PyTorch小笔记第66页

cpu版的Pytorch环境配置

本次安装的版本：Anaconda3-2023.3.1python3.8.10pytorch2.0.1一、Anaconda下载FreeDownload|Anaconda蟒蛇|全球最受欢迎的数据科学平台(anaconda.com

萤石ym·2023-11-17 03:20

Tensorrt自定义算子实现步骤

Tensorrt自定义算子实现步骤目的这篇文章主要是用于记录tensorrt自定义算子的过程.这里采用的是torch2trt直接转换的方式.实验思路:造一个pytorch中支持的操作,但是tensorrt

mikeyNa·2023-11-17 02:19

pytorch转onnx自定义算子

有时候我们在部署模型的时候，会用到一些自定义算子，通常这种情况会导致报错，从而无法转出onnx模型。通过自定义算子插件可以解决这个问题。代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnclassScatterMax(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward(ctx,src):temp=torch.unique(src)#p

向天再借五百亿·2023-11-17 02:18

【pytorch】——自定义一个算子并导出到onnx

pytorch,onnx摘要：为了将自定义算子的参数，或者自己想要保存的参数序列化到onnx中。

农夫山泉2号·2023-11-17 02:47

pth转onnx转mnn bug总结

pytorch版yolov3转onnx样例importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpfromonnxruntime.datasetsimportget_exampleimportonnxruntimefromonnximportshape_inferenceimportonnximportosfrommodelsimport

三寸光阴___·2023-11-17 02:47

记录pytorch实现自定义算子并转onnx文件输出

概览：记录了如何自定义一个算子，实现pytorch注册，通过C++编译为库文件供python端调用，并转为onnx文件输出整体大概流程：定义算子实现为torch的C++版本文件注册算子编译算子生成库文件调用自定义算子一

Briwisdom·2023-11-17 02:15

Pytorch(五)：神经网络之 torch.nn——Convolution Layers

上一篇文章记录了Pytorch用于构建神经网络的容器，并且提到一个神经网络模块是由其他子模块嵌套而成的结构，常用的就是卷积、池化等等，所以这篇简单介绍下torch.nn中的卷积类。

犬冢紬希·2023-11-16 22:09

pytorch文档阅读（二）torch.nn.Convolution layers

1.模块功能简介这个模块就是torch为我们设计好的一些层结果，比如我想给网络加一个卷积层，直接用这个模块里的函数就可以实现，而不像低级语言需要自己编写层间的矩阵乘法以及变量的储存等工作，极大提高了网络搭建的效率。一行代码就可以给网络添加一个二维卷积层：self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)Convolutionlayers模块包含的子模块2.子模块介绍1）Conv1d对一个信号进

陌生的天花板·2023-11-16 22:08

torch.nn 和 torch.functional 的区别

原文地址:https://blog.csdn.net/teeyohuang/article/details/79211798Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（2）定义卷积神经网络注

hawkcici160·2023-11-16 22:08

Pytorch 之torch.nn初探

第1关：torch.nn.Module本关任务：本关要求利用nn.Linear()声明一个线性模型l，并构建一个变量net由三个l序列构成。importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariable#/**********Begin*********/#声明一个in_features=2,out_features=3的线性模型l并输出

冰淇淋64035883·2023-11-16 22:08

【Pytorch笔记】7.torch.nn (Convolution Layers)

我们常用torch.nn来封装网络，torch.nn为我们封装好了很多神经网络中不同的层，如卷积层、池化层、归一化层等。我们会把这些层像是串成一个牛肉串一样串起来，形成网络。先从最简单的，都有哪些层开始学起。ConvolutionLayers-卷积层torch.nn.Conv1d()1维卷积层。torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size

xhyu61·2023-11-16 22:37

Pytorch 之torch.nn初探第4关：卷积--Convolution Layers

经过前几节的的学习，想必大家对torch.nn有了初步的了解。接下来，向大家介绍神经网络中的一种特殊的定义——卷积层！任务描述本关任务：本关提供了一个Variable类型的变量input，按照要求创建一Conv1d变量conv，对input应用卷积操作并赋值给变量output，并输出output的大小。相关知识卷积的本质就是用卷积核的参数来提取原始数据的特征，通过矩阵点乘的运算，提取出和卷积核特征

爱码蔡蔡子·2023-11-16 22:37

11-09 周四机器学习开发容器搭建

dockerrun--namesqh-learn-d-p10088:8888-p10022:22-v/home/sqh:/workspace-it10.101.12.128/framework/jupyter:pytorch

思影影思·2023-11-16 21:42

week2&3(2021.9.25-2021.10.8）

Step1跟着课程学习，第一周的经验告诉我由于没有太多的机器学习思维，因此需要看一些简单的视频学习PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）

浅蓝的爽肤水·2023-11-16 21:12

使用CycleGAN训练自己的数据集

一、下载源码源码下载链接：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix二、调整自己的数据集格式按照如下格式放三、安装好所需要的python

瞬间记忆·2023-11-16 20:15

目标检测—YOLO系列(二 ) 解读论文与复现代码YOLOv1 PyTorch

精读论文前言从这篇开始，我们将进入YOLO的学习。YOLO是目前比较流行的目标检测算法，速度快且结构简单，其他的目标检测算法如RCNN系列，以后有时间的话再介绍。本文主要介绍的是YOLOV1，这是由以JosephRedmon为首的大佬们于2015年提出的一种新的目标检测算法。它与之前的目标检测算法如R-CNN等不同之处在于，R-CNN等目标检测算法是两阶段算法，步骤为先在图片上生成候选框，然后利用

小酒馆燃着灯·2023-11-16 20:10

conda虚拟环境中安装的cuda和服务器上安装的cuda的异同

但是当我们在Anaconda虚拟环境下安装pytorch或者paddlepaddle等深度学习框架的GPU版本时，通常会选择较高版本的cuda，这样服务器就存在两个cuda版本，但是/usr/local

大龙唉·2023-11-16 20:30

用人话讲解深度学习中CUDA，cudatookit，cudnn和pytorch的关系

用人话讲解深度学习中CUDA，cudatookit，cudnn和pytorch的关系CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。

大龙唉·2023-11-16 20:50

ubuntu 20.04安装 Anaconda教程

本博客参考：ubuntu20.04配置rosnoetic和cuda，cudnn，anaconda，pytorch深度学习的环境安装完conda后，输入:python查询结果为：Python3.11.5(

lelezhuxj·2023-11-16 20:02

GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation

torch/cuda/init.py:104:UserWarning:GeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPy

crasyter·2023-11-16 18:14

pytorch遇到问题总结

backward之后x.grad为None首先检查是否为叶节点，叶节点的require_grad属性是否为True。也有可能是使用的模型中存在torch.max等无法算梯度的操作导致其上层的参数无法计算梯度。Missingkey(s)instate_dict:…这属于单/多GPU之间模型加载问题，以下总结单/多GPU之间模型加载方法：#单GPU加载多GPU模型model.cuda()checkpo

snowleopard_bin·2023-11-16 18:38

YOLOV8改进对比 vs v5 X

YOLOv8算法介绍YOLOv8项目地址：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLiteultralytics

一方热衷.·2023-11-16 18:06

解决 NVIDIA GeForce XXXX with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch。。。。

环境ubuntu20.04RTX3080conda虚拟环境问题描述使用pytorch时遇到报错：UserWarning:NVIDIAGeForceRTX3080withCUDAcapabilitysm_

偷天换阳·2023-11-16 18:29

解决RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

解决Pytorch的版本问题1.背景介绍2.解决方案3.相关资料1.背景介绍最近，笔者在跑代码时，出现了如下问题。

信小海·2023-11-16 17:55

【GCN】Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

GCN代码详细解读如何运行代码详解utils.pyGCN的不足[6]Reference基于谱分解的经典方法代表之一：GCN,ICLR2017PaperCode(pytorch)如何运行先看整个代码文件的结构

ca1m4n·2023-11-16 14:53

pytorch 深度学习之余弦相似度

文章目录用处定理代码F.normalize()和F.norm()的区别用处此方法特别重要，经常可以用来修改论文，提出创新点.定理余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。给定两个非零向量x和y，它们之间的余弦相似度可以使用以下公式计算：cosine_similarity(x,y)=(x·y)/(||x||*||y||)其中，(x·y)表示向量x和y的点积（内积），是两个向量对

算法黑哥·2023-11-16 11:08

PyTorch深度学习实战——图像着色

PyTorch深度学习实战——图像着色0.前言1.模型与数据集分析1.1数据集介绍1.2模型策略2.实现图像着色相关链接0.前言图像着色指的是将黑白或灰度图像转换为彩色图像的过程，传统的图像处理技术通常基于直方图匹配和颜色传递的方法或基于用户交互的方法等完成图像着色操作

盼小辉丶·2023-11-16 11:51

【腾讯云 HAI域探秘】——自行搭建Stable Diffusion模型服务用于生成AI图片 | 自行搭建ChatGL M26BAI模型服务用于AI对话 | Pytorch2.0 AI框架视频处理

自行搭建StableDiffusion模型服务用于生成AI图片一、服务创建1、服务地址：高性能应用服务HAI新品内测2、等待审核(大概24小时)二、创建服务1、新建服务2、选择AI模型：StableDiffusion高性能，效率更快。3、等待创建(5~8分钟）这里可以看到温馨提示，创建中不计费的。创建完成效果：三、操作面板介绍1、webui操作都是鼠标点击操作，方便。2、jupyter_lab操作

红目香薰·2023-11-16 11:18

Open3D-ML点云语义分割【RandLA-Net】

作为点云Open3D-ML实验的一部分，我撰写了文章解释如何使用Tensorflow和PyTorch支持安装此库。

新缸中之脑·2023-11-16 10:42

YOLOV5中parser参数配置

源码下载链接：ultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite(github.com)需要配置的参数：--dataparser.add_argument

halo0416·2023-11-16 10:40

AI 图片截取、ffmpeg使用及安装, anaconda环境，图片标注(labelme)，模型训练(yolov5)，CUDA+Pytorch安装及版本相关问题

AI图片截取(ffmpeg),anaconda环境，图片标注(labelme)，模型训练(yolov5)，CUDA+Pytorch安装及版本相关问题一、截取有效图片录制RTSP视频脚本#!

XC_SunnyBoy·2023-11-16 10:20

写一篇基于pytorch的ocr文字识别的开题报告的预期成果

开题报告：基于PyTorch的OCR文字识别背景与意义：随着现代数字化时代的到来，人们处理大量的文本信息变得越来越常见。

南风寺山·2023-11-16 09:46

写一篇基于pytorch的ocr文字识别的开题报告

开题报告：基于PyTorch的OCR文字识别摘要：随着数字化时代的到来，大量的文本数据需要被处理和存储。因此，文字识别(OCR)成为一项非常重要的任务。

老光私享·2023-11-16 09:45

Anaconda安装pytorch踩坑记录

这里也能看到python版本，记住了后面安装pytorch要用，我这里是python3.9.7。点击DeepLearning后面那个播放键，能打开这个环境的Terminal终端。

watermelon_learn·2023-11-16 09:15

记录一下再次安装anaconda，pycharm，cuda，cudnn和pytorch，针对cuda安装中，Nsight compute安装失败给出解决办法

重装系统的烦恼刚重装系统的时候就想到了之后配置环境的烦恼，不过还是花了半天时间解决了，上一次安装还是在半年前，今天重新安装了下，接下来，我将叙述一下我安装的过程。大家跟着我这么安装，应该不会有什么错了下载Anaconda首先进入这个网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/这里选择因为我觉得这个时间近一点，可能会好一点。下载后

lyoneself·2023-11-16 09:43

【模型+代码/保姆级教程】使用Pytorch实现手写汉字识别

前言参考文章：最初参考的两篇：【Pytorch】基于CNN手写汉字的识别「Pytorch」CNN实现手写汉字识别（数据集制作，网络搭建，训练验证测试全部代码）模型：EfficientNetV2网络详解数据集

Katock_Cricket·2023-11-16 09:39

深度学习之基于Pytorch和OCR的识别文本检测系统

文章目录一项目简介深度学习与OCRPyTorch在OCR中的应用文本检测系统的关键组成部分1.图像预处理2.深度学习模型3.文本检测算法4.后处理二、功能三、系统四.总结一项目简介深度学习在图像处理领域取得了显著的成就

雅致教育·2023-11-16 09:07

【CUDA+Anaconda+Pytorch的安装】

CUDA+Anaconda+Pytorch的安装CUDA安装一、检查设备是否支持CUDA二、没有安装VS三、提示Nsightcompute安装失败Anaconda安装Pytorch安装换源CUDA安装一

a_joker_·2023-11-16 09:06

详解PyG中的ToSLIC变换

详解PyG中的ToSLIC变换PyG是一个基于PyTorch的图神经网络库，提供了丰富的数据处理、图转换和图模型的功能。

Yuetianw·2023-11-16 09:33

PyTorch 02-张量

张量（Tensor）简单介绍Pytorch最基本的操作对象是Tensor（张量），它表示一个多维矩阵，张量类似于NumPy的ndarrays，张量可以在GPU上使用以加速计算。

心之所向便是光v·2023-11-16 08:09

【已解决】将一个2708行64列的在GPU上的张量z0矩阵保存下来，格式为csv

问题描述将一个2708行64列的在GPU上的张量z0矩阵保存下来，格式为csv初步操作如果z0是一个PyTorchTensor，你可以使用以下代码将其保存为CSV文件：importtorchimportpandasaspd

鳗小鱼·2023-11-16 08:33

知识蒸馏（Pytorch入门）

知识蒸馏：Hinton2015年在论文《Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork》中首次提出，并应用在分类任务上，大模型称为teacher(教师模型),小模型称为Student(学生模型),来自Teacher模型输出的监督信息称之为knowledge(知识),而student学习迁移来自teacher的监督信息的过程称之为Distillation(蒸馏)。下面是

我有明珠一颗·2023-11-16 06:48

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3)RMSprop算法4)Adam算法4.PyTorch

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

【深度学习实验】网络优化与正则化（五）：数据预处理详解——标准化、归一化、白化、去除异常值、处理缺失值

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-11-16 04:48

【DDRNet】DDRNet项目使用单GPU、自己的数据集训练、得到测试图像

DDRNet项目来源：https://github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch1.前言电脑环境配置：win11+NVIDIAGeForceRTX3060Laptop+CUDA11.7

叫我梅总就好了·2023-11-16 03:48

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解前言

牙牙要健康·2023-11-16 02:58

pip 换阿里源安装 pytorch

采用pip方式安装pytorch在换中科大源安装pytorch无果，得到如下的报错：在网上一顿搜索后，利用pip换源安装，结果安装成功，特此记录下……#pip换源，最后一句话不能缺少哦！！

qq_44710610·2023-11-16 00:30

【基于Ubuntu下Yolov5的目标识别】保姆级教程 | 虚拟机安装 - Ubuntu安装 - 环境配置(Anaconda/Pytorch/Vscode/Yolov5) |全过程图文by.Akaxi

【系统环境】1.虚拟机的安装与创建2.安装Ubuntu操作系统3.环境的配置3.1.Ubuntu下Anacoda安装以及虚拟环境配置3.2.Pytorch安装3.3.Vscode安装3.4.Yolov5

Akaxi-1·2023-11-16 00:40

使用 PYTORCH 进行图像风格迁移

一、介绍本教程介绍如何实现由LeonA.Gatys、AlexanderS.Ecker和MatthiasBethge开发的神经风格算法。神经风格或神经传输允许您拍摄图像并以新的艺术风格再现它。该算法采用三幅图像，即输入图像、内容图像和风格图像，并将输入更改为类似于内容图像的内容和风格图像的艺术风格。二、基本原则原理很简单：我们定义两个距离，一个距离为内容()和一个用于样式(）。测量两个图像之间内容的

无水先生·2023-11-15 23:08

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