PyTorch基础篇第5页

20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。

椰皮糖·2024-08-29 02:22

【Rust日报】 2019-05-14：Rust中哪些特性是零开销抽象的

在神经网络领域，现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备，还有很多空间可以尝试。

六六子大顺1·2024-08-28 23:29

PyTorch库学习之torch.mean函数

PyTorch库学习之torch.mean函数一、简介torch.mean是PyTorch库中的一个函数，用于计算张量的均值。

Midsummer-逐梦·2024-08-28 17:44

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数，参考这里优化函数(OptimizationFunction)：YOLOv5的默认优化算法是：SGD；可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

yolo v8 + flask部署到云服务器，以及问题记录

环境安装1、运行项目报错：nopythonapplicationfound,checkyourstartuplogsforerrors在云服务器pytorch版本安装错了，安装了GPU版本，需要安装CPU

智商不够_熬夜来凑·2024-08-28 11:07

pytorch | torch.contiguous()方法

torch.contiguous()方法语义上是“连续的”，经常与torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()方法一起使用，要理解这样使用的缘由，得从pytorch

Mopes__·2024-08-28 10:31

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

此外，还需要安装PyTorch，这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项：pip

玩AI的小胡子·2024-08-28 08:22

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

PyTorch实现CIFAR-10分类代码

这篇是PyTorch学习之路第七篇，用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码（书上的代码有好多冗余）目录完整代码（还未训练）完整代码（已训练，直接载入模型）下面实例数据集位于：C:\Users

曹勖之·2024-08-28 04:56

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的

程序猿鑫·2024-08-27 18:48

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

torch.nn到底是什么？

PyTorch提供设计精美的模块和类torch.nn，torch.optim，Dataset和DataLoader神经网络。

yanglamei1962·2024-08-27 13:21

Pytorch:torch.diag()创建对角线张量方式例子解析

在PyTorch中，torch.diag函数可以用于创建对角线张量或提取给定矩阵的对角线元素。

乔丹搞IT·2024-08-27 10:00

运维系列&AI系列&Lenovo-G双系统系列（前传-装之前搜索的）：pytorch cuda安装报错的解决方法

pytorchcuda安装报错的解决方法pytorchcuda安装报错的解决方法前言2022.12.8在win+cuda11.8下安装最新PytorchGPU版时遇到包不兼容的问题，该文记录安装的整个流程一

坦笑&&life·2024-08-27 06:33

基于PyTorch的ResNet50的10分类模型

使用PyTorch框架构建一个基于ResNet50的10分类模型并进行训练，需要首先确保已经安装了PyTorch和必要的库（如torchvision，用于加载预训练的ResNet50模型）。

Covirtue·2024-08-27 05:25

2024年最新Flink教程,从基础到就业，大家一起学习--Flink DataStream API-第一篇+源码讲解

长风清留扬·2024-08-26 22:19

Pytorch构建网络模型结构都有哪些方式

目录前言1.使用nn.Module基类2.使用nn.Sequential容器3.使用nn.ModuleList4.使用nn.ModuleDict5.混合使用nn.Module和原生Python代码6.表格总结前言nn.Module：最通用、最灵活的方式，适用于几乎所有场景。nn.Sequential：适合简单的顺序模型，代码简洁。nn.ModuleList和nn.ModuleDict：适合需要动态

松小白song·2024-08-26 16:57

Python(PyTorch)多语言图像感知质量指标算法

亚图跨际·2024-08-26 16:57

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr

moyao_miao·2024-08-26 11:21

【前端基础篇】JavaScript之BOM介绍

文章目录浏览器对象模型（BOM）介绍1.什么是BOM？2.Window对象2.1弹出框2.1.1警告框2.1.2确认框2.1.3提示框2.2定时事件2.2.1延时器2.2.2定时器2.3Window对象其他常用属性与方法2.3.1获取窗口尺寸2.3.2打开新窗口与关闭窗口2.3.3移动与调整窗口大小3.Navigator对象3.1判断浏览器类型3.2navigator对象及方法详细解释：4.Loc

Trouvaille ~·2024-08-26 09:39

正向人生观015—心想事成的核心秘密（1）

理论基础篇（科学发现）科学发现之一：有一个连结万事万物的能量场存在，这个能量场让宇宙以及所有的一切有序运作。科学发现之二：这个能量场为我们内在的信念，扮演了容器、桥梁和镜子的角色。科学发现之三：

娟姐的心语话廊·2024-08-26 05:40

2021-02-18

《传统文化与身心健康》高级研修基础篇讲座概述，3.赵老师在管理群的讲话《改变命运最好的方法》。祝福大家：学习愉快！福慧双增！

内蒙陈艳杰·2024-08-26 04:29

人工智能开源库有哪些

PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。

openwin_top·2024-08-26 02:59

电气工程师自学成才手册基础篇+提高篇+精通篇,蔡杏山著

《电气工程师自学成才手册》分为基础篇、提高篇、精通篇三册，具有基础起点低、内容由浅入深、语言通俗易懂、结构安排符合学习认知规律的特点。

weixin_45800371·2024-08-26 01:23

Matlab基础篇：数据输入输出

前言数据输入和输出是Matlab数据分析和处理的核心部分。良好的数据输入输出能够提高工作效率，并确保数据处理的准确性。本文将详细介绍Matlab数据输入输出的各种方法，包括导入和导出数据、数据处理和数据可视化。一、导入数据Matlab提供了多种方法导入外部数据文件，包括文本文件、Excel表格、数据库等。以下是几种常用的导入数据方法。导入文本文件使用load函数导入简单的文本文件：data=loa

小魏冬琅·2024-08-26 00:47

Redis—基础篇

Redis基础1.Redis简介2.Redis应用3.Redis数据结构3.1String3.2hash3.3list3.4set3.5sortedset4.Redis为什么快？5.RedisI/O多路复用6.Redis6.0多线程1.Redis简介Redis是一种基于键值对的NoSQL数据库Redis中的value支持string、hash、list、set、zset、Bitmaps（位图）、H

启航1999·2024-08-25 21:27

每日一词 126| tailspin

tailspin1.认识这个词（基础篇）词：tailspin英英释义：anoccasionwhensomethingorsomeonesuddenlygetsintoaverybadstate例句：Theworldeconomygoesintoatailspin

枫林悦读_Diana·2024-08-25 19:34

爬虫技巧分享：掌握高效数据抓取的艺术

一、基础篇：构建稳健的爬虫基础选择合适的库和工具在开始编写爬虫之前，选择合适的库和工具至关重要。Python作为一门简洁

shiming8879·2024-08-25 16:25

如何写好一篇SCI论文

基础篇：1.杜绝错别字。对于英文文献来说，不要出现病句。（比如无主语的句子，最好不要使用祈使句和疑问句，在全文内部，包括图和引用文献，请统一语言，如果投英文期刊，一定不要出现汉语。

kkk12344·2024-08-25 14:42

BCEWithLogitsLoss

BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。

hero_hilog·2024-08-25 13:39

Pytorch-张量基础操作

张量张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同：数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。例如，一幅RGB图像可以表示为一个三维

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-08-24 22:38

Pytorch创建张量

文章目录1.torch.from_numpy()2.torch.zeros()3.torch.ones()4.torch.arange()5.torch.linspace()6.torch.logspace()7.torch.eye()8.torch.empty()9.torch.full()10.torch.complex()10.torch.rand()10.torch.randint()11

胡乱儿起个名·2024-08-24 22:37

pytorch实现模型搭建

如果没有GPU，不获取也没事，pytorch会默认将参数都保存在主存中。实现代码如下：#模型的层定义中，使用Sequential来统一管理的层集中表示为一层importtorchimport

Fiona.y·2024-08-24 21:30

characterize

Fastfood,whichmanypeoplearefondof,ischaracterizedbyitsconvenience.以下摘自现象级英语1.认识这个词（基础篇）词：characterize

芒果酱紫·2024-08-24 19:40

2024金九银十Java面试题(干货)

一、基础篇1.1.八种基本数据类型的大小，以及他们的封装类基本类型大小（字节）默认值封装类byte1(byte)0Byteshort2(short)0Shortint40Integerlong80LLongfloat40.0fFloatdouble80.0dDoubleboolean-falseBooleanchar2

努力进阶的编程小白·2024-08-24 08:09

Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法

非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据，物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的梯度|多模振荡对输入数据进行可控卷积|物理神经算法数学表示、可微分数学模型|MNIST和元音数据集评估算法语言内容分比PyTorch

亚图跨际·2024-08-24 07:35

pytorch深度学习基础 7（简单的的线性训练，SGD与Adam优化器）

接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式，对于每次前向传递，都会从总的数据集中随机选择一批数据，即批次大小1。参数更新过程：这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法，随机梯度下降（SGD）是一种简单但非常有效的方法，多用于支持向

不是浮云笙·2024-08-24 05:49

pytorch中的zero_grad()执行时机

在反向传播(backward())前执行即可zero_grad()用以清除优化器的梯度对张量执行backward(),以计算累积梯度执行optimizer.step(),优化器使用梯度更新参数当优化器更新完成,梯度即失去意义,即可以清除,为保证下一次梯度开始累积时为0,则在下一次执行反向传播前清除即可

TomcatLikeYou·2024-08-24 05:16

Unable to load weights from pytorch checkpoint file for ‘bert-base-uncased‘ at ...

OSError:Unabletoloadweightsfrompytorchcheckpointfilefor‘bert-base-uncased’at…方案一使用huggingface的bert时遇到预训练模型加载失败的问题

Ray Mond·2024-08-24 02:29

《Java 后端面试经》Linux 篇

《Java后端面试经》专栏文章索引：《Java后端面试经》Java基础篇《Java后端面试经》JavaEE篇《Java后端面试经》数据库篇《Java后端面试经》多线程与并发编程篇《Java后端面试经》JVM

ReadThroughLife·2024-08-24 00:21

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

【PyTorch】torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.deterministic

1.torch.backends.cudnn.benchmark在PyTorch中，torch.backends.cudnn.benchmark是一个配置选项，用于在运行时自动选择最优的卷积算法，以提高计算效率

读思辨·2024-08-23 15:49

PyTorch系列 - PyTorch数据读取 (二)

Pytorch系列：PyTorch系列-PyTorch使用总览(一)PyTorch系列-PyTorch数据读取(二)PyTorch系列-PyTorch网络构建(三)PyTorch系列-PyTorch网络配置

像风一样Pro·2024-08-23 15:18

Pytorch中使用SubsetRandomSampler做数据集划分

importtorchfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.data.samplerimportSubsetRandomSamplerdataset=TensorDataset(torch.tensor(list(range(20))))#构造一个数据集（0到19）idx=list(range(len(d

RAGERAGE_·2024-08-23 14:15

PyTorch踩坑记录1

1model.eval()无法关闭dropout因为model.eval()控制self.training参数，只有用nn.Dropout(0.5)声明才能在调用model.eval()后关闭，用F.dropout(x,p=0.5)是没办法自动关闭的，需要手动把self.training的参数传入到F.dropout()里才行。网上查到是因为model.eval()会影响继承nn.module类的

普通攻击往后拉·2024-08-23 14:43

24.8.19学习笔记（MNIST，）

pytorchMNIST手写数字识别：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

kkkkk021106·2024-08-23 13:10

用python实现图片背景移除

在Python中，实现图片背景移除通常需要使用计算机视觉库，如OpenCV或深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，结合预训练的模型。

数字化信息化智能化解决方案·2024-08-23 09:16

JAVA基础篇（三）

一，集合与数组的区别二，collection集合的方法三，常用集合分类四，list和set区别五，list集合六，set(1)HashSet底层数据结构采用哈希表实现，元素无序且唯一，线程不安全，效率高，可以存储null元素，元素的唯一性是靠所存储元素类型是否重写hashCode()和equals()方法来保证的，如果没有重写这两个方法，则无法保证元素的唯一性。(2)LinkedHashSet底层

凉笙2019·2024-08-23 07:33

web端自动化基础篇

一、自动化测试的好处1、缩短测试周期：计算机行业更新迭代快速，大量频繁的回归测试消耗时间，自动化测试能够将重复的实行交给计算机去做，加快测试速度。2、避免人为出错：测试人员不可能持续高度集中，并且人类易受外界影响(头疼脑热，精神不振)，可能会造成人为错误3、测试信息存储：自动化测试将测试信息和数据储存在文件中，思路清晰明确，交接方便4、轻易获取覆盖率：自动化测试能够解放测试人员，使测试人员能够有更

熠漠然·2024-08-23 07:29

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