PyTorch模型训练实用教程

PyTorch如何使实验结果可复现

由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。
京漂的小程序媛儿·2024-02-03 02:20

用通俗易懂的方式讲解：大模型训练推理应该选择什么样的服务器？A100、H100，L40S、H200。。。

2024年，数据中心市场，英伟达显卡依然一卡难求，已发布的A100、H100，L40S，还有即将发布的H200都是市场上的香饽饽。2020年，英伟达发布了基于Ampere架构的A100。2022年，英伟达发布了基于Hopper架构的H100，2023年，英伟达又发布了L40S。2024年，英伟达即将发布H200，虽然还没正式发布，但部分规格已经公开。于是，就有了这样一张表格。文章目录A100H10
Python算法实战·2024-02-03 01:42

毕业设计：YOLOv8车牌识别系统 深度学习 LPRNet算法 pytorch 大数据 （源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python3.8YOLOv8深度学习LPRNet算法pytorch项目介绍：基于YOLOv8+LPRNet进行车牌检测
q_3548885153·2024-02-03 01:36

嵌入式人工智能硬件平台分类

1带高级操作系统的嵌入式平台比如linux，安卓，cortex-A，高端处理器，比如s5pv210可以直接部署pytorchtessorflow深度学习框架训练和推理可以同在嵌入式端。
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:03

chatGLM-Windows环境安装

Windows系统下环境安装一、概要不同安装方式安装python安装Nvidia驱动安装cuda与cuddn安装PyTorch与TensorFlow二、安装文件：百度网盘链接：https://pan.baidu.com
沧海之巅·2024-02-02 20:30

ApacheCN 2019.4~7 总结

在这段时间里：这些已有的项目即将完结，为所有贡献者点个赞：PyTorch1.0中文文档Seaborn0.9中文文档ImpatientJavaScript中文版OpenCV4.0中文文档UCBCS61b课本
布客飞龙·2024-02-02 20:57

引入本地PyTorch自动混合精度以在NVIDIA GPU上进行更快的训练

默认情况下，大多数深度学习框架（包括PyTorch）都采用32位浮点（FP32）算法进行训练。但是，对于许多深度学习模型而言，这对于获得完全准确性不是必需的。
孙琪翔·2024-02-02 20:33

PyTorch RNN Regression

 循环神经网络RNN及时预测时间序列.更多可以查看官网:*PyTorch官网载入数据假设想要用sin的曲线预测出cos的曲线.imageimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed
Jancd·2024-02-02 19:56

2. ChatGLM开源⼤模型

为什么要学习开源⼤模型更⼤的微调空间：相⽐在线⼤模型，开源⼤模型可以使⽤更多微调框架进⾏模型微调，微调空间更⼤，更有可能快速完成定制化⼤模型训练；更加灵活的AI应⽤开发：相⽐封闭的在线模型，开源模型可以更加灵活便捷的嵌
Andy_shenzl·2024-02-02 19:53

有没有合适写毕业论文的AI工具？

不过话又说回来，一般的AI是很难做到万字以上的文章输出的，这需要针对性地进行模型训练或
什么软件好·2024-02-02 18:27

PaddleOCR模型训练及使用详细教程

文章目录Part1.OCR原理及开源项目对比Part2.PaddleOCR介绍Part3.PaddleOCR模型训练环境搭建Part4.制作数据集Part5.训练模型Part6.转换成推理模型并应用Part1
Elaine猿·2024-02-02 18:24

【Python】paddleocr快速使用及参数详解

文章目录1.paddleocr快速使用1.1使用默认模型路径1.2设定模型路径2.PaddleOCR其他参数介绍PaddleOCR模型推理参数解释其它相关推荐：PaddleOCR模型训练及使用详细教程官方网址
Elaine猿·2024-02-02 18:18

对标GPT-4，星火认知大模型究竟行不行？

在2023年10月24日，科大讯飞与华为携手宣布首个支撑万亿参数大模型训练的万卡国产算力平台“飞星一号”正式启用。在启用之后的90多天里，讯飞星火持续加码研发投入，基于“
数据猿·2024-02-02 17:21

使用 PyTorch 构建 NLP 聊天机器人

这个全面的教程将利用PyTorch和Python从头开始构建聊天机器人，涵盖模型架构、数据准备、训练循环、评估和部署。
无水先生·2024-02-02 16:09

深度学习模型试跑(二):YOLACT/YOLACT++

目录一.模型解读二.推理效果yolactyolact++三.模型训练#3.1数据集准备#3.2参数修改#3.3开始训练#3.4推理效果一.模型解读链接中的解读很通俗详细，在此不做赘述；而且YOLACT+
(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2024-02-02 15:28

解决jupyter notebook主题更改、解决工具栏隐藏的问题

安装主题包进入对应的环境condaactivatepytorch(环境名字自己根据本地环境换)输入命令行，下载主题包pipinstall--upgradejupyterthemes输入命令，查看主题jt-lAvailableThemes
尘埃飞舞·2024-02-02 14:41

【数据+代码】使用XGBoost实现回归分析

1、引言本文涵盖主题：XGBoost实现回归分析，包括数据准备、模型训练和结果分析三个方面。本期内容『数据+代码』已上传百度网盘。
小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

tqdm在pytorch中的使用

tqdm库的主要作用是可视化当前网络训练的进程，下载方式为在终端中输入：pipinstalltqdm考虑下面一个常见的训练过程：forepochinrange(num_epochs):##对训练数据的迭代器进行迭代计算forstep,(b_x1,b_y)inenumerate(train_loader):b_x1=b_x1.cuda()b_y=b_y.cuda()output=mlp1(b_x1)
独憩·2024-02-02 13:40

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel
hi_ly_51·2024-02-02 13:25

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介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
全栈开发圈·2024-02-02 12:46

【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案：add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息

文章目录一、add_graph()1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.可视化操作步骤：Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、
Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

集显如何安装pytorch （CPU）

目录前言1.注意事项2.CPU版前言此为记录贴，原先都是独显，安装GPU，第一次查看发现是集显，没有配备的GPU1.注意事项验证自身是否为独显：cmd下执行DxDiag如果Graphics则为集显，代表只能操作CPU模块的如果为独显，执行nvidia-smi，有这种情况：'nvidia-smi'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。一般都是没有配备环境变量默认位置在C:\Progra
码农研究僧·2024-02-02 11:57

用Java实现冒泡排序：实用教程带你入门

在处理一些特定系统功能时，经常需要使用冒泡排序。例如，在一个电子商务网站中，需要对商品进行排序和过滤。这个时候可以使用冒泡排序对商品进行排序，以便用户能够按照价格、销量、评分等不同字段进行排序。通过使用冒泡排序，系统可以提供更加灵活和个性化的排序选项，以便用户能够更加方便地找到他们想要的商品。以下是2个使用Java编写的冒泡排序函数的示例：示例1:接受一个整数数组作为参数，对数组进行冒泡排序，返回
SoFlu软件机器人·2024-02-02 11:31

2024-01-07-AI 大模型全栈工程师 - AI 产品部署和交付

周日杭州阴本节内容:如何选择GPU和云服务器，追求最高性价比如何部署自己的fine-tune的模型，向业务提供高可用服务如何控制内容安全，做好算法备案，确保合规课程内容1.硬件选型a.Nvidia几乎是模型训练和推理的
流雨声·2024-02-02 10:43

2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 - 机器学习基础

a.什么是模型训练（Training）b.什么是模型预训练（Pre-Training）c.微调（Fine-Tuning）d.轻量化微调（ParameterEfficientFine-Tuning,PEFT
流雨声·2024-02-02 10:42

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

目前深度学习模型在移动端的使用已越来越广泛，而移动端设备的性能表现自然无法与PC端相提并论，目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile
彧侠·2024-02-02 10:59

海洋鱼类检测7种YOLOV8NANO

【免费】海洋鱼类检测，7种类型，YOLOV8训练，转换成ONNX，OPENCV调用资源-CSDN文库采用YOLOV8NANO训练模型，得到PT模型，然后转换成ONNX，供OPENCV的DNN调用，摆脱PYTORCH
hnsdgxylh·2024-02-02 10:09

图像复原的天花板在哪里？SUPIR：开创性结合文本引导先验和模型规模扩大

我们收集了包含2000万高分辨率、高质量图像的数据集用于模型训练，每个图像都附带有描述性文本
AI生成未来·2024-02-02 09:03

PyTorch优化算法：torch.optim.Adam 的参数详解和应用

torch.optim.Adam是PyTorch中实现Adam优化算法的类。
阿罗的小小仓库·2024-02-02 09:59

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

1.torch.nntorch.nn是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。
科学禅道·2024-02-02 09:23

Pytorch从零开始实战18

Pytorch从零开始实战——人脸图像生成本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——人脸图像生成环境准备模型定义开始训练可视化总结环境准备本文基于Jupyternotebook
Liquor999·2024-02-02 09:53

PyTorch与TensorFlow的安装与介绍

人工智能大模型的技术框架人工智能大模型，如OpenAI的GPT-4，涉及到的技术栈主要包括以下几个方面：深度学习框架：TensorFlow,PyTorch等，这些框架提供了构建和训练深度学习模型的必要工具
super_journey·2024-02-02 09:22

【pytorch】anaconda使用及安装pytorch

https://zhuanlan.zhihu.com/p/348120084https://blog.csdn.net/weixin_44110563/article/details/123324304介绍Conda创建环境相当于创建一个虚拟的空间将这些包都装在这个位置，不需要了可以直接打包放入垃圾箱，同时也可以针对不同程序的运行环境选择不同的conda虚拟环境进行运行。例如：env1装了pyto
开心星人·2024-02-02 09:21

pytorch_car_caring 排坑记录

pytorch_car_caring排坑记录任务踩坑回顾简单环境问题代码版本问题症状描述解决方法cuda问题（异步问题）症状描述解决方法任务因为之前那个MPC代码跑出来的效果不理想，看了一天代码，大概看明白了
Debug的魔法小马·2024-02-02 09:51

PyTorch的 torch.unsqueeze() 和 torch.squeeze()方法详解

torch.unsqueeze()定义:torch.unsqueeze(input,dim)返回一个新的张量，该张量为指定位置dim增加了一个大小为1的维度。参数:input(Tensor):输入张量。dim(int):插入维度的索引。返回值:Tensor。一个新的张量，它与输入张量input有着几乎相同的数据，但是增加了一个维度。用途:增加张量的一个维度，常在希望增加一个批处理维度时使用。代码示
实名吃香菜·2024-02-02 09:51

pytorch调用多个gpu训练，手动分配gpu以及指定gpu训练模型的流程以及示例

torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")当使用上面的这个命令时，PyTorch会检查系统是否有可用的CUDA支持的GPU。
筱筱西雨·2024-02-02 09:20

【Pytorch】CNN中的Attention

目录更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-wise还是spatial-wise举一个Spatial-ChannelAttention的例子使用广泛的Dot-productAttentionattention机制中的query,key,value的概念解释Attention的一个例子更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-
leSerein_·2024-02-02 09:16

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络Pytorch
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision
FriendshipT·2024-02-02 09:15

pytorch调用gpu训练的流程以及示例

首先需要确保系统上安装了CUDA支持的NVIDIAGPU和相应的驱动程序。基本步骤如下检查CUDA是否可用：使用torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。指定设备：可以使用torch.device(“cuda:0”)来指定要使用的GPU。如果系统有多个GPU，可以通过改变索引（例如“cuda:1”）来选择不同的GPU。将模型移至GPU：使用.to(device)方法
筱筱西雨·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归，是一种用于解决多分类问题的机器学习算法。它与普通的logist
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

互联网加竞赛 基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络 机器视觉 图像识别

动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow计算图可视化5.4网络模型训练
Mr.D学长·2024-02-02 09:38

深度学习(11)--PyTorch(GPU)安装

一.安装AnacondaAnaconda提供了一个包管理系统和环境管理工具，使用户可以方便的安装、管理和切换不同版本的Python以及相关数据包。具体安装步骤可以参考博主的文章：深度学习(4)--Keras安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/GodFishhh/article/details/135749563?spm=1001.2014.3001.5501安装完Anac
GodFishhh·2024-02-02 09:35

[Docker]容器基础实用教程

docker安装基础见前篇基于Centos7安装Docker#查看docker版本dockerversion#-----------------------------------------控制台输出----------------------------------Client:Cloudintegration:1.0.17Version:20.10.8APIversion:1.41Gover
RamboL·2024-02-02 09:06

【极简】Pytorch中的register_buffer()

registerbuffer定义模型能用torch.save保存的、但是不更新参数。使用：只要是nn.Module的子类就能直接self.调用使用：classA(nn.Module):#...self.register_buffer('betas',torch.linspace(beta_1,beta_T,T).double())#...手动定义参数上述的参数显然可以直接用一个变量直接定义超参。但
Yonggie·2024-02-02 08:46

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5数据集准备5.1数据标注简介5.2数据保存6模型训练
iuerfee·2024-02-02 07:17

2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 - 机器学习基础

a.什么是模型训练（Training）b.什么是模型预训练（Pre-Training）c.微调（Fine-Tuning）d.轻量化微调（ParameterEfficientFine-Tuning,PEFT
流雨声·2024-02-02 07:06

机器学习——泰坦尼克号乘客生存预测

在使用机器学习相关知识去处理某个实际的问题的时候首先就是从需求理解和问题预处理开始，通过异常数据收集、数据整合、数据分析探索，到模型训练和调优，最后进行模型验证评估。
是dream·2024-02-02 07:03

webassembly003 MINISIT mnist/convert-h5-to-ggml.py

数据结构#ConvertMNISh5transformermodeltoggmlformat##Loadthe(state_dict)savedmodelusingPyTorch#Iterateoverallvariablesandwritethemtoabinaryfile
FakeOccupational·2024-02-02 06:38

深度学习Pytorch框架搭建

记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive
不想学习的Lucy·2024-02-02 04:56
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