PyTorch深度学习入门

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.4

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.4NetworkswithParallelConnections
南七澄江·2024-02-06 18:23

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.5

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.5BatchNormalization批量规范化应用于单个可选层
南七澄江·2024-02-06 17:51

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.3

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.3NetworkinNetworks:NiNNiN的想法是在每个
南七澄江·2024-02-06 17:50

小蛇学python（22）pytorch配置cuda实现GPU加速

本文就来讲述，在配置pytorch+cuda环境实现gpu加速时遇到的坑。首先你应该检查一下自己电脑的显卡是否支持gpu加速，并且对应的cuda版本号是多少。
跌跌撞撞小红豆·2024-02-06 17:43

目标检测(五)：用个人数据集实现SSD-Pytorch的训练与预测

简记步骤0：环境step0：环境配置步骤1：数据集转换step1：用`voc2ssd.py`生成索引文件step2：用`voc_annotation.py`生成用于训练的文件步骤2：训练网络step3：修改`config.py`文件step4：运行`train.py`文件步骤3：预测step5：修改根目录下`ssd.py`文件step6：修改nets目录下`ssd.py`文件step7：运行`pr
犬冢紬希·2024-02-06 17:33

PyTorch2中TorchText的基本使用方法

TorchText基本使用方法TORCHTEXT.NNMultiheadAttentionContainer：多头注意力容器torchtext.nn.MultiheadAttentionContainer(nhead,in_proj_container,attention_layer,out_proj,batch_first=False)参数作用nhead多头注意力模型中的头数in_proj_co
神奇的布欧·2024-02-06 17:03

pytorch——保存‘类别名与类别数量’到权值文件中

前言不知道大家有没有像我一样，每换一次不一样的模型，就要输入不同的num_classes和name_classes,反正我是很头疼诶，尤其是项目里面不止一个模型的时候，更新的时候看着就很头疼，然后就想着直接输入模型权值文件的path该多好，然后我就搞起来了。在自己的类中加入想要加入数据信息classyour_nets(nn.Module):def__init__(self,num_classes=
黑夜寻白天·2024-02-06 17:02

PyTorch（超详细）部署与激活 举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

AI时代，我们不仅要学习Python，同时机器学习，深度学习利器也要逐步掌握，再次开始Pytorch学习教程记录。
心安成长·2024-02-06 14:04

20天吃pytorch 1-2 图片数据建模流程遇到问题及分析

学习内容：1-2图片数据建模流程如下1、datasets.ImageFolder图片数据加载，然后送入Dataloader做一个数据管道2、nn.Module基类构建自定义模型3、模型训练步骤4、模型训练评估遇到问题与解决方案：实例化datasets.ImageFolder类后，为什么可以对其进行遍历，对其遍历的结果为什么是img和label？因为它继承了DatasetFolder，这个父类中__
七月的和弦·2024-02-06 11:29

Pytorch卷积层原理和示例 nn.Conv1d卷积 nn.Conv2d卷积

卷积层原理1.概念2.作用3.卷积过程三，nn.conv1d1，函数定义：2,参数说明:3,代码:4,分析计算过程四，nn.conv2d1,函数定义2,参数：3,代码4,分析计算过程一，前提在开始前，要使用pytorch
WitsMakeMen·2024-02-06 10:22

基于pytorch深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

基于PyTorch的深度学习遥感影像地物分类、目标识别与分割实践技术应用是一个涉及多个步骤的复杂过程。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-06 10:22

安装GPU版本的pytorch（官网安装pytorch只有cpu版本）

如何检查自己的pytorch是否cpu还是GPU格式的呢？
万年枝·2024-02-06 06:59

PyTorch 2.2 中文官方教程（七）

使用torchtext库进行文本分类原文：pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-06 03:15

Pytorch学习记录-卷积Seq2Seq（模型训练）

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例50.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现
我的昵称违规了·2024-02-06 03:47

深度学习入门笔记（五）前馈网络与反向传播

接着上一节，本节讲解模型自我学习的数学计算过程究竟是怎么样的。5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示，对于每一个隐藏层，输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值，输出则是经过激活函数（例如sigmoid函数）计算后的值。在这样的网络中，输入的数据x经过网络的各个节点之后，即可计算出最终的模型结果。这样就完成了一个最基本的前馈网络从输入到输出的计算过程。5.2反向传播在实际工作中这部分的内
zhanghui_cuc·2024-02-06 01:25

PyTorch 2.2 中文官方教程（十六）

介绍torch.compile原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/torch_compile_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-06 01:40

PyTorch 2.2 中文官方教程（十九）

使用RPC进行分布式管道并行原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_pipeline_parallel_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-05 22:18

PyTorch 2.2 中文官方教程（十五）

（beta）计算机视觉的量化迁移学习教程原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html译者
绝不原创的飞龙·2024-02-05 22:16

Ubuntu+GPU搭建Stable-Diffusion教程

github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git进入项目目录下cdstable-diffusion-webui/2.安装对应Python依赖包首先安装pytorch
AI华山论剑·2024-02-05 21:11

PyTorch识别验证码

##一、生成测试集数据pipinstallcaptchacommon.pyimportrandomimporttimecaptcha_array=list("0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz")captcha_size=4fromcaptcha.imageimportImageCaptchaif__name__=='__main__':foriinrange
NeilNiu·2024-02-05 20:18

Python-Flair 实现英文命名实体识别(NER)

Flair的框架直接构建在PyTorch上，PyTorch是最好的深度学习框架之一。
小小晓晓阳·2024-02-05 20:36

温州大学《深度学习》课程课件（四、浅层神经网络）

本章内容见“授课计划”的标红部分使用教材：吴恩达《深度学习》课程笔记，这门课基本按照吴恩达老师的课程进度进行，但使用的深度学习框架我改成了PyTorch。
风度78·2024-02-05 19:04

深度学习GPU的环境太乱？从头配置环境：理解+实操

1.从驱动重装GPU环境2.装对应的pytorch包3.mmsegmention等安装【注：从1开始进入正题】小白关于环境配置的一点理解linux下所有的命令行都是工具，类似软件，安装在某个位置，并把位置添加到环境变量里面
Deserve_p·2024-02-05 17:42

从0开始用 PyTorch 构建完整的 NeRF

导读：笔者通过整理分析了NeRF论文和相关参考代码，将为读者朋友讲述利用PyTorch框架，从0到1简单复现一个NeRF（神经辐射场）的实现细节和过程。
深蓝学院·2024-02-05 16:12

PyTorch 2.2 中文官方教程（六）

音频音频I/Opytorch.org/tutorials/beginner/audio_io_tutorial.html此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/
绝不原创的飞龙·2024-02-05 15:45

ttools阅读笔记

ttools是mgharbi写的关于pytorch的一个帮助库，意思是torchtools。
waiting不是违停·2024-02-05 15:32

PyTorch使用

conda23.7.4目录前言创建虚拟环境1、查看当前有哪些虚拟环境2、创建虚拟环境pytorch3、激活及关闭pytorch虚拟环境4、删除pytorch虚拟环境使用yolov5测试1、切换至yolov5
liuwei200000·2024-02-05 15:18

从零开始 TensorRT（3）Python 篇：解析 ONNX、PyTorch TensorRT 接口

TensorRTPython官方文档：CUDAPythonB站视频教程视频配套代码cookbook示例：解析ONNX模型参考源码：cookbook→04-BuildEngineByONNXParser→pyTorch-ONNX-TensorRT
秋山丶雪绪·2024-02-05 14:58

Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨（一）

《Transformer的PyTorch实现》这篇博文以一个机器翻译任务非常优雅简介的阐述了Transformer结构。在阅读时存在一些小困惑，此处权当一个记录。
微凉的衣柜·2024-02-05 13:24

使用deepspeed继续训练LLAMA

目录1.数据训练配置2.模型载入3.优化器设置4.DeepSpeed设置5.DeepSpeed初始化6.模型训练LLAMA模型子结构：1.数据训练配置利用PyTorch和Transformers库创建数据加载器
samoyan·2024-02-05 13:58

PyTorch 1.0 中文文档正式接受校对 | ApacheCN

参与方式：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md整体进度：https://github.com/apachecn
布客飞龙·2024-02-05 13:21

PyTorch 2.2 中文官方教程（二十）

移动设备在iOS上进行图像分割DeepLabV3原文：pytorch.org/tutorials/beginner/deeplabv3_on_ios.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者
绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:56

Python-Pytorch学习记录

目录1.python-pycharm下载安装2.VSCode下载安装3.MATLAB下载安装4.pytorch一条龙下载安装环境配置1.python-pycharm下载安装pycharm从安装到全副武装
yt_0618·2024-02-05 12:39

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

前言：这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。我们希望用一个向量来表示每一个单词.有不同的方案目录：one-hotEncodingword-class词的上下文表示count-basedperdition-basedCBOWSkip-GramwordEmbedding词向量相似度一one-hotEncoding假设英文有10万个单词，那每个单词用1个10万维的one-hot编码表示。其中只有1个
明朝百晓生·2024-02-05 11:06

bert分类模型使用

bert-bert-chinese预训练模型去做分类任务，这里找了新闻分类数据，数据有20w，来自https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch
木下瞳·2024-02-05 10:29

PyTorch、NCNN、Numpy三者张量的shape

目录一、PyTorch二、NCNN三、Numpy一、PyTorch在PyTorch中，张量（Tensor）的形状通常按照(N,C,H,W)的顺序排列，其中：N是批量大小（batchsize）C是通道数（
六五酥·2024-02-05 09:30

深度学习本科课程 实验1 Pytorch基本操作

一、Pytorch基本操作考察1.1任务内容使用初始化一个×的矩阵和一个×的矩阵，对两矩阵进行减法操作（要求实现三种不同的形式），给出结果并分析三种方式的不同（如果出现报错，分析报错的原因），同时需要指出在计算过程中发生了什么
11egativ1ty·2024-02-05 09:29

Pytorch 学习笔记--torch.linspace()函数

先看Pytorch官方的解释：简单来说，就是返回一个一维张量，这个张量包含由start到end的均匀间隔steps的n个点参数：start(float)-区间的起始点end(float)-区间的终点steps
SAMSTAYREAL·2024-02-05 09:35

PyTorch：torch.linspace

函数定义：torch.linspace(start,end,steps=100,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→Tensor作用：返回从起始值start(含)到结束值end(含)之间steps个等步距的值的一维张量，步距为(end+1-start)/steps。有点拗口，直接用例子分
地球被支点撬走啦·2024-02-05 09:32

Pytorch: nn.dropout

Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。通过随机地失活神经元（将其输出设为零），模型在训练期间不会过度依赖于任何一个神经元，减少了复杂模型在训练数据上的过拟合风险。提高模型的鲁棒性：Dropout可以使模型对输入的微小变化更加鲁棒，因为模型不会过分
湫兮之风·2024-02-05 09:31

PyTorch 2.2 中文官方教程（一）

PyTorch秘籍PyTorch秘籍原文：pytorch.org/tutorials/recipes/recipes_index.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0秘籍是关于如何使用特定
绝不原创的飞龙·2024-02-05 09:01

Pytorch: torch.linspace等间隔数值函数

torch.linspace是PyTorch提供的一个用于生成等间隔数值的函数。具体而言，torch.linspace会在指定的区间内生成指定数量的等间隔数值。
湫兮之风·2024-02-05 09:59

PyTorch 2.2 中文官方教程（十七）

（Beta）使用缩放点积注意力（SDPA）实现高性能Transformer原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/scaled_dot_product_attention_tutorial.html
绝不原创的飞龙·2024-02-05 08:04

Pytorch机器学习——3 神经网络（五）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.3前向算法当我们使用前馈神经网络接受输入x并产生输出时，信息通过网络向前流动。
辘轳鹿鹿·2024-02-05 08:45

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.2

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.2NetworkUsingBlocks:VGGimportmat
南七澄江·2024-02-05 08:20

PyTorch 2.2 中文官方教程（十八）

开始使用完全分片数据并行（FSDP）原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/FSDP_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：HamidShojanazeri
绝不原创的飞龙·2024-02-05 08:46

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.1

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.1DeepConvolutionalNeuralNetwork:
南七澄江·2024-02-05 08:45

PyTorch 2.2 中文官方教程（八）

训练一个玛丽奥玩游戏的RL代理原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/mario_rl_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0注意点击这里下载完整的示例代码作者
绝不原创的飞龙·2024-02-05 08:45

继续PyTorch！

PyTorch框架保留了Torch的动态计算图特性并结合了Python语言的易用性和丰富资源。
科学禅道·2024-02-05 06:15

深度学习入门（鱼书）

学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成，但实质上只有2层神经元有权重，因此将其称为“2层网络”。请注意，有的书也会根据构成网络的层数，把图3-1的网络称为“3层网络”。本书将根据实质上拥有权重的层数（输入层、隐藏层、输出层的总数减去1后的数量）来表示网络的名称。3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场刚才登场的h（x）函数会将输
weixin_42963026·2024-02-05 05:56
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