文章目录引言1.安装与配置1.1如何安装PyTorch1.2验证安装2.基础概念2.1张量（Tensors）2.1.1张量的基本特性2.1.2创建张量2.1.3张量操作2.2自动微分（Autograd）2.2.1基本使用2.2.2计算梯度2.2.3停止追踪历史2.2.4自定义梯度函数2.2.5其他注意事项3.计算图和自动微分3.1计算图的概念3.1.1节点和边3.1.2前向传播和反向传播3.1.3

pytorch设置参数前言一、openAI的官方代码二、解析1.使用字典，简化添加参数过程2.add_dict_to_argparser函数2.add_dict_to_argparser函数总结前言深度学习的pytorch

目前Pytorch框架中可以下载多种模型，包括ResNet、ResNeXt、Xception、MobileNetV2等。2、微调与冻结2.1微调：主要用来调整网络模型结构以适应于当前实验的分类。2.2

机器学习基础机器学习的本质：利用数据去解决问题数据预处理(在深度学习部分很重要)->训练阶段->模型生成->预测阶段我们通常会选择一部分数据作为测试集，比如20%左右。有时还会多出一个20%左右的验证集训练阶段：通过数据训练创建一个预测模型并对其进行微调。模型生成：预测模型可以从这些数据背后找出答案，帮我们解决某个问题。预测阶段：通过测试集完成模型评估，从而了解模型在测试集中有效性。在此过程中，预

Pytorch使用不同版本的cuda由于课题的原因，笔者主要通过Pytorch框架进行深度学习相关的学习和实验。

模型1.1前置条件1.2构建ResidualBlock1.3构建ResNet-181.4模型测试2.训练与评估2.1数据预处理与加载2.2模型训练2.3模型评估参考文献1.构建ResNet模型我们将使用PyTorch

1.效果视频：36种水果和蔬菜识别（pytorch框架，深度卷积网络模型，可以实现照片连续识别和视频识别）_哔哩哔哩_bilibili2.项目文件夹第一个文件夹（data）：装载的是原始图像第二个文件夹

文章目录使用PyTorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd过程解析扩展Autogradimporttorchtorch.__version__'1.0.1.post2'使用PyTorch计算梯度数值PyTorch的Autograd模块实现了深度学习的算法中的向传播求导数，在张量（Tensor类）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，简化了手动

本次参考《动手学深度学习》（此书用的是MXNet，本次实践使用的是pytorch框架）进行FCN在VOC2012数据集上的实践。

下面提供的是一套PyTorch框架下实现的分类网络训练代码。同时画出混淆矩阵、学习率曲线、loss曲线、acc曲线。运行train_for_3.py文件即可开始训练模型。

本文的代码是基于Pytorch框架mobilenetv3基础网络的CRNN+CTC网络实现文字检测与识别介绍文字识别也是图像领域一个常见问题。

本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用。为读者揭示PyTorch2.0进行深度学习项目实战的核心技术，实战案例丰富而富有启发。

一、直接使用内置模型Pytorch框架目前在torchvision.models下内置了计算机视觉领域的一些经典模型，只需几行代码即可完成网络构建和初始化，适合完成一些

代码运行要求：Torch>=1.13.1即可效果视频玉米叶病害识别（图像连续识别和视频识别,python代码，pytorch框架）_哔哩哔哩_bilibili1.数据集介绍：Blight(枯萎病),1145

桃子叶片病害识别（图像连续识别和视频识别，Python代码，pyTorch框架，深度卷积网络模型，很容易替换为其它模型，带有GUI识别界面）_哔哩哔哩_bilibili1.数据集分为三类健康的桃子叶片，

水稻叶病害识别（图像连续识别和视频识别,python代码，pytorch框架）_哔哩哔哩_bilibili1.数据集介绍：自然环境下，4种水稻叶片病虫害数据集Bacterialblight（白叶枯病）共

葡萄叶病害识别（图像连续识别和视频识别，Python代码，pyTorch框架）_哔哩哔哩_bilibili葡萄数据集第一个文件夹为GrapeBlackMeasles（葡萄黑麻疹）病害（3783张）GrapeBlackrot

计算图与动态图机制1.计算图计算图是用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点（Node）和边（Edge）结点表示数据，如向量，矩阵，张量。边表示运算，如加减乘除卷积等用计算图表示：将原来的计算拆分成在这里插入图片描述采用运算法的优势是令梯度的计算更加方便，下面来看一下y对w求导的过程。在这里插入图片描述y对w求导一共包含两项内容，分别是y对a求导和y对b求导。在这里插入图片描述叶子节点：

基于图模型的第一篇论文复现，比起tensorflow,还是觉得pytorch框架更容易看懂。

项目场景利用Pytorch框架，结合FEDformer开源代码（https://github.com/MAZiqing/FEDformer），将自己的数据集作为输入训练模型。

为了实现这一目标，在模型选型阶段选择了使用PyTorch框架下的YOLOv5模型。

代码运行要求：Torch库>=1.13.1，其它库无版本要求1..土豆叶数据集主要包好三种类别（Early_Blight（早期枯萎病），Late_Blight（晚期枯萎病）Healthy（正常））Early_Blight照片（有1303张）Late_Blight照片（有1132张）Healthy照片（有816张）2，本次项目文件夹data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture

1.分为三类健康的桃子叶片，251张桃疮痂病一般，857张桃疮痂病严重，770张2.GUI界面识别效果和predict.py识别效果如视频所示桃子叶片病害识别（Python代码，pyTorch框架，深度卷积网络模型

pytorch深度学习pytorch、python、cudatoolkit、torchvision版本对应关系https://pytorch.org/get-started/previous-versions/https://www.cnblogs.com/tingtin/p/13601104.html

目录1损失函数和反向传播1.1损失函数1.2反向传播2优化器3现有网络模型的使用及修改4网络模型的保存与读取4.1网络模型的保存4.2网络模型的读取（加载）5完整的模型训练套路6利用GPU训练模型7完整的模型验证套路：1损失函数和反向传播1.1损失函数前言：torch.nn里面的LossFunctions用来衡量误差。什么是LossFunctions呢？它的作用是什么呢？答：比如说一张总分为100

1.使用cuda10.0环境，检测有无cuda10.0环境，使用代码nvcc-V，出现以下图情况则为环境配置已好2.准备下载yolo3-pytorch框架：https://download.csdn.net

1.得到yolo3-pytorch框架，里面有我训练的摔倒检测模型链接：https://pan.baidu.com/s/1UWN9FugaLQsteTJWnpeEOw提取密码在底部2.下载解压后用pycharm

代码运行要求：Torch>=1.13.1即可1.数据集介绍：AppleScab类文件夹图片BlackRot类文件夹图片CedarAppleRust文件夹healthy文件夹2.整个项目data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后，生成的训练集和测试集照片CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数GUI.py可以调

代码运行要求：Torch>=1.13.1即可1.数据集介绍：第一个文件夹是细菌斑叶（3460张）第二个文件夹是健康（4024张）2.整个文件夹data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后，生成的训练集和测试集照片CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数GUI.py可以调用训练好的网络模型参数对多张照片连续进行识

代码运行要求：Torch>=1.13.1即可1.数据集介绍：AppleScab类文件夹图片BlackRot类文件夹图片CedarAppleRust文件夹healthy文件夹2.整个项目data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后，生成的训练集和测试集照片CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数GUI.py可以调

代码运行要求：Torch库>=1.13.1即可1.茶叶病害数据集(7类病害和1种正常)1.茶叶病害数据集介绍(这个茶病数据集包含茶叶，显示了茶的7种常见疾病：红叶斑藻类叶斑birdeyespot；灰枯病；白点；炭疽病；褐色枯萎病。茶叶病害数据集还包含一类健康茶叶。每个类都包含100多个图像)2.每类照片展示3整体文件夹data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的

代码运行要求：Torch>=1.13.1即可1.数据集介绍：每一个文件夹里装有一类病害叶子的照片，一共10种类别，每种类别下有1100张照片从第一类到第十类分别如下图所示2.整体文件夹data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后，生成的训练集和测试集照片CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数GUI.py可以调

都2023年，才来回答这个问题，自然毫无悬念地选择PyTorch，TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生，有点惋惜，现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建

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11-基于pytorch框架的卷积神经网络与注意力机制对街道房屋号码的识别应用，本文我们借助PyTorch，快速构建和训练卷积神经网络（CNN）等模型

机器之心报道机器之心编辑部还记得那个看起来像Keras的轻量版PyTorch框架Lightning吗？

Pytorch框架之网络参数初始化–torch.nn.initpytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，这里简单介绍，方便查询使用。

PyTorch框架一些用法下划线后缀torch.nn.conv2d和torch.nn.functional.conv2d的区别函数torch.函数名scatter函数其他模型的不同模式:train,eval

首先，我们需要准备数据，以便使用PyTorch框架进行分析。二、什么是PyTorchPyTorch是用于构建深度学习模型的框架，深度学习模型是一种机器学习，通常用于图像识别和语言处理等应用程序。

AI，今天给大家介绍一下深度学习实战41-基于LSTM-GRU模型搭建对糖尿病数据的预测与应用，本文将向大家介绍一种基于LSTM-GRU的糖尿病预测模型，包括模型的原理、中文糖尿病csv数据样例、利用PyTorch

AI学习目录汇总1、生成数据生成数据的函数在d2l中：d2l.synthetic_dataimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor([2,-

MMCV提供了丰富的计算机视觉工具和算法，基于PyTorch框架，适合对PyTorch熟悉的用户。PaddlePaddle是百度开发的深度学习平台，提供易用且高性能的深度学习框架。

请注意，具体的代码可能会因使用的深度学习框架和PointPillars的特定实现有所不同，以下示例代码主要基于PyTorch框架。

importtorchimporttorch.nnasnnembedding1=nn.Embedding(10,3)embedding1.weightParametercontaining:tensor([[-0.9116,0.5195,-1.3509],[0.5670,0.8024,-0.0373],[-0.8223,-1.2181,-0.6713],[-1.2734,-1.0591,-1.12

【学习资料】子豪兄的零基础树莓派教程https://github.com/TommyZihao/ZihaoTutorialOfRaspberryPi/blob/master/%E7%AC%AC2%E8%AE%B2%EF%BC%9A%E6%A0%91%E8%8E%93%E6%B4%BE%E6%96%B0%E6%89%8B%E6%97%A0%E7%97%9B%E5%BC%80%E6%9C%BA%E6%

新人在接触Pytorch以及深度学习等领域时，面对一个开源的代码可能无从下手，一个Pytorch框架相对比较负责，文件也多，其中的逻辑不免让初学者感到不知所措，下面大致梳理一下Pytorch各文件夹的作用和逻辑

题外话1：为了写出高效运行的代码，应当尽力避免在pytorch框架下使用for循环。多利用pytorch的内置函数是好的，

大家好，今天给大家介绍一下人工智能在教育上的应用1-基于pytorch框架下模型训练，用于数学题目图形的智能分类，本文将利用CNN算法对数学题目中的图形进行自动分类和识别。

目录0专栏介绍1从一个例子出发2回报与奖赏3策略评估函数4贝尔曼期望方程5收敛性证明0专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现，帮助读者理解并快速上手开发

pytorch框架安装：本文章基于已经安装好python3.

pytorch并不难学，这两年，PyTorch框架凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，几乎占据了深度学习领域的半壁江山。比起TF的框架环境配置不兼容，和Keras由于高