用wandb进行可视化训练过程本文章将从wandb的安装、wandb的使用、demo的演示进行讲解。1.1如何安装wandb？wandb的安装比较简单，在终端中执行如下的命令即可：pipinstallwandb在安装完成之后，我们需要，去官网注册一个自己的账号并复制一下自己的APIkeys，在本地进行登录即可：wandblogin1.2wandb的使用其实wandb的使用是十分简单的，仅需要在

coding_ksy·2024-02-14 13:38

《SQL基础教程》知识点概述

第1章数据库和SQL数据库（DB）：将大量数据保存起来，通过计算机加工而成的可以进行高效访问的数据集合。数据库管理系统（DBMS）：用来管理计算机的系统。服务器：用来接收其他程序程序发出的请求，并对该请求进行相应处理的程序，或者安装了此类程序的设备。客户端：向服务器发送请求的程序，或者安装了此类程序的设备。SQL语句及其种类：SQL用关键字、表名、列名等组合而成的一条语句来描述操作的内容。种类包括

晓迦·2024-02-14 11:44

PyTorch vs TensorFlow:谁拥有更多预训练深度学习模型？

鉴于预训练深度学习模型的重要性，哪个深度学习框架（PyTorch或TensorFlow）为用户提供更多此类模型是一个需要回答的重要问题。

suoge223·2024-02-14 09:40

python - OSError：错误没有名为 [‘pytorch_model.bin‘

python-OSError：错误没有名为[‘pytorch_model.bin’]自己训练的模型存储好了以后model=MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained

Wwwilling·2024-02-14 08:18

TestNG基础教程

TestNG基础教程一、常用断言二、执行顺序三、依赖测试四、参数化测试1、通过dataProvider实现2、通过xml配置（这里是直接跑xml）五、testng.xml常用配置方式1、分组维度控制2、

好多可乐·2024-02-14 08:00

Junit5基础教程

文章目录一，导入依赖二，基本功能一、常用断言二、执行顺序和常用注解1、通过BeforeAll类的注解来保证顺序2、通过order注解来保证执行顺序三、依赖测试四、参数化测试五、测试套件SelectPackages、IncludePackages、SelectClasses、IncludeTags等注解的使用六、软断言七、并发测试八、动态测试解决硬编码问题九、Junit5启动类（适用于持续集成）Ju

好多可乐·2024-02-14 08:30

PyTorch detach()：深入解析与实战应用

PyTorchdetach()：深入解析与实战应用文章目录引言一、计算图与梯度传播二、detach()函数的作用三、detach()与requires_grad四、使用detach()的示例五、总结与启示结尾引言在

高斯小哥·2024-02-14 08:29

pytorch花式索引提取topk的张量

文章目录pytorch花式索引提取topk的张量问题设定代码实现索引方法gather方法验证补充知识expand方法gather方法randintpytorch花式索引提取topk的张量问题设定或者说，

bj_zhb·2024-02-14 06:37

飞桨和torch随机数对齐

飞桨和torch随机数对齐#在使用traindataloader的时候，建议设置randomseed，对于PyTorch来说#initializerandomseedtorch.manual_seed(

skywalk8163·2024-02-14 04:06

图像分割——基于pytorch的牙齿分割

作为视觉基础任务的图像分割是大多数深度学习入门者的进一步学习，本文将用牙齿分割作为数据集，分享一下图像分割的训练内容。一、引入库importosimporttorchimporttorch.nnasnnfromPILimportImageimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimporttransfor

苏俗·2024-02-14 04:35

图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测

作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础，本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集，来过一遍图像分类任务的基本步骤。一、引入库importosimporttorchimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportutilsfromco

苏俗·2024-02-14 04:05

Windows的python配置pytorch、torchvision、NVIDIA（英伟达）、cuDNN进行gpu加速计算

相信很多小伙伴在跑深度学习神经网络的时候用cpu跑又慢又占内存，本文将介绍如何将自己电脑增加gpu跑模型的路线，方便加速计算。废话不多说，下面咱们直接开始：一、python配置建议下载的python版本为3.5到3.10之间，因为大多数用于gpu加速计算的torch都在这个版本区间。一般常用的是python3.6或者3.8。下面我们就以python3.8为基础环境进行配置，其他版本下面操作类似。如

苏俗·2024-02-14 04:04

ubuntu22.04下使用conda安装pytorch(cpu及gpu版本)

本文介绍了conda下安装cpu、gpu版本的pytorch；并介绍了如何设置镜像源ubuntu环境安装pytorch的CPU版本与GPU版本系统：ubuntu22.04显卡：RTX3050依赖工具：miniconda

丰色木夕·2024-02-14 03:14

BERT开源代码分析（一）——dataset数据加载模块

dataset模块pytorch版本的BERT的源码链接我将会为大家梳理代码，解读代码。

时光诺言·2024-02-14 01:23

pytorch：.cuda() & .cpu() & .data & .numpy()

下面将将tensor转成numpy的几种情况1.GPU中的Variable变量：a.cuda().data.cpu().numpy()2.GPU中的tensor变量：a.cuda().cpu().numpy()3.CPU中的Variable变量：a.data.numpy()4.CPU中的tensor变量：a.numpy()总结：.cuda()是读取GPU中的数据.data是读取Variable中的

不太聪明的亚子·2024-02-14 00:39

在VSCode、Linux环境编译并调试Mindspore源码

前言本文记录一下自己在windows环境下编译pytorch源码所经过程和踩过的坑。

Qwesh157·2024-02-13 20:05

PyTorch深度学习实战（26）——多对象实例分割

PyTorch深度学习实战（26）——多对象实例分割0.前言1.获取并准备数据2.使用Detectron2训练实例分割模型3.对新图像进行推断小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图像分割算法，在本节中

盼小辉丶·2024-02-13 16:31

【思维导图实战派】 11/21 SAI基础教程

感想：实在不知道画什么，暂时也没有出行计划，看大家都对画画很感兴趣，想说分享个软件教程给大家吧。图片发自App嗯。。。画完以后觉得略坑，可能是因为教程类的知识点比较碎，大多数都是步骤式的操作，画着画着就变成了线性笔记的感觉了。还是大脑里没有整理清楚。而且作为教程的话，初学者可能还是不太容易看懂，略失败，等我以后再来搞个条理清楚的教程吧╥﹏╥图片发自App

nino_d061·2024-02-13 16:21

大前端完整学习路线（详解）

第一阶段：HTML+CSS:HTML进阶、CSS进阶、div+css布局、HTML+css整站开发、JavaScript基础：Js基础教程、js内置对象常用方法、常见DOM树操作大全、ECMAscript

强哥科技兴·2024-02-13 16:16

onnx基础

它使得不同的人工智能框架（如PyTorch、MXNet、Tensorflow）可以采用相同格式存储模型数据并交互。

whyte王·2024-02-13 14:31

Windows安装DeepSpeed

解决方案需要提前安装：PyTorch，版本最好>=1.9CUDA或ROCm编译器，如nvcc或hipcc安装VisualStudio，如2019自行编译pythonsetup.pybdist_

XerCis·2024-02-13 12:30

pytorch中创建Tensor张量的几种方法

以下所有例子没有打印输出，要验证结果请自行打印1，将python列表和numpy数组转换为pytorch张量importnumpyasnpimporttorcha=torch.tensor([1,2,3,4

CrystalheartLi·2024-02-13 05:33

【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)计算操作

PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)计算操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、张量比较大小1、torch.allclose()2、torch.eq()和torch.equal

咸鱼鲸·2024-02-13 05:32

Pyramid Stereo Matching Network

https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_scene_flow.zipThisrepositorycontainsthecode(inPyTorch

Songger·2024-02-13 04:09

JAVA基础教程：云环境下单一应用服务搭建

一、JDK安装安装版本：JDK131、JDK下载的两种方式1）通过FTP将安装文件上传：在JavaSE的官网：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk13-downloads-5672538.html下载即可将JDK安装包：jdk-13_linux-x64_bin.tar.gz上传到指定目录下2）Linux环境直接下载

艾编程·2024-02-13 01:26

书生·浦语大模型第四课作业

1.安装#如果你是在InternStudio平台，则从本地clone一个已有pytorch2.0.1的环境：/root/share/install_conda_env_internlm_base.shxt

查里王·2024-02-13 00:59

pytorch 之 torch.squeeze() 和 torch.unsqueeze()用法

第一块：squeeze(),主要是对数据的维度进行压缩，去掉元素数为1的那个维度，使用方式：a.squeeze(N)ortorch.squeeze(a,N)，去掉a的第N维度，以此来实现数据a的维度压缩；unsqueeze()与squeeze()函数功能相反，其功能是对数据维度进行扩充，使用方式：a.unsqueeze(N)ortorch.unsqueeze(a,N)，在数据a的第N维度上增加一个

Allard_c205·2024-02-12 23:43

pip install opencv-python安装报错

目录前言报错解决方法检查是否成功安装前言我需要用pytorch进行深度学习和研究，所以安装的是opencv-python。在安装OpenCV之前，我已经安装好python和numpy。

玄嫇·2024-02-12 21:38

[论文精读]Community-Aware Transformer for Autism Prediction in fMRI Connectome

Community-AwareTransformerforAutismPredictioninfMRIConnectome(arxiv.org)论文代码：GitHub-ubc-tea/Com-BrainTF:TheofficialPytorchimplementationofpaper"Community-AwareTransformerforAutismPred

夏莉莉iy·2024-02-12 21:31

python基础教程九抽象四(函数参数终)

文章预览：1.分配参数2.作用域3.递归1.俩个经典案例：阶层和幂2.递归的意义1.递归二分查找1.二分查找的条件1.二分查找的意义1.分配参数前面介绍了如何将参数收集到元组和字典当中，但同样的俩个运算符，也可以执行相反的操作。与收集参数相反的操作是分配。假设有如下函数：defadd(x,y):returnx+y同时假设还有一个元组,其中包含俩个你要相加的数。params=(1,2)这与前面执行的

小强同学：·2024-02-12 20:16

蓝桥杯单片机省一经验分享1:基础篇.含详细代码与应试技巧

心想完蛋了；下午一觉醒来，得到一个“好消息”：蓝桥杯硬件延期了，然后我欣喜若狂的接着睡....既然时间充足了，我就自己写一点笔记，以便自己复习，备战蓝桥杯单片机的比赛，首先，你要买一块板子，然后得到店铺的零基础教程

nnerddboy·2024-02-12 19:33

《AI绘画从入门到精通》专栏总目录

❤️专栏名称：《AI绘画从入门到精通》内容介绍：StableDiffusionWebUI基础教程、ControlNet控制网络、StableDiffusion综合案例、StableDiffusion模型下载

水滴技术·2024-02-12 17:03

突破编程_C++_基础教程（入门程序）

1程序如下是一个简单的C++程序，该程序运行后可以在屏幕上打印出"HelloC++!"。#includeusingnamespacestd;intmain(){cout“#include"是C++预编译器的一种指令，其作用是将指定文件内容复制到当前文件中。因此，一定不能直接include源文件，也就是cpp文件，因为cpp文件中是函数的定义，一旦include了cpp文件，相当于在当前cpp文件又

breakthrough_01·2024-02-12 17:47

突破编程_C++_基础教程（输入、输出与文件）

1流和缓冲区C++中，流（stream）和缓冲区（buffer）是两个紧密相关的概念，它们在处理输入和输出时起着重要的作用。流（Stream）流是一种抽象的概念，用于表示数据的流动。在C++中，流是一个类对象，它封装了与输入/输出设备（如键盘、显示器、文件等）的交互。C++标准库提供了多种流类，如std::cin（标准输入流，通常用于从键盘读取数据）、std::cout（标准输出流，通常用于向显示

breakthrough_01·2024-02-12 17:17

快速构建 Tensorflow GPU 开发环境（Ubuntu / macOS）- 2023年

文章目录安装Anaconda/Miniconda安装NividaGPU驱动安装cudatoolkit和cudnn设置环境变量安装Tensorflow测试GPU是否开启成功AppleM1/M2安装GPU支持PytorchGPU

Ryan HUST·2024-02-12 13:05

pytorch_quantization/cuda_ext.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN3c106detail1

pytorch_quantization/cuda_ext.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so:undefinedsymbol:_ZN3c106detail1pytorch_quantization

szZack·2024-02-12 12:46

这才是最适合新手的python基础教程，640页超详细

**这份640页的python基础教程，平常所有的疑难点都可以从中找到答案（比培训机构讲的都详细）。最基础的编程环境搭建就做了84页的详细讲解！其他基础语法、函数、模块和包均一一精细解答。**新

程序员老冉·2024-02-12 11:50

（CTC解码）Modeified prefix-search decoding algorithm

最近写CTC，然后需要一个解码部分，看见这篇文章，网上pytorch版的CTC解码部分基本上都是基于这个版本，但是对于代码并不是很容易理解，研究了一下，顺便记录下来。

ZhengkunTian·2024-02-12 08:06

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.6

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，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.6ConciseImplementationofRNNimporttorchfrom

南七澄江·2024-02-12 08:03

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.7

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，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.7BackpropagationThroughTime通过时间反向传播（backpr