nn.Conv2d是PyTorch中的一个类，代表二维卷积层（2DConvolutionLayer）。这个类广泛用于构建卷积神经网络（CNN），特别是在处理图像数据时。

它是一个nn.ModuleList对象，这是PyTorch中用于存储nn.Module子模块的特殊列表。为什么使用nn.ModuleList？

类定义classUserDefined(nn.Module):UserDefined是一个自定义的神经网络类，继承自PyTorch的nn.Module基类。

github.com/Stability-AI/generative-models.git2创建conda环境condacreate-nsvdpython=3.10condaactivatesvd3安装pytorchgpucuda

问题：pytorch测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率之前：pytorch测试模型时只用了withtorch.no_grad()，如下图withtorch.no_grad():#下面是没有梯度的计算

文章出处:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1640539349483912777&wfr=spider&for=pcTransformers理解:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/06/understanding-transformers-nlp-state-of-the-art-models/?utm_sourc

模型部署入门教程（六）：实现PyTorch-ONNX精度对齐工具-知乎(zhihu.com)目录设计思路代码实现Debug算子Debugger类生成调试节点提取调试模型运行调试模型输出调试信息使用方法总结系列传送门久等啦

1.介绍PyTorch中的张量（tensor）是其核心数据结构，表示任意维度的数组。张量可以用于存储和处理数据，是PyTorch中的基本构建模块。

PyTorch深度学习开发环境搭建全教程TensorFlow深度学习开发环境搭建全教程1、指定清华源命令-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2、conda

卷积层基本参数（卷积核大小，步长【pytorch默认为1】，padding边缘填充）输出尺寸=（输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数

该论文采用了基于PyTorch1.3和CUDA10.0的代码，通过阅读’requireme

GANs简介GANs（GenerativeAdversarialNetworks）,全名又叫做生成式对抗网络，设计者使用的是一种类似于“左右手互博”的思想，所以GANs的作者周伯通（英文名：lanGoodfellow）在设计的时候遵循的就是这个原则。“左右手”分别指代的是GANs中的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。图片来源于网络生成器的主要作用就是随机生成一个指

1各种镜像源的问题因为pytorch原生的服务器在国外，而pytorch（cuda版本）大小为1G以上，使用国外源下载是不太可能的。因此衍生出了很多国内的下载源。

PyTorch作为深度学习领域的一个重要框架，自2016年首次发布以来经历了显著的发展。

张量简介与创建1.张量的概念张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展。在这里插入图片描述1.1Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，包含五个属性：在这里插入图片描述data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的function，是自动求导的关键requir

Libtorch是Pytorch的C++接口，实现了在C++中进行网络训练、网络推理的功能。

操作拼接操作算术运算求最值数据类型转换1.int和tensor2.tensor转vector3.二维的tensor转vector4.std::vector转tensor{batchsize,c,h,w}libtorch类似于pytorch

nn.Module.cuda()和Tensor.cuda()的作用效果差异无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。对于nn.Module:model=model.cuda()model.cuda()上面两句能够达到一样的效果，即对model自身进行的内存迁移。对于Tensor:和nn.Module不同，调用tensor.cuda()只

loader=SegmentLoader(img_path=train_data_seg,           batch_size=cfg.train_batch_size,           is_train=True,           pos_number=cfg.pos_number,           neg_number=cfg.neg_number,           de

cv2.drawContours(image,contours,contourIdx,color,thickness,lineType,hierarchy,maxLevel,offset)cv2.drawContours()函数用于在图像上绘制轮廓。参数说明：image：要绘制轮廓的图像。contours：要绘制的轮廓列表。contourIdx：要绘制的轮廓索引。设置为-1时表示绘制所有轮廓。co

importtorch.nn.modulespre=net(data)target=labeldefloss_seg(pre,target,hnm_ratio=0,**kwargs):target=target.cuda(cfg.device_list[0])loss=torch.nn.modules.MSELoss()ls=loss(pre,target.float())returnls这是一个

需要的下载pytorch版本以及cuda和cudnn的链接，直接下载使用即可，然后需要的python是3.7版本的即可https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111

环境配置1:打开CMDnvidia-smi.exe查询显卡cudaVERSION:12.32:打开https://pytorch.org/get-started我的系统是12.33：使用google搜索

分割方向APIhttps://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch模型方面不需要写，只需要调用就可以了以之前的unet脑肿瘤分割完整代码为例https

5.10批量归一化本节我们介绍批量归一化（batchnormalization）层，它使较深的神经网络的训练变得更加容易[1]。我们对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值0，标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。通常来说，数据标准化对于浅层模型就足够有效了。进行模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近输出层的输出较难出现

Torch==1.4Torchvision==0.5.0版本的官方MaskRCNN已经可以转ONNX了，https://github.com/pytorch/vision/blob/7b60f4db9707d7afdbb87fd4e8ef6906ca014720

ML2020spring-hw2该作业kaggle地址：ML2020spring-hw2Classification-BinaryIncomePrediction一个关于数据的二项分类问题，由一系列给出的特征数据，判断此人的收入是否大于5000元。数据处理部分沿用了numpy的数据处理方式，神经网络的实现部分用了pytroch数据预处理部分：importosimportcsvimporttorch

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_

PyTorchTensor的维度表示（batchSize,C,H,W)：PyTorchTensor的维度表示通常是(batch_size,

-PyTorchForumstorch.Tensor—PyTorch2.1documentation1T代表转置（Transpose）在torch中中，Tensor.T表示张量（或矩阵）的转置（Transpo

文章目录1view（）函数1.1基本用法2view_as（）函数3reshape（）函数4permute（）函数5transpose（）函数6squeeze（）函数和unsqueeze（）函数1view（）函数1.1基本用法view是将一个张量改变形状函数原型torch.Tensor.view(*shape)→Tensor其中参数shape可以是一个整数元组，或者是一个系列整数示例：两种不同参数比

查看Pytorch的GPU是否可用importtorchtorch.cuda.is_available()返回为True表示Pytorch的GPU可用，返回为False表示Pytorch的GPU不可用。

李笑来的专栏，这一期讲的是重新理解“坚持”这个概念。坚持这个概念在我们生活中很常见，但也只出现在某些领域里。因为那些让人心情愉悦、满心欢喜地做的事情从来都是不需要坚持的。我们几乎不肯听到小孩子会说我决心坚持每天吃巧克力、冰淇淋、麦当劳，又或者决心坚持每天玩游戏，因为这都是他们心心念念想吃想玩、有时候甚至拦都拦不住的东西，这些是从来都不需要坚持的。只有那些我们理智上认为应该做、但是我们内心里实在不想

NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

Github-pytorch-ssdvision/ssdssd.pyimporttorch.nnasnnimporttorchimportnumpyasnpfromtypingimportList,Tupleimporttorch.nn.functionalasFfrom

题目目标搭建模型：参数确定设置卷积层等的参数时，除了in_channels、out_channels、kernel_size等，还需要设置padding等参数，可以根据官方给出的公式计算需要的参数是多少带入已知数据，其中dilation没说空洞卷积，要用她的默认值1里面只有padding和stride是未知数，求解方程，得padding=2，stride=1代码fromtorchimportnnc

1、加法运算A=torch.arange(20,dtype=torch.float32).reshape(5,4)B=A.clone()#通过分配新内存，将A的一个副本分配给BA,A+B#tensor([[0.,1.,2.,3.],#[4.,5.,6.,7.],#[8.,9.,10.,11.],#[12.,13.,14.,15.],#[16.,17.,18.,19.]]),#tensor([[0.

前言还记得上次通过MediaPipe估计人体姿态关键点驱动3D角色模型，虽然节省了动作K帧时间，但是网上还有一种似乎更方便的方法。MagicAnimate就是其一，说是只要提供一张人物图片和一段动作视频(舞蹈武术等)，就可以完成图片人物转视频。于是我就去官网体验了一下，发现动作的视频长度不能超过5秒，当然，如果说要整长视频可以切多段处理再合成解决。主要的还是视频需要那种背景相对较纯的，不然提交表单

不同的数据集在形式上千差万别，为了能够统一用于模型的训练，Pytorch框架下定义了一个dataset类和一个dataloader类。

文章目录一、损失函数的概念二、Pytorch内置损失函数1.nn.CrossEntropyLoss2.nn.NLLLoss3.nn.NLLLoss2d4.nn.BCELoss5.nn.BCEWithLogitsLoss6

损失函数torch提供了很多损失函数，可查看官方文档LossFunctions部分作用：计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据（反向传播），grad损失函数用法差不多，这里以L1Loss和MSEloss为例L1Loss注意传入的数据要为float类型，不然会报错，所以inputs和outputs处要加上类型转换L1Loss的参数reduction，设置了计算loss值的方式，默认

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，本书源代码是在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测试通过。Chapter3LinearNeuralNetworks3.1LinearRegression3.1.1BasicConcepts我们通常使用nnn来表示数据集中的样本数。对索引为iii的样本，其输入表示为x(i

流程就是这么个流程：配置libtorchpytorch模型转化编写C++调用程序这里就先看一下第一步。怎么配置libtorch。

基本介绍torch.nn：Containers：基本骨架ConvolutionLayers：卷积层Poolinglayers：池化层Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity)：非线性激活NormalizationLayers：正则化层Containers类介绍containers相对重要的一个类，主要给神经网络定义了一些骨架、一些结构，后面那些类

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在本篇博客中，我们将使用Python和PyTorch库来构建一个简单的文本分类大模型，并探讨其实现过程。