PyTorch模型训练实用教程第7页

真快！几分钟就把视频语音识别为文本了，不到10行代码

虽然已经很简单了，但是对于程序员来说还是不够简洁，毕竟程序员都很“懒”，Whisper虽说安装和调用已经很简单了，但还是需要独立安装PyTorch、ffmpeg甚至Rust。

诗者才子酒中仙·2024-03-05 23:19

pytorch 介绍以及常用工具包展示

1.2PyTorch简介：张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。强调其灵活性、动态计算图和深度学习社区的支持。

R0ot·2024-03-05 00:50

LSTM进行字符级文本生成（pytorch实现）

文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用

山川而川-R·2024-03-04 13:35

Rstudio-深度学习执行代码

对于机器学习推广，RStudio可以帮助您进行数据预处理、模型训练、评估和部署。RStudio中有许多用于机器学习的包和库，如care

俊俏的萌妹纸·2024-03-04 13:35

大模型训练——PEFT与LORA介绍

大模型训练中的PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）与LoRA（Low-RankAdaptation）是两种重要的技术，它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。

MarkHD·2024-03-03 10:30

LightGBM高级教程：时间序列建模

数据准备首先，我们需要加载时间序列数据并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例：importpandasaspd#加载时间序列数据data=pd.read_csv('

Echo_Wish·2024-03-02 17:36

使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理

在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。

从零开始学习人工智能·2024-03-02 05:48

探索LightGBM：异常值处理与鲁棒建模

加载数据首先，我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例：importlightgbmaslgbfromsklearn.da

Echo_Wish·2024-02-29 14:53

金融贷款风险预测：使用图神经网络模型进行违约概率评估

要使用PyTorch和GNN（图神经网络）来预测金融贷款风险，并加入注意力机制，我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后，我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。

从零开始学习人工智能·2024-02-29 13:52

千卡利用率超98%，详解JuiceFS在权威AI测试中的实现策略

该基准测试通过模拟机器学习I/O负载的方法，在不需要GPU的情况下就能进行大规模的性能压测，用以评估存储系统的在AI模型训练场景的适用性。

·2024-02-28 15:34

【主流开发语言和开发环境介绍】

流行库：NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。开发环境：PyCharm,VisualStudioCode,JupyterNotebooks。Jav

程序员不想YY啊·2024-02-27 23:06

[C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测

TensorRT是一个用于高效推理的SDK，它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化，从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。

FL1623863129·2024-02-26 22:35

liuhehe321·2024-02-26 05:46

torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」

torch_scatter和torch_sparse是PyTorch的两个重要扩展库，用于处理图形数据和稀疏张量。

源代码杀手·2024-02-25 01:08

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（9）模型优化

模型训练后，就要进行模型优化了。一般来讲，很简单，优化就是不换模型换参数，或者直接换模型。换了之后来对比，最后选个最好的。

giszz·2024-02-24 17:58

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用模型剪枝（ModelPruning）模型量化（ModelQuantization

prince_zxill·2024-02-24 07:23

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二

prince_zxill·2024-02-24 07:23

深入浅出PyTorch学习网址

https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/

今天是学习的一天·2024-02-23 19:38

【PyTorch Ligntning】快速上手简明指南

目录一、简介二、安装PyTorchLightning三、定义LightningModule3.1SYSTEMVSMODEL3.2FORWARDvsTRAINING_STEP三、配置LightningTrainer

何处闻韶·2024-02-20 21:37

变分自编码器（VAE）PyTorch Lightning 实现

本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训

小嗷犬·2024-02-20 21:06

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。

suoge223·2024-02-20 20:05

计算机毕设深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求

DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

深度学习毕设项目深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求

DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

计算机设计大赛深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-20 20:58

深度学习图像分类中，要求待分类图像中只有一类物体吗？如果这个图像中有两类物体，那么这个图像被分为哪一类？

这是因为图像分类模型是针对特定类别的，模型训练的目标是学习如何将输入图像正确分类到这些预定义的类别中。

神笔馬良·2024-02-20 19:25

Python中Thop库的基本介绍和参数说明

Thop介绍THOP（Torch-OpCounter）是一个用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具。通过这个库，开发者可以更好地理解和评估模型的复杂度，这对于模型优化和性能调优是非常有帮助的

肆十二·2024-02-20 18:30

【优化器】(三) RMSProp原理 & pytorch代码解析

1.简介在上一篇文章里，我们介绍了AdaGrad，引入了二阶动量来调整不同参数的学习速率，同时它的缺点就是不断地累加二阶动量导致最终学习率会接近于0导致训练提前终止，RMSProp主要针对这个问题进行了优化。2.RMSPropAdaGrad的二阶动量计算公式为其中，为当前时刻的二阶动量，是某一时刻的梯度，表示迄今所有梯度的平方和。问题就在于这个求和上，不断地累加导致学习率为0。RMSProp在Ad

Lcm_Tech·2024-02-20 18:30

Pytorch-RMSprop算法解析

肆十二·2024-02-20 18:59

聊聊transformers库；微软推出ZeRO++技术：优化大型AI模型训练时间和成本

AI新闻微软推出ZeRO++技术：优化大型AI模型训练时间和成本摘要：据报道，微软研究人员最近发布了一项名为ZeRO++的新技术，旨在优化训练大型AI模型时常遇到的数据传输成本和带宽限制问题，可大幅减少训练时间和成本

go2coding·2024-02-20 17:05

【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制）

文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）2

QomolangmaH·2024-02-20 16:47

Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC（使用混合机器翻译模型）

五月第二周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文，发现我文献阅读速度太

我的昵称违规了·2024-02-20 16:04

Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍

2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN

lida2003·2024-02-20 16:18

MinIO 和 Apache Tika：文本提取模式

Tl;dr:在这篇文章中，我们将使用MinIOBucketNotifications和ApacheTika进行文档文本提取，这是大型语言模型训练和检索增强生成LLM和RAG等关键下游任务的核心。

MinIO官方账号·2024-02-20 16:42

MIT-BEVFusion系列八--onnx导出1 综述及相机网络导出

目录综述export-camera.py加载模型加载数据生成需要导出成onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx

端木的AI探索屋·2024-02-20 14:25

【踩坑系列记录】Anaconda环境将torch由cpu换成gpu

这段时间开始做深度学习的项目，于是用Anaconda给项目创建了一个环境，其他的环境配置很顺利，就是到了安装pytorch时，我用pytorch官网的代码一直下载的是cpu版本。

RoyZz_·2024-02-20 13:37

深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer

深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch

seasonsyy·2024-02-20 09:50

复盘

复盘刘军强成长分享第541天早起5:10每天三件事一《催眠实用教程》催眠的另一面(一)催眠只有好处。它只是工具，好坏存乎一心。(二)催眠师的力量。合作的关系才是最重要的。(三)特殊类型才有效果。

晋显·2024-02-20 09:59

从代码的层面掌握LLM的路线

原则：从易到难，只用pytorch从第一个项目来熟悉transformer的使用；从第二个项目来掌握对训练数据的使用方法及transformer的decoder的细节；从第三个项目来理解LLM的整个过程

Eloudy·2024-02-20 08:41

科技云报道：云原生是大模型“降本增效”的解药吗？

国内各家大厂在大模型领域展开了激烈的军备竞赛，如：文心大模型、通义千问、混元大模型、盘古大模型等等，这些超大规模的模型训练参数都在千亿以上，有的甚至超过万亿级。

科技云报道·2024-02-20 07:29

pytorch tensor合并与分割

目录1.cat2.stack3.split4.chunk1.cattorch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor在指定维度上，连接给定tensor序列或empty，除连接的dimension外，所有得的ensor必须有相同的shape参数：tensors-具有相同类型的tensor序列，非emptytensor必须具有相同的shape，连接的dimension

wyw0000·2024-02-20 07:43

Pytorch 配置 GPU 环境

1、Pytorch深度学习跑代码的时候，因为简单的操作不适合cpu运行，我们更习惯用GPU加速代码。

听风吹等浪起·2024-02-20 07:38

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

文章目录1、为什么使用Dropout？2、Dropout的拓展1：R-Dropout3、Dropout的拓展2：Multi-SampleDropout4、Dropout的拓展3：DropConnect5、Dropout的拓展4：Standout6、Dropout的拓展5：GaussianDropout1、为什么使用Dropout？Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]

前言：前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近，通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远（不属于K邻近）,降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术，LLE在进行降维时，都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似，但并没有说对于那些不相似的数据，要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时

明朝百晓生·2024-02-20 07:33

Pytorch关于CIFAR-10测试

下载CIFAR-10数据集：官网：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10的网络结构：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential#定义网络结构classModel(nn.Module):def__init

月疯·2024-02-20 07:03

深度学习(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型

引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch

GodFishhh·2024-02-20 07:31

Pytorch的常用模块和用途说明

肆十二·2024-02-20 07:30

Pytorch-Adam算法解析