PyTorch基础篇第7页

redis基础篇——Lua脚本

Lua脚本Lua是一种轻量级脚本语言，它是用C语言编写的，跟数据的存储过程有点类似。使用Lua脚本来执行Redis命令的好处：1、一次发送多个命令，减少网络开销。2，Redis会将整个脚本作为一个整体执行，不会被其他请求打断，保持原子性。3、对于复杂的组合命令，我们可以放在文件中，可以实现命令复用。语法格式redis>evallua-scriptkey-num[key1key2key3...][v

石灰聪·2025-02-27 03:05

基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤

以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容：1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库，推荐使用Python语言，以下是一些关键库：PyTorch：YOLO

pk_xz123456·2025-02-26 23:37

嵌入式单片机基础篇（二十五）之stm32F103串口接收发送固定大小字符串程序

stm32F103串口接收发送固定大小字符串程序#include"stm32f10x.h"#include"string.h"#include"stdio.h"unsignedcharUARTbuff[32];intk=0;staticunsignedcharcount=0;voidMy_USART1_Init(void){GPIO_InitTypeDefGPIO_InitStrue;USART_

lostlll·2025-02-26 22:59

安装CUDA以及GPU版本的pytorch

使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。

lskkkkkkkkkkkk·2025-02-26 21:53

如何将 DeepSeek 模型与 PyTorch结合使用

Ollama下载模型验证模型下载本地部署DeepSeek模型使用Flask创建HTTP服务使用PyCharm调用本地服务进一步集成到开发流程封装函数自定义快捷键（可选）✍️相关问答DeepSeek模型与PyTorch

LCG元·2025-02-26 21:52

Windows 系统下，使用 PyTorch 的 DataLoader 时，如果 num_workers 参数设置为大于 0 的值，报错

在Windows系统下，使用PyTorch的DataLoader时，如果num_workers参数设置为大于0的值，可能会遇到以下错误：RuntimeError:Anattempthasbeenmadetostartanewprocessbeforethecurrentprocesshasfinisheditsbootstrappingphase.Thisprobablymeansthatyoua

张三不嚣张·2025-02-26 20:10

从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解

本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型，并详细解释模型架构和训练步骤。

陆鳐LuLu·2025-02-26 19:02

pytorch PIL对np和tensor 图像数据的显示

（显示图像）PIL可以显示np的图像数据，np是whc的格式。在np转换为tenser格式后会自动转换为cWH的格式，tenser再转回来时，依然是cwh格式np.tranpose（1,2,0）可以将cwh格式转换为whc的格式,也就是将原来的0,1,2代表的cwh，变成whc格式代码表示是====互转的代码“tensor_a=torch.tensor(array),np_array=tensor

Tianwen_Burning·2025-02-26 19:32

IPEX-LLM: 英特尔硬件大语言模型加速库部署

本指南将帮助你掌握如何使用IPEX-LLM（IntelPyTorchExtensionforLargeLanguageModels）在英特尔硬件上实现最优化的模型部署。

Felix_bin·2025-02-26 17:23

算法基础篇--模拟

模拟模拟的含义模拟，顾名思义就是题目让你干什么，你就干什么。考察的是将思路转化成代码的代码能⼒。这类题⼀般较为简单，属于竞赛⾥⾯的签到题（但是，万事⽆绝对，也有可能会出现让⼈⾮常难受的模拟题），我们在学习语法阶段接触的题，⼤多数都属于模拟题。现在我们就通过下面的几道题目来了解一下模拟的特点：1.多项式输出题目来源：洛谷题目链接：多项式输出题目就是下面的样子：模拟题没有什么可以详细讲解的思路，大家直

近听水无声477·2025-02-26 17:51

在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入

Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库，能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡（如Arc、Flex和Max）在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型

shuoac·2025-02-26 16:16

【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算

矩阵及其运算：人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能（AI）和机器学习的数学基础，而矩阵作为其核心概念之一，承担着数据表示、变换和运算的重任。矩阵不仅在数据科学中广泛应用，更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。本文将深入探讨矩阵的基本概念、性质及其运算，通过详细的数学公式、推导过程和代码示例，帮助读者更好地理解矩阵在AI中的应用。第一章：矩阵的基本概念1.1矩阵的定义

猿享天开·2025-02-26 14:33

训练神经网络出现nan

参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞

崧小果·2025-02-26 11:12

Pytorch(5): LeNet，ResNet，RNN，LSTM代码

1、LeNet5与ResNet18实战第一部分：LeNet5代码：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLenet5(nn.Module):def__init__(self):super(Lenet5,self).__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(nn.Conv2d

weixin_51182518·2025-02-26 11:06

【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50

一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s

别出BUG求求了·2025-02-26 08:20

Python常见库的使用

文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2

浪子西科·2025-02-26 07:38

golang深度学习-基础篇

基础数据结构及类型字符型-stringstring是Go标准库buildin内置的一个基础数据类型。string是由8比特字节的集合，通常不一定是UTF-8编码的文本。string可以为空(长度为0)，但不会是nil。stringisthesetofallstringsof8-bitbytes,conventionallybutnotnecessarilyrepresentingUTF-8-enc

老狼伙计·2025-02-26 06:34

CMake入门教程【基础篇】注释

文章目录1.概述2.注释的基本使用2.1单行注释2.2多行注释2.3使用注释的好处2.4使用技巧2.5注意事项3.总结1.概述在任何编程或脚本语言中，注释都是不可或缺的一部分，它们帮助开发者理解代码的目的和功能。CMake作为一种流行的构建脚本语言，同样支持注释功能。本教程将介绍如何在CMake中使用注释，以及注释的最佳实践。2.注释的基本使用CMake中的注释非常简单，主要有以下两种类型：2.1

编程小鱼酱·2025-02-26 04:51

flash_attn安装

flash_attn安装1.cuda-nvcc安装https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc2.torch安装#https://pytorch.org/#找到对应cuda

壶小旭·2025-02-26 03:46

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

插值法其实就是在已知数据点之间估计未知点的值。通过已知的离散数据点，构造一个连续的曲线函数，预测数据点之间的空缺值是什么并且自动填补上去。适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。使用插值法的优点：物理系统的数据通常是连续的，使用插值法可以保持数据的连续性直接截取可能会丢失重要的动态特征，使用插值法不会丢失重要信息可

mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImageimporttorch.nnasnnimporttorch.n

Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的

FL1623863129·2025-02-25 23:18

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

《ArkTs鸿蒙应用开发入门到实战》震感上市啦！

从传统HarmonyOS应用开发到元服务开发书籍结构基础篇：HarmonyOS历史、核心技术、ArkTS/ArkUI基础。进阶篇：布局容器、基础/高级组件、低代码开发，提升效率。

敏敏_4148·2025-02-25 22:35

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构，最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文：U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型，使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析，帮助你理解

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

海洋之心·2025-02-25 21:31

Pytorch实现之混合成员GAN训练自己的数据集

简介简介：提出一种新的MMGAN架构，使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。由于生成器在多个真实数据分布之间共享，高度共享的生成器（通过混合权重反映）捕获分布的公共方面，而非共享的生成器捕获独特方面。论文题目：MIXEDMEMBERSHIPGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS（混合成员生成对抗网络）会议：IEEEInternationalConferenceonIm

这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:18

Pytorch实现论文：基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强

简介简介：提出了一种新型的水下图像增强算法，基于多尺度融合生成对抗网络，名为UMSGAN，以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理，将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。该算法旨在适应各种水下场景，提供颜色校正和细节增强。论文题目：Underwaterimageenhancementbasedonmultiscalefusiongenerativeadversaria

这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:46

即插即用的注意力机制21种

出处：SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock

@Mr_LiuYang·2025-02-25 14:40

RK3568平台（基础篇） EXPORT_SYMBOL的作用

一、EXPORT_SYMBOL的作用1.在一个模块中使用EXPORT_SYMBOL(name)。name表示函数或者变量等符号，它是对全部内核代码公开的，因此在您的内核模块中可以直接调用name，即使用EXPORT_SYMBOL可以将一个函数以符号的方式导出给其他模块使用。2.EXPORT_SYMBOL的符号，是把这些符号和对应的地址保存起来，在内核运行的过程中，可以找到这些符号对应的地址。而模块

嵌入式_笔记·2025-02-25 13:32

【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类：一维卷积层（处理一维数据的卷积运算）

torch.nn.Conv1d是PyTorch中的一维卷积层，用于处理一维数据的卷积运算，常用于时序数据、音频信号、文本等的处理。

彬彬侠·2025-02-25 13:00

PyTorch中文文档：API查询与使用的终极指南

PyTorch中文文档：API查询与使用的终极指南【下载地址】PyTorch中文文档-API查询与使用PyTorch中文文档-API查询与使用欢迎来到PyTorch中文文档资源页面！

仲照武Blanche·2025-02-25 10:45

PyTorch知识点总结之一

PyTorch知识点总结之一1.什么是PyTorch？它有什么特点和优势？PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。

Rain松·2025-02-25 10:44

pytorch模型(.pt、.pth)转onnx模型(.onnx)的方法详解

.pt和.pth只能在pytorch的框架中使用，但是有时我们需要在其他的框架使用模型或者使用模型可视化工具来展示模型（大部分对.pt格式不兼容），这时就需要用到.onnx模型形式来转换了。

墨小傲·2025-02-25 10:12

PyTorch实战：手把手教你完成MNIST手写数字识别任务

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？

吴师兄大模型·2025-02-25 07:51

PyTorch实现DARTS：可微分架构搜索指南

PyTorch实现DARTS：可微分架构搜索指南pt.darts项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pt/pt.darts项目介绍PyTorchImplementationofDARTS

余伊日Estra·2025-02-25 05:07

Ascend Extension for PyTorch是个what？

1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架，使昇腾NPU可以支持PyTorch框架，为PyTorch框架的使用者提供昇腾

·2025-02-25 03:53

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术，其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防：门禁、监控。金融：刷脸支付、身份验证。社交：自动标注、美颜。医疗：患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习：CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据：大规模数据集（如LFW、MegaFace）提升模型泛化能力。硬件加速：GPU、TPU等加速计算，提升实

mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,

智算学术·2025-02-25 00:31

pytorch3d安装记录

官方安装教程：https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md通过pip或conda可以很容易安装上预编译好的包，安装过程不会报错

leo0308·2025-02-24 23:57

基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例

我们将使用PyTorch和torch_geometric库来实现图卷积网络，并模拟数据进行演示。步骤概述数据准备：模拟生成多个单视图的肺结节特征数据，并构建图数据。特征融合：将多个单视图特征进行融合。

go5463158465·2025-02-24 20:06

第G9周：ACGAN理论与实战

>-**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]**本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch

OreoCC·2025-02-24 18:50

Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅱ部分)(第4章)-流程控制

Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅱ部分)(第4章)-流程控制文章目录Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅱ部分)(第4章)-流程控制第Ⅱ部分语言基础篇第4章流程控制4.1条件语句（if/

双囍菜菜·2025-02-24 13:46

Jmeter基础篇（20）压测时如何找到最佳并发量

一、前言在进行压力测试（压测）时，找到最佳并发量是非常关键的一步。这需要考虑到多种因素，包括但不限于：你的系统资源、预期的用户行为、以及希望达到的性能目标。二、并发量计算方法确定基准了解系统规格：首先，你要清楚地知道你们的服务器硬件配置（如CPU、内存、磁盘I/O能力等）以及软件环境（操作系统、数据库、中间件等）。历史数据：如果可能的话，查看过去的数据以了解系统的正常负载情况。这些信息可以帮助你设

綦枫Maple·2025-02-24 12:39

AI环境初识

PyTorch：由Facebook推出，也是一个广受欢迎的开源机器学习库。PyTorc

网络飞鸥·2025-02-24 07:02

pytorch torch.triu函数介绍

torch.triu是PyTorch提供的一个函数，用于生成矩阵的上三角部分。它的名称来源于"triangularupper"（上三角形），作用是将矩阵的下三角部分置为零，只保留对角线及其上方的元素。

qq_27390023·2025-02-24 02:28

F.interpolate函数

F.interpolate是PyTorch中用于对张量（通常是图像数据）进行插值操作的函数，常用于调整张量的大小，例如改变图像的分辨率。它支持多种插值方法，包括最近邻插值、双线性插值和三次插值等。

dringlestry·2025-02-23 21:20

AI如何预测比赛结果：体育预测技术全解析

一、系统架构设计1.整体架构数据采集层数据处理层模型训练层预测服务层应用展示层2.技术选型Python3.8+TensorFlow/PyTorchScikit-learnPandas/NumpyFlask

翱翔的猪脑花·2025-02-23 17:54

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