PyTorch模型训练实用教程第30页

理解pytorch系列：整型索引是怎么实现的

整型索引的匹配规则在PyTorch中使用整型索引时，需要遵循一些基本规则来确定如何从原始张量中选择数据。

zhaoyqcsdn·2024-01-19 08:11

pytorch中 transpose()和permute()和view()的使用

permute介绍：permute()：一次性做任意维度的交换，三个变量的赋值分别问0，1，2举例：torch.size([3,4,6])#这里对应的permute(0,1,2)torch.permute(1,0,2)>>>torch.size([4,3,6])torch.transpose介绍：torch.transpose()和torch.permute()两者作用相似，都是用于交换不同维度的

波尔德·2024-01-19 08:39

pytorch中contiguous理解（view，reshape，transpose，permute）

首先理解什么是contiguous，判断一个tensor是不是contiguous的。字面意思是连续的，当我们定义一个tensor时，在内存中数据是连续存储的。如果我们使用transpose等一些操作的时候，会改变连续性，使得数据在逻辑上的顺序与内存中的顺序不一致，这是因为transpose并没有改变tensor内存中的数据存储（data部分），只是改变了其索引（步长等），使得逻辑上的顺序（读取的

豪言成笑谈·2024-01-19 08:38

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（2）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsmse_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示margin_ranking_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示

E寻数据·2024-01-19 08:34

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（1）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsbinary_cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码binary_cross_entropy_with_logits用途用法参数数学理论示例代码

E寻数据·2024-01-19 08:34

Pytorch中高维tensor的transpose和permute转置过程

transpose和permute中转置过程理解transpose：只能选择tensor中两个维度进行转置permute：可以让tensor按照指定维度顺序（维度的个数就是该tensor的维度数）进行转置举例>>>a.torch.randn(2,2,2)>>>atensor([[[-0.9268,0.6006],[1.0213,0.5328]],[[-0.7024,0.7978],[1.0553,

Style_OvO·2024-01-19 08:04

PyTorch 中的距离函数深度解析：掌握向量间的距离和相似度计算

目录Pytorch中Distancefunctions详解pairwise_distance用途用法参数数学理论公式示例代码cosine_similarity用途用法参数数学理论示例代码输出结果pdist

E寻数据·2024-01-19 08:04

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2CEEMDAN分解1.3数据集制作与预处理2基于Pytorch的CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.1定义CEEMDAN

建模先锋·2024-01-19 08:33

PyTorch中定义可学习参数时的坑

当需要在模型运行时定义可学习参数时（常见场景：参数的维度由每一层的维度定），我们就需要用这样的写法来实现：classmodel(torch.nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.alpha=Nonedefforward(self,x):ifself.alphaisNone:self.alpha=torch.nn.Parameter(

Mr.zwX·2024-01-19 08:02

深度学习（一）——windows深度学习环境安装（pytorch）

cuda-downloads下载后，一路默认安装命令行nvidia-smi确认：CUDAVersion:11.83．下载minicondaMiniconda—condadocumentation4.下载pytorchhttps

吴禅染·2024-01-19 08:30

pytorch 合集： pytorch的函数之torch

tensor类型参考pytorchtensorpytorch中定义了9种CPU张量类型和对应的GPU张量类型，具体如下图。

JL_Jessie·2024-01-19 08:00

PyTorch碎片：深刻透彻理解Torch中Tensor.contiguous()函数

1.函数定义Returnsacontiguoustensorcontainingthesamedataasselftensor.返回一个与原始tensor相同元素数据的“连续”tensor类型Ifselftensoriscontiguous,thisfunctionreturnstheselftensor.如果原始tensor本身就是连续的，则返回原始tensor2.定义理解定义本身有两个重要的点

柚有所思·2024-01-19 08:29

每天讲解一点PyTorch 【2】transpose

今天我们学习transpose函数transpose函数，它实现的功能是交换维度，也就是矩阵转置功能，不支持高维度>>>m=torch.tensor([[1,2],[3,4]])>>>mtensor([[1,2],[3,4]])>>>m.transpose(0,1)tensor([[1,3],[2,4]])>>>>>>n=torch.tensor([[2,3],[4,5]])>>>ntensor(

cv.exp·2024-01-19 08:27

Pytorch2

Day2Python对应pytorch数据类型例如表示3，则IntTensor（3），dimension为0表示一个矩阵，则dimension为2string例如‘hello’，没有对应的，因为pytorch

birdooo·2024-01-19 08:56

Pytorch踩坑之transpose与view

在实际应用中，经常会遇到需要对张量维度进行变换的情况，经常用到的就是transpose方法和view方法。但是这两种方法有着本质的区别，使用错误会导致难以察觉的错误。transpose方法transpose方法可以理解为维度交换，也就是转置。它有两个参数dim1和dim2，意义很简单，即交换dim1和dim2两个维度。view方法view方法则可以理解成对张量重新进行维度定义，它只有一个参数siz

Air_sss·2024-01-19 08:26

从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现

转载：https://www.jiqizhixin.com/articles/042602从零开始PyTorch项目：YOLOv3目标检测实现前几日，机器之心编译介绍了《从零开始PyTorch项目：YOLOv3

CVAIDL·2024-01-19 08:22

理解pytorch系列：transpose是怎么实现的

在PyTorch中，transpose()是一种操作，它交换张量中两个指定维度的位置。

zhaoyqcsdn·2024-01-19 08:52

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM

建模先锋·2024-01-19 08:21

windows11+GPU1060安装强化学习环境之pytorch

这里大家看一个视频系列，讲得非常详细，链接在此：https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY?p=28&vd_source=3be739b673e1151850f4b8060ac78e1a这里主要是说我遇到的问题以及解决办法。首先，我的笔记本是有显卡的，只不过算力为6，较低，但是已经差不多了，主要是想在windows上操作，嗯，还有就是在服务器上很慢，只是

昊温柔·2024-01-19 08:51

深度学习技术栈 —— Pytorch中保存与加载权重文件

以下是一些常见的权重文件格式：PyTorch的模型格式：.pt文件。Darknet的模型格式：.weight文件。TensorFlow的模型格式：.ckpt文件。一、参

键盘国治理专家·2024-01-19 07:50

《语文文本解读实用教程》读书笔记（三）

今天我阅读了《语文文本解读实用教程》第一章第三节：文本解读与阅读教学知识的更新。

野草r·2024-01-19 06:53

利用 Apache Spark 和 Databricks 进行企鹅种类预测的机器学习实践入门

随后，数据被分为70%的训练集和30%的测试集，以便于后续的模型训练和评估。在对机器学习的特征工程部分包括了对分类特征的编码和数值特征的规范化处

AI普惠大师·2024-01-19 06:17

学习率调整策略之Warmup以及代码实现

学习率决定了模型在每次参数更新时的步长大小，如果学习率设置得过大，会导致模型在训练过程中震荡不定，甚至发散；如果学习率设置得过小，则会导致模型训练速度变慢，甚至陷入局部最优解。

Wilson_Hank·2024-01-19 05:33

安全帽佩戴检测算法模型训练详细流程

一、任务描述实际施工现场需要对每个进出的人员进行安全帽监测，对未佩戴安全帽的人员平台进行风险告警，通知工作人员并记录下来。主要包括三类目标物体：头盔（helmet），人（person）和人头（head）二、实现流程1、数据集：直接用的网络数据集，下载地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/503292、算法：用的算法框架是百度的Pa

Trisyp·2024-01-19 03:11

laafeer·2024-01-19 03:35

Pytorch之目标检测（单个目标检测，Single Object Detection）

数据集下载地址AMD-Training400.ziphttps://ai.baidu.com/broad/introduction引入包%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromPILimportImage,ImageDrawimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosim

深思海数_willschang·2024-01-19 03:51

pytorch超详细安装教程，Anaconda、PyTorch和PyCharm整套安装流程

本文介绍基于Anaconda环境以及PyCharm软件结合，安装PyTorch深度学习框架。

程序员老冉·2024-01-19 03:59

PyTorch 1.0正式发布，支持eager和graph模式无缝转换

AI前线导读：随着PyTorch生态系统和社区不断为开发者提供越来越多有趣的新项目和教育资源，今天在NeurIPS大会上，PyTorch1.0稳定版正式发布啦！

weixin_33841503·2024-01-19 03:20

【小白学PyTorch】20 TF2的eager模式与求导

【新闻】：机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立，目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群，欢迎大家加炼丹兄为好友，加入炼丹协会。微信：cyx645016617.参考目录：文章目录1什么是eager模式2TF1.0vsTF2.03获取导数/梯度4获取高阶导数之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型。**这一篇文章主要讲解

微信公众号[机器学习炼丹术]·2024-01-19 02:50

「分享」画师えびも的动态教程及练习方法，专业绘画课程素材

本期小编为大家带来的是由漫联教育整理的漫画实用教程。怎样才能画好动漫人物中的动态？想必这些一定是绘画初学者们经常在想的问题吧，那么带着你的问题快来观看吧！不要光看，要动手去画哦！

画漫画的小磊·2024-01-19 02:35

为什么GPU比CPU更适合人工智能计算？

作为加速机器学习工作负载的主要计算平台，GPU在过去的五年里基本成为大模型训练的标配。它能够协助处理训练和部署人工智能算法所涉及的众多计算任

英智未来·2024-01-19 01:51

揭秘GPU：高端GPU架构设计的挑战

GPU的架构创新，为软件承接大模型训练和推理场景的人工智能计算提供了持续提升的硬件基础。GPU架构设计具体难在哪里？这包括许多方面的因素。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:55

YOLODet 最强PyTorch版的YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3复现

github地址：https://github.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorchYOLODet-PyTorchYOLODet-PyTorch是端到端基于pytorch框架复现

wuzhihao7788·2024-01-18 22:35

时间序列数据的季节性检测

在本文中，我们将检测时间序列数据中的季节性并将其从数据中删除，这将使时间序列数据更适合模型训练。什么是时间序列数据

python收藏家·2024-01-18 20:22

PyTorch 2.0 正式版来了！

转自：机器之心进NLP群—>加入NLP交流群在PyTorchConference2022上，研发团队介绍了PyTorch2.0，并宣布稳定版本将在今年3月正式发布，现在PyTorch2.0正式版如期而至

zenRRan·2024-01-18 20:35

PyTorch 2.0正式版来了！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群转载自：机器之心在PyTorchConference2022上，研发团队介绍了PyTorch2.0

Amusi（CVer）·2024-01-18 20:03

大模型训练为什么用A100不用4090

作者:李博杰链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/655402388这是一个好问题。先说结论，大模型的训练用4090是不行的，但推理（inference/serving）用4090不仅可行，在性价比上还能跟H100打个平手。事实上，H100/A100和4090最大的区别就在通信和内存上，算力差距不大。H100A1004090TensorFP16算力1979Tflops31

技术人生黄勇·2024-01-18 20:30

Vision Transformer（VIT）模型介绍

计算机视觉文章目录计算机视觉VisionTransformer（VIT）PatchEmbeddingsHybridArchitectureFine-tuningandhigherresolutionPyTorch

工头阿乐·2024-01-18 18:25

20230117-yolov5训练环境搭建

4.问题与解决5.补充6.其它技巧1.参考资料https://blog.csdn.net/qq_43573527/article/details/132963466long错误解决方案https://pytorch.org

余生的观澜·2024-01-18 14:22

pytorch集智4-情绪分类器

1目标从中文文本中识别出句子里的情绪。和上一章节单车预测回归问题相比，这个问题是分类问题，不是回归问题2神经网络分类器2.1如何用神经网络分类第二章节用torch.nn.Sequantial做的回归预测器，输出神经元只有一个。分类器和其区别如下1分类器输出单元有几个，就有几个分类2分类器各输出单元输出值加和为1（值表示某个预测分类的概率，概率求和为1）3回归预测最后一层可以用sigmoid，分类不

peter6768·2024-01-18 12:38

如何更好开展思维模型训练

背景：经过接近两个月的思维模型线下训练的尝试，自己的收获主要是：形成输出倒逼输入的良性循环，更深刻地理解不同的思维模型，并能习惯性地从不同的角度看待问题，也慢慢养成良好的探讨氛围和习惯，有几个铁杆的支持者每周都会参与。发现的问题和解决思路：1.讨论的这几个思维模型虽然重要，但是难度很大，例如第一性原理和系统思维这样的思维模型，都是需要比较深刻的理解才能掌握，也需要大量的额外阅读，这些对于刚接触思维

大恩不言谢·2024-01-18 11:22

[动手学深度学习-PyTorch版]-8.4计算性能-多GPU计算

原书将MXNet的多GPU计算分成了8.4和8.5两节，但我们将关于PyTorch的多GPU计算统一放在本节讨论。需要注意的是，这里我们谈论的是单主机多GPU计算而不是分布式计算。

蒸饺与白茶·2024-01-18 10:32

如何在jupyter中加入自己的环境

比如我们这里就引入了我们自己的环境多了一个Python(one)这里面有我们所有下载的python包用默认环境的报错我们这里用默认的创建一个文件，并且导入我们的pytorch包运行我们可以看见报错了，为什么呢

zhuyuyaya·2024-01-18 10:16

pycharm import torch

目录1安装2conda环境配置3测试开始学习Pytorch!

东方.既白·2024-01-18 10:40

conda install命令无法安装pytorch

由于网络问题，直接采用condainstall命令可能无法直接下载对应的cuda包。方法一：采用pip命令替代步骤1：切换pip的源为国内源：若只是临时切换：pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplesome-package若永久切换pip源：pipinstallpip-Upipconfigsetglobal.index-urlhttp

qq_43650421·2024-01-18 09:40

ML: 2-3 neural network 代码理解

Tensorflow和PyTorch一样都很常用。这节课会着重于Tensorflow，。神经

skylar0·2024-01-18 09:20

ML：2-2-1 Tensorflow

文章目录1.Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【吴恩达p60-61】1.Tensorflow

skylar0·2024-01-18 09:47

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

文章目录前言一、项目背景二、项目任务三、数据说明四、项目步骤1.图片基本情况查看2.图片处理3.模型构建4.模型训练5.验证集验证模型效果6.使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

互联网加竞赛基于机器视觉的12306验证码识别

文章目录0简介1数据收集2识别过程3网络构建4数据读取5模型训练6加入Dropout层7数据增强8迁移学习9结果9最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的12306验证码识别该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-01-18 07:14

使用pytorch自带的网络结构

介绍pytorch为我们提供了很多现成的网络结构，我们应该如何去使用呢？

zhuyuyaya·2024-01-18 06:15

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