PyTorch模型训练实用教程

深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例

深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。
你喜欢喝可乐吗？·2025-07-20 00:14

预测导管原位癌浸润性复发的深度学习：利用组织病理学图像和临床特征

文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献：Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu
浪漫的诗人·2025-07-20 00:43

PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记）

PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中，高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。
拉拉拉拉拉拉拉马·2025-07-19 22:32

【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系？

(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题：推理阶段显存爆掉(2)问题：Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题：中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch
·2025-07-19 22:01

117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧

数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步，它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
多多的编程笔记·2025-07-19 22:28

AI大模型训练的云原生实践：如何用Kubernetes指挥千卡集群？

当你的团队还在手动拼装显卡集群时，聪明人早已教会Kubernetes自动调度千卡。就像交响乐团需要指挥家，万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房，硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。而隔壁团队通过Kubernetes调度的百卡集群，训练效率竟高出他们47%。这不是魔法，而是云原生调度的降维打击。一、千卡训练：为什么传统方法行不通？想象指挥没有乐谱的千
·2025-07-19 20:19

DataLoader

在PyTorch中，DataLoader是torch.utils.data模块中的一个重要类，用于将数据集包装成可迭代对象，在训练和测试模型时提供了高效、便捷的数据加载和批处理功能。
·2025-07-19 19:10

GPU网络运维

）的高频、大流量需求，主流技术方案及特点如下：网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟（~1us）、高带宽（400Gb/s）、原生RDMA支持超大规模集群（≥1000节点）、千亿参数模型训练子网管理
一行代码通万物·2025-07-19 19:07

PyTorch数据准备：从基础Dataset到高效DataLoader

一、PyTorch数据加载核心组件在PyTorch中，数据准备主要涉及两个核心类：Dataset和DataLoader。它们共同构成了PyTorch灵活高效的数据管道系统。
慕婉0307·2025-07-19 14:08

PyTorch数据加载与预处理

数据加载与预处理详解1.数据集类(Dataset和DataLoader)1.1Dataset基类PyTorch中的Dataset是一个抽象类，所有自定义的数据集都应该继承这个类，并实现以下两个方法：__
飘若随风·2025-07-19 13:55

pad_sequence

pad_sequence是PyTorch提供的工具，用于将一组张量序列（通常是变长的序列）进行填充。
朋也透william·2025-07-19 12:50

pytorch——cpu版本安装，anaconda及清华源镜像相关

cpu版本的安装1）准备工作：清华源下载所需版本的离线安装包https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/2）anacondaprompt
龙鹰图腾223·2025-07-19 10:30

PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）

PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？
阿牛的药铺·2025-07-12 18:06

vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程

文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍
雷 电法王·2025-07-12 12:26

模型训练与部署注意事项篇---resize

图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联，即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础，而推理
Atticus-Orion·2025-07-12 12:56

FastAPI 实用教程：构建高性能 Python Web API 的终极指南

本文为原创实战教程，涵盖FastAPI核心特性、路由设计、数据验证、数据库集成、认证授权、测试部署全流程，4000+字助你快速掌握现代PythonWeb开发利器。一、FastAPI为何成为开发者新宠？在PythonWeb框架领域，Flask和Django长期占据主导地位。但FastAPI自2018年发布以来迅速崛起，其魅力在于：极致的性能：基于Starlette（异步Web框架）和Pydantic
熊猫钓鱼>_>·2025-07-12 06:06

【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放

特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？
巴伦是只猫·2025-07-12 05:30

pycharm无法识别conda环境（已解决）

安装conda后在新建了一个虚拟环境pytorch，但是无论是基础环境还是虚拟环境，pycharm都识别不出conda里的python.exe(如图)。
Reborker·2025-07-12 04:26

jetson agx orin 刷机、cuda、pytorch配置指南【亲测有效】

jetsonagxorin刷机指南注意事项刷机具体指南cuda环境配置指南Anconda、Pytorch配置注意事项1.使用设备自带usbtoc的传输线时，注意c口插到orin左侧的口，右侧的口不支持数据传输
·2025-07-12 02:43

Yolov5-obb(旋转目标poly_nms_cuda.cu编译bug记录及解决方案)

前面步骤严格按照install.md环境1.pytorch版本较低时（我的是1.10）：poly_nms_cuda.cu文件添加”#defineeps1e-8“，删除“constdoubleeps=1E
·2025-07-12 01:04

【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解

每个模型均包含：训练代码（使用PyTorch）从预训练权重开始微调（也可注释掉预训练选项，从头训练）数据集目录结构：└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分
云博士的AI课堂·2025-07-11 22:49

AI技术全景图鉴：从模型开发到落地部署的全链路拆解

从数据管理、模型训练到应用落地，再到算力调度和智能运维，一个完整的AI架构需要涵盖多个层面，确保AI技术能够高效、稳定地运行。
大模型玩家·2025-07-11 19:30

基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python 全代码）全流程解析（二）

基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python全代码）全流程解析（二）1环境配置和数据集预处理1.1环境配置1.1数据集预处理2深度学习模型训练和评估2.1深度学习模型训练
·2025-07-11 13:44

Text2Reward学习笔记

1.1解释代码是否可以请您根据thiscodebase的主要功能，参考PyTorch的文档格式和文档风格，使用Markdown格式为选中的代码行编写一段相应的文档说明呢？
·2025-07-11 11:35

【人工智能面经第五期：模型训练与优化核心面试深度问答】

作者：“码上有前”文章简介：人工智能面经欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言模型训练与优化核心面试深度问答摘要围绕模型训练与优化的训练技巧（正则化、迁移学习）和数据工程（数据增强、标注质量）展开，通过20个关键问题
码上有前·2025-07-11 09:48

Embabel：下一代企业级JVM AI智能体框架的革命引言：AI时代的Java生态新机遇

在生成式AI（如ChatGPT、Claude、Gemini）席卷全球的背景下，Python凭借其丰富的AI工具链（如PyTorch、LangChain）成为主流开发语言。
DZSpace·2025-07-11 08:40

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案技术解析关键词同态加密（HomomorphicEncryption）、隐私保护机器学习（PPML）、全同态加密（FHE）、安全多方计算（MPC）、加密数据训练摘要本报告系统解析基于同态加密的
AIGC应用创新大全·2025-07-11 06:27

YOLOv5基础 | 万字长文带你深度解析yolov5s.yaml配置文件

配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用，属于初学者必知必会的文件！
小哥谈·2025-07-11 06:56

万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试

一、与yoloV4相比，yoloV5的改进输入端：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的
起个别名·2025-07-11 05:24

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(4)Pytorch实战

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第二部分：深度学习框架PyTorch入门第四节：Pytorch模型构建内容：如何搭建复杂网络以及如何修改模型与保存一、构建复杂神经网络结构在PyTorch中，
IT古董·2025-07-11 05:50

从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理

1.大语言模型训练的整体框架大语言模型的训练是一个复杂的过程，涉及数据准备、模型架构、优化策略和推理部署。
爱看烟花的码农·2025-07-10 22:38

jetson orin nano安装GPU版本的pytorch过程

一、安装jetpack组件和安装CUDA/cuDNN可以参考下面这个博客「解析」JetsonOrinNX安装CUDA/cuDNN_jetsoncuda-CSDN博客二、安装Pytorch和torchaudio
小鲈鱼-·2025-07-10 21:58

lstm 输入数据维度_[mcj]pytorch中LSTM的输入输出解释||LSTM输入输出详解

一直不清楚在pytorch里面该如何定义LSTM的输入和输出。
萬重·2025-07-10 21:55

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡，梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题？
一叶千舟·2025-07-10 20:24

pytorch 自动微分

自动微分1.基础概念1.1.**张量**1.2.**计算图**：1.3.**反向传播**1.4.**梯度**2.计算梯度2.1标量梯度计算2.2向量梯度计算2.3多标量梯度计算2.4多向量梯度计算3.梯度上下文控制3.1控制梯度计算（withtorch.no_grad()）3.2累计梯度3.3梯度清零(torch.zero_())自动微分模块torch.autograd负责自动计算张量操作的梯度，
this_show_time·2025-07-10 19:47

【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛：预测房价

目录4.10实战Kaggle比赛：预测房价1）数据预处理2）模型定义与训练3）模型评估与预测4）模型训练与预测提交5）示例超参数（可调）4.10实战Kaggle比赛：预测房价数据来源：Kaggle房价预测比赛
XiaoJ1234567·2025-07-10 18:07

PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用

PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词：PyTorch，Python，自然语言处理，深度学习，文本分类，情感分析摘要：本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理（NLP）领域的运用
Python编程之道·2025-07-10 17:31

【AI大模型】PyTorch Lightning 简化工具

PyTorchLightning是一个轻量级的PyTorch封装库，它通过抽象训练循环的工程细节，让研究人员可以专注于模型设计和实验。以下是PyTorchLightning的核心概念和实战指南。
我爱一条柴ya·2025-07-10 09:44

人工智能 开源的大模型训练微调框架LLaMA-Factory

LLaMA-Factory是一个开源的大模型训练微调框架，具有模块化设计和多种高效的训练方法，能够满足不同用户的需求。用户可以通过命令行或Web界面进行操作，实现个性化的语言模型微调。
·2025-07-10 04:37

基于大模型的急性出血坏死性胰腺炎预测技术方案

目录一、算法实现伪代码1.数据预处理与特征工程2.大模型训练（以Transformer为例）3.实时预测与动态调整二、模块流程图1.术前预测流程2.术中动态决策流程3.术后护理流程三、系统集成方案1.系统架构图
LCG元·2025-07-10 02:22

【零基础学AI】第30讲：生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成

本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU
1989·2025-07-10 00:41

【深度学习第六期深度学习中的归一化与正则化技术：原理、实践与应用】

详细阐述它们的基本原理，包括如何调整数据分布、控制模型复杂度等；通过丰富的实例和对应代码，展示在不同网络架构中这些技术的具体实现方式，以及对模型训练和性能的影响；同时，对比分析各项技术的特点和
码上有前·2025-07-09 23:08

深度神经网络课程设计：从理论到实践

学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程，并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。
Vita Libre·2025-07-09 22:04

huggingface 笔记： Trainer

Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

人工智能-基础篇-18-什么是RAG(检索增强生成：知识库+向量化技术+大语言模型LLM整合的技术框架)

知识幻觉：当问题超出模型训练数据范围时，LLM
weisian151·2025-07-09 20:47

【深度学习-Day 35】实战图像数据增强：用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-07-09 20:17

PyTorch+CNN进行猫狗识别项目

任务介绍数据结构为：big_data├──train│└──cat│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）│└──dog│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）├──val│└──cat│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）│└──dog└─────└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）需要对train数据集进行训练，达到给定val数据集中的一张猫/狗的图片，识别
·2025-07-09 20:46

人体坐姿检测系统开发实战（YOLOv8+PyTorch+可视化）

本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统，结合目标检测与姿态估计技术，实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时，不良坐姿会导致：-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态，对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案，我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
Loving_enjoy·2025-07-09 17:28

macOS运行python程序遇libiomp5.dylib库冲突错误解决方案

用途说明在macOS系统运行某些涉及OpenMP或多线程的Python程序（如PyTorch、NumPy等科学计算库）时，可能会出现libiomp5.dylib库冲突的错误。
screenCui·2025-07-09 12:54

【零基础学AI】第33讲：强化学习基础 - 游戏AI智能体

本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium
1989·2025-07-09 11:16
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