PyTorch小笔记

时间序列预测-Transformer,Informer,Autoformer,FEDformer复现结果

实验环境硬件规格或软件版本号CPUInter®Xeon®[email protected](Pascal)内存32.0GBPython3.7.3Pytorch1.2.0CUDA11.6
幸运的小菜鸟·2023-11-19 16:53

第七章 解析PyTorch中Hook函数(工具)

为了更深入地理解神经网络模型，有时候我们需要观察它训练得到的卷积核、特征图或者梯度等信息，这在CNN可视化研究中经常用到。其中，卷积核最易获取，将模型参数保存即可得到；特征图是中间变量，所对应的图像处理完即会被系统清除，否则将严重占用内存；梯度跟特征图类似，除了叶子结点外，其它中间变量的梯度都被会内存释放，因而不能直接获取。最容易想到的获取方法就是改变模型结构，在forward的最后不但返回模型的
小酒馆燃着灯·2023-11-19 14:41

PyTorch|逻辑回归的简单实现

经过前面的学习，我们介绍了张量Tensor的基本操作，也知晓了PyTorch的AutoGrad系统。有了上述基础，便可以试着训练简单的机器学习模型了。今天我们将尝试训练一个简单的逻辑回归模型。
木千之·2023-11-19 14:24

pytorch学习：逻辑回归代码

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunSep209:50:012018@author:www"""importtorchfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#设定随机种子torch.manual_seed(250)#读入数据withopen(r'E:\da
xckkcxxck·2023-11-19 14:24

深度学习环境配置Anaconda+cuda+cudnn+PyTorch——李沐大神《动手学深度学习》环境配置（巨详细，持续迭代）

李沐大神《动手学深度学习》安装篇——通用AI、深度学习、机器学习环境Anaconda+cuda+cudnn+Pytorch(手把手教你安装深度学习环境）——这里是GPU+PyTorch版本文章目录李沐大神
Beyond_April·2023-11-19 14:54

MLP感知机python实现

importtrain_ch3importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransforms#①准备数据集defload_data_fashion_mnist(batch_size,resize=None):#PyTorch
可以养肥·2023-11-19 14:47

李沐深度学习环境安装（包括pytorch和d2l）

李沐深度学习环境安装（包括pytorch和d2l）目录一、安装Anaconda3二、安装GPU版本的pytorch三、使用jupyternotebook运行李沐书籍的源码目录一、安装Anaconda3进入
大叔_CGD·2023-11-19 14:16

这可能是关于Pytorch底层算子扩展最详细的总结了！

1、前言一般情况下，pytorch推荐使用python层的前端语言来构建新的算子。因为pytorch在python层的api已经足够丰富，可以构造出很多自定义的算子。
DL-Practise·2023-11-19 14:12

【深度学习】李沐动手学习深度学习-环境配置

anaconda3，因此不用安装miniconda.1.首先创建d2l环境#创建环境名称为d2l环境condacreate--named2lpython=3.9-y#激活环境condaactatived2l2.安装pytorch
赵小闲·2023-11-19 14:41

李沐的学习Pytorch环境配置

按照清华源配置清华源conda配置最好下载1.11版本torch那一套然后装d2l版本可以装pipinstalld2l=0.17.6然后可以用http://localhost:8889/notebooks/pytorch
菜菜小堡·2023-11-19 14:09

pytorch的backward()的底层实现逻辑

自动微分是一种计算张量（tensors）的梯度（gradients）的技术，它在深度学习中非常有用。自动微分的基本思想是：自动微分会记录数据（张量）和所有执行的操作（以及产生的新张量）在一个由函数（Function）对象组成的有向无环图（DAG）中。在这个图中，叶子节点是输入张量，根节点是输出张量。通过从根节点到叶子节点追踪这个图，可以使用链式法则（chainrule）自动地计算梯度。在前向传播（
子燕若水·2023-11-19 14:08

（二）Pytorch快速搭建神经网络模型实现气温预测回归(代码+详细注解)

导入数据以及展示部分1.导入数据集以及对数据集进行处理2.展示数据（看看就好）三（1）、搭建网络进行预测（理解版）三（2）、搭建网络进行预测（应用版）四、对预测结果进行一个展示，蓝色真实值，红色预测值总结前言深度学习pytorch
爱吐泡泡的小鱼苗·2023-11-19 14:08

PyTorch微调终极指南1：预训练模型调整

如今，在训练深度学习模型时，通过根据自己的数据微调预训练模型来进行迁移学习（transferlearning）已成为首选方法。通过微调这些模型，我们可以利用他们的专业知识并使它们适应我们的特定任务，从而节省宝贵的时间和计算资源。本系列分为四篇文章，侧重于微调模型的不同方面，本文为第一篇，我们将深入研究定义预训练模型并配置它以适合你的目标任务。定义模型包括一系列重要决策，包括选择适当的架构、定制模型
新缸中之脑·2023-11-19 12:54

PyTorch微调终极指南2：提升模型的准确性

本文是Pytorch微调终极指南系列的第二部分，第一篇点击这里。在线工具推荐：Three.
新缸中之脑·2023-11-19 12:54

PyTorch微调权威指南3：使用数据增强

如果你曾经参与过PyTorch模型的微调，可能会遇到PyTorch的内置变换函数，这使得数据增强变得轻而易举。即使你之前没有使用过这些功能，也不必担心。
新缸中之脑·2023-11-19 12:54

【人工智能实验室】2022寒假第二次培训（包含环境配置）

https://pytorch.org
Miracle.W·2023-11-19 12:15

pytorch环境搭建若干

，都是扯淡，有其他地方可以下载python3.9旧版本：https://www.filehorse.com/download-python-64/55317/torch官网的安装提示：https://pytorch.org
飞鸟真人·2023-11-19 10:56

RT-DETR代码学习笔记（DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection）

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069代码地址：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO
athrunsunny·2023-11-19 09:10

第一次组会汇报（2023/11/18）

目录一，浅谈学习规划二，两个比较典型的注意力机制㈠SEnet⒈结构图⒉机制流程讲解⒊源码（pytorch框架实现）及逐行解释⒋测试结果㈡CBAM⒈结构图⒉机制流程讲解⒊源码（pytorch框架实现）及逐行解释
晴友读钟·2023-11-19 06:08

SEnet注意力机制(逐行代码注释讲解）

目录⒈结构图⒉机制流程讲解⒊源码（pytorch框架实现）及逐行解释⒋测试结果⒈结构图左边是我自绘的，右下角是官方论文的。
晴友读钟·2023-11-19 06:04

【Pychram】怎么在pycharm里切换pytorch和tensorflow等新环境（其他博客）

1.新建项目后选择添加解释器2.选择左侧Conda环境，新版本下的PyCharm如下界面，其中Conda可执行文件选择Anaconda3根目录下的_conda.exe文件，点击加载环境3.直接使用现有环境即可4.创建项目文件，左下角选择TensorFlow_py路径下的解释器5.等待解释器内容更新完毕后，添加代码并执行fromkeras.utilsimportto_categoricalfromk
DJ.马·2023-11-19 05:46

anaconda,cuda,torch,lightning的安装

本博客仅作为初学者参考使用，汇总了多位大牛的博客，如有侵权请联系我删除anaconda,cuda,torch,lightning的安装1、Anaconda2、cuda3、pytorch4、lightning5
张文琪2023·2023-11-19 04:26

pytorch.nn.Conv1d详解

通读了从论文中找的代码，终于找到这个痛点了！以下详解nn.Conv1d方法1参数说明in_channels(int)–输入信号的通道。out_channels(int)–卷积产生的通道。kernel_size(intortuple)-卷积核的尺寸，经测试后卷积核的大小应为in_channels（行）*kernel_size（列）stride(intortuple,optional)-卷积步长pad
张文琪2023·2023-11-19 04:10

【PyTorch】常见错误: RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor)

错误：RuntimeError:Inputtype(torch.FloatTensor)andweighttype(torch.cuda.FloatTensor)shouldbethesame问题原因：错误内容就在类型不匹配，根据报错内容可以看出Inputtype为torch.FloatTensor（CPU数据类型），而weighttype（即网络权重参数这些）为torch.cuda.FloatT
Alexa2077·2023-11-19 03:55

PyTorch

正常界面创建环境condacreate-nenv_testpython=3.6进入环境condaactivateenv_testpycharm中，创建项目，选择环境
xskukuku·2023-11-19 02:41

003、Nvidia Jetson Nano Developer KIT（b01）-深度学习环境配置

之——深度学习环境目录之——深度学习环境杂谈正文1.各种依赖库1.1pytorch的底层依赖库1.2opencv依赖1.3torchvision0.9.0依赖2.安装pytorch3.安装torchvision
Here we are——wxl·2023-11-19 00:03

Linux下查看pytorch运行时真正调用的cuda版本

而且pytorch在安装时也会自动安装一个对应的版本。正确查看方式：想要查看Pytorch实际使用的运行时的cuda目录，可以直接输出cpp_extension.py中的CUDA_HOME变量。
大龙唉·2023-11-19 00:49

pytorch中几种tensor掩码的获取方法（含代码）

方式一：直接取布尔值输入：target=torch.Tensor([1,0,0,2,0,0,3])mask=(target>0)masked_target=target[mask]print(target)print(mask)print(masked_target)输入：target=torch.Tensor([1,0,0,2,0,0,3])mask=target.ge(0)masked_tar
蘑菇桑巴·2023-11-18 20:21

pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现

SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现SoftMax函数介绍简介公式图像反向传递公式推导当输入坐标与输出坐标相对应时当输入坐标与输出坐标不对应时两种情况合并代码实现一个简单但不严谨的实现正规代码SoftMax函数介绍简介softmax函数是常用的输出层函数，常用来解决互斥标签的多分类问题。当然由于他是非线性函数，也可以作为隐藏层函数使用公式假设我们有若干输入[x1,x2,x3…xn]，对应的
艾醒(AiXing-w)·2023-11-18 19:37

论文阅读（1） —— Character Region Awareness for Text Detection

论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.01941Pytorch代码实现https://github.com/clovaai/CRAFT-pytorch自制PPT下载地址：https
じんじん·2023-11-18 18:20

【笔记 Pytorch】稀疏矩阵、scipy.sparse模块的使用

安装：pipinstallscipy描述：就是专门为了解决稀疏矩阵而生。导入模块：fromscipyimportsparse优缺点总结七种矩阵类型描述coo_matrix★【名称】coordinateformat【优点】  ①不同稀疏格式间转换效率高(特别是CSR和CSC)  ②不支持元素的存取和增删，但是易于保存和读取。  ③构建矩阵时，允许坐标重复。【缺点】  ①不能直接运算；  ②不能直接切
坚果仙人·2023-11-17 18:18

【笔记 Pytorch】模型网络结构、网络参数可视化

文章目录查看网络结构打印方式torchsummary方式（输入格式不好控制）print方式（简便，存在输出顺序与执行顺序不一致的问题）可视化方式HiddenLayerPytorchVIZtensorboardX
坚果仙人·2023-11-17 18:18

如何在PyCharm中选择并使用Anaconda建立的TensorFlow、Keras和PyTorch Python环境

目录Step#1双击PyCharm进入欢迎界面，点击右下角Configure=>SettingsStep#2添加Python解释器AddPythonInterpreterStep#3选择CondaEnvironment=>ExistingenvironmentStep#4选择之前建好的tf1环境下python，点击OKStep#5新建一个项目TfTestStep#6新建一个ex1.pyStep#7
独步天秤·2023-11-17 17:41

《rPPG》——（1）PyTorch——Windows环境配置

《rPPG》——（1）PyTorch——Windows环境配置如何查看电脑是否已安装Python环境以及Python版本anaconda对应python3.8的版本号是多少?
XRT_knives·2023-11-17 16:08

ubuntu, nvidia driver, cuda, cudnn， pytorch-gpu版本安装

amd:1.2.查看ubuntu版本1.3.查看架构1.4.查看已安装的nvidia驱动1.5.进入tty模式2.安装ubuntu22.04和nvidia驱动3.ubuntu安装anaconda4.安装pytorchgpu
tony365·2023-11-17 15:05

tensorrt: pycuda, onnx, onnxruntime, tensorrt,torch-tensorrt 安装

ONNX/NCNN/OpenVINO/TensorRT）2.安装tensorrt相关tensorrt:pycuda,onnx,onnxruntime,tensorrt,torch-tensorrt安装pytorch
tony365·2023-11-17 15:33

pytorch 安装 2023年

pytorch网址：https://pytorch.org/get-started/locally/condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda
fancy_male·2023-11-17 13:37

Pytorch D2L Subplots方法对画图、图片处理

问题代码defshow_images(imgs,num_rows,num_cols,titles=None,scale=1.5):#@save"""绘制图像列表"""figsize=(num_cols*scale,num_rows*scale)_,axes=d2l.plt.subplots(num_rows,num_cols,figsize=figsize)axes=axes.flatten()f
张志翔的博客·2023-11-17 13:06

pytorch 中涉及到矩阵之间的乘法（torch.mul, *, torch.mm, torch.matmul, @）

最近在学习pytorch，过程中遇到一些问题，这里权当笔记记录下来，同时也供大家参考。
ykf173·2023-11-17 07:12

高维矩阵相乘 及对应的numpy pytorch函数

矩阵相乘一、向量的点乘和叉乘在介绍矩阵的乘法之前，需要先回顾总结一下向量的点乘和叉乘（矩阵的点乘叉乘和向量是不一样的）①向量点乘向量的点乘（dotproduce）又称为内积，等于对应位置相乘再相加，两个向量点乘（内积）的结果是一个标量有两个向量a⃗\vec{a}a和和和b⃗\vec{b}b，a⃗=(x1,y1,z1)\vec{a}=(x_1,y_1,z_1)a=(x1,y1,z1)，b⃗=(x2,
astupidspiderman·2023-11-17 07:30

计算机视觉的应用17-利用CrowdCountNet模型解决人群数量计算问题(pytorch搭建模型)

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用17-利用CrowdCountNet模型解决人群数量计算问题(pytorch搭建模型)。
微学AI·2023-11-17 07:38

小白将pytorch神经网络代码移植到MLU220上

1.任务背景我的专业和计算机沾不上什么边，只在大一上过一学期C语言，没搞过深度学习，被安排了这个任务，经过三个星期左右的试探，终于要完成了，记录一下。2.大致流程1、在你的工作机上训练好网络，导出网络的模型参数文件（.pth）；2、在寒武纪官网上租用一个MLU270的容器；3、编写离线模型生成程序，将本地保存的.pth文件逐步转成可以在MLU220部署的.cambricon文件；4、编写测试代码，
帅帅的瑶·2023-11-17 06:36

V100 配置 Scanpy + Scvi + Pytorch

V100配置Scanpy+Scvi+Pytorch创建虚拟环境安装基础包安装Scanpy安装Scvi安装GPU版本Pytorch创建虚拟环境condacreate-nnamepython=3.8condaactivatename
平平无奇科研小天才·2023-11-17 06:25

nvidia-docker部署pytorch服务【GPU工作站】

文章目录一、安装Docker二、安装NVIDIAContainerToolkit三、宿主机安装cuda和nvidia-driver四、测试一、安装Docker可以参考这篇文章https://blog.csdn.net/weixin_43721000/article/details/124237932二、安装NVIDIAContainerToolkit参考nvidia官方https://docs.n
什么都干的派森·2023-11-17 06:53

[PyTorch][chapter 63][强化学习-QLearning]

前言：这里结合走迷宫的例子,重点学习一下QLearning迭代更新算法0,1,2,3,4是房间，之间绿色的是代表可以走过去。5为出口可以用下图表示目录：策略评估策略改进迭代算法走迷宫实现Python一策略评估强化学习最终是为了学习好的策略，在不同的state下面根据策略做出最优的action.对于策略评估我们通过价值函数来度量.1.1状态值函数VT步累积奖赏:,折扣累积奖赏:1.2状态-动作值函数
明朝百晓生·2023-11-17 06:13

anaconda中安装pytorch和TensorFlow环境并在不同环境中安装kernel

包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/nlp/466/（封面图由文心一格生成）anaconda中安装pytorch
Chaos_Wang_·2023-11-17 06:39

深度学习模型量化（低精度推理）大总结

通过这篇文章你可以学习到以下内容：1）量化算法介绍及其特点分析，让你知其然并知其所以然；2）Pytorch量化实战，让你不再纸上谈兵；3）模型精度及性能的调优经验分享，让你面对问题不再束手无策；4）完整的量
洪流之源·2023-11-17 06:35

Accelerate 0.24.0文档 一：三万字极速入门

文章目录一、概述1.1PyTorchDDP1.2Accelerate分布式训练简介1.2.1实例化Accelerator类1.2.2将所有训练相关PyTorch对象传递给`prepare()`方法1.2.3
神洛华·2023-11-17 06:33

Datawhale AI夏令营第三期 - 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛——Baseline修改及优化

（一）DatawhaleAI夏令营第三期-脑PET图像分析和疾病预测挑战赛——环境搭建及PyTorchBaseline跑通上期完成Baseline跑通后，这期主要是对Baseline的优化，整队图像分类问题
cs6182890·2023-11-17 03:41

学习历程笔记（二）pytorch官方文档学习笔记

参考：【快速理解张量】通过torch.rand和举例通俗解释张量tensor_Neo很努力的博客-CSDN博客Pytorch官方文档学习笔记——3.BuildModel_pytorchbuild_model_Coding_Qi
萤石ym·2023-11-17 03:50
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