PyTorch深度学习基础

本科毕业设计过程中应该锻炼的能力 (深度学习方向)

摘要:本文以本科毕业设计做深度学习方向,特别是全波形反演为例,描述学生应在此过程中锻炼的能力.搭建环境的能力.包括Python,PyTorch等环境的安装.采集数据的能力.包括OpenFWI等数据集.查阅资料的能力
闵帆·2024-01-25 07:27

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用

系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类
钟的子期·2024-01-25 07:53

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建

系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类
钟的子期·2024-01-25 07:52

安装sentence-transformers

点击此处可访问SBERT官方代码(GitHub)在安装sentence-transformers之前需要确保以下条件：WerecommendPython3.6orhigher,PyTorch1.6.0orhigherandtransformersv4.6.0orhigher.ThecodedoesnotworkwithPython2.7
竹霖聴雨·2024-01-25 06:53

使用Python和PyTorch库构建一个简单的文本分类大模型：

在本篇博客中，我们将使用Python和PyTorch库来构建一个简单的文本分类大模型，并探讨其实现过程。
GT开发算法工程师·2024-01-25 05:57

记录第一次跑深度学习

面临的问题就是项目需要的版本太低，例如pytorch1.12，cuda10.0，而我的显卡RTX4060（
zerogin+·2024-01-25 05:31

pytorch学习3——卷积神经网络

错题：全连接层解析：图像展平后长度为3×256×256，权重参数和偏置参数的数量是3×256×256×1000+1000=196609000。，前面是权重参数，后面的1000是偏执参数数量2.池化层基础问题解析：选项1：错误，池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传播选项2：正确，池化层直接对窗口内的元素求最大值或平均值，并没有模型参数参与计算循环神经网络描述解析：选项1：批量训练的过程中，
柠檬酸的很·2024-01-25 04:16

pytorch中shape的用法，以及计算机中维度的概念

什么是维度？欧几里得空间中的维度：在欧几里得空间中（通常是二维平面或三维空间），维度是用来描述点、向量、线、平面和立体等对象的性质。例如，二维平面具有两个维度（通常表示为2D），三维空间具有三个维度（通常表示为3D）。通常，n维欧几里得空间中的点由n个坐标值来描述。计算机语言中的维度：通常用来描述数据的结构和排列方式在我们最初听说维度的时候，往往会联想到零维是一个点，一维是一条线，二维是一个面，三
ttyykx·2024-01-25 04:22

《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》算法详解

LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks官方代码(caffe):https://github.com/ZhaofanQiu/pseudo-3d-residual-networks非官方(pytorch
ce0b74704937·2024-01-25 04:31

深度学习-Pytorch数据集构造和分批加载

深度学习-Pytorch数据集构造和分批加载pytorch目前在深度学习具有重要的地位，比起早先的caffe，tensorflow，keras越来越受到欢迎，其他的深度学习框架越来越显得小众。
Alex_StarSky·2024-01-25 03:14

超分之SRGAN官方代码解读

1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5.自定义评价指标SSIM文件pytorch_ssim
深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:04

Windows Pycharm使用Pytorch相关报错

failedPackagesNotFoundError:Thefollowingpackagesaremissingfromthetargetenvironment:这个错误提示表明你所指定的conda环境中找不到名为pytorch
清衣·2024-01-24 22:57

PackagesNotFoundError: The following packages are missing from the target environment

Thefollowingpackagesaremissingfromthetargetenvironment:-python==3.10condaconfig--addchannels缺少通道一般默认三个通道-pytorch-conda-forge-defaults
2201_75284563·2024-01-24 22:26

YoloV8改进策略：改进Head|自研频域和空间注意力，超越GAM，CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

GAM#导入PyTorch的神经网络模块importtorch.nnasnn#导入PyTorch库importtorch#定义一个名为GAM_Attention的类，继承自nn.ModuleclassGAM_Attention
静静AI学堂·2024-01-24 22:38

小土堆pytorch学习笔记001

1、Pytorch环境的配置与安装。
柠檬不萌只是酸i·2024-01-24 19:11

RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS

我的PyTorchversion0.4.1,cudatoolkit9.0cudnn7.6.5在程序中插入下面这句话，很好地解决了！
孙小l懒_keep_update·2024-01-24 16:01

GLM国产大模型训练加速

相比原始的基于PyTorch、DeepSpeed、Apex的GLM实现，OneFlow的性
百度_开发者中心·2024-01-24 16:43

PyTorch报”TypeError: Conv2d() received an invalid combination of arguments “的原因以及解决办法

PyTorch报”TypeError:Conv2d()receivedaninvalidcombinationofarguments“的原因以及解决办法问题：当在PyTorch中使用Conv2d时，有时会报错
梦在黎明破晓时啊·2024-01-24 13:24

Python 基于pytorch实现多头自注意力机制代码；Multiheads-Self-Attention代码实现

1.Multiheads-Self-Attentiona简介多头自注意力机制（Multi-HeadSelf-Attention）是一种注意力机制的变体，用于增强模型在处理序列数据时的建模能力。它在自注意力机制的基础上引入了多个头（AttentionHead），每个头都可以学习到不同的注意力权重分布，从而能够捕捉到不同的关系和特征。多头自注意力机制可以分为以下几个主要步骤：1.1查询、键和值的线性变
医学小达人·2024-01-24 11:56

Pytorch学习笔记(2) Autograd(自动求导) —— PyTorch的核心

本文是Pytorch快速入门第二部分，主要学习记录，主要翻译PytorchAutograd部分教程原文autograd包是PyTorch中神经网络的核心部分。
银色尘埃010·2024-01-24 10:53

深度学习 Day27——J6ResNeXt-50实战解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子文章目录前言1我的环境2pytorch实现DenseNet算法2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2
LittleRuby·2024-01-24 10:39

深入浅出理解目标检测的NMS非极大抑制

一、参考资料物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS)二
花花少年·2024-01-24 10:48

【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别

【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别1数据集加载2搭建RNN模型3训练模型4模型保存和加载模型测试1数据集加载importseabornassnssns.set(font_scale=1.5,style
Teacher.Hu·2024-01-24 10:18

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成
Teacher.Hu·2024-01-24 10:17

怎么计算数据的均值和方差

1.前言pytorch跑深度学习数据集的时候，需要先将数据归一化，可以让网络更好的收敛。
听风吹等浪起·2024-01-24 09:34

PyTorch

文章目录总述常见模块torch张量总述PyTorch是一个由Facebook开发的开源机器学习框架，主要用于深度学习任务。
JNU freshman·2024-01-24 08:52

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记1

Chapter1Introduction机器学习的关键组件data每个数据集由一个个样本（example,sample）组成，大多时候，它们遵循独立同分布(independentlyandidenticallydistributed,i.i.d.)。样本有时也叫做数据点（datapoint）或数据实例（datainstance），通常每个样本由一组称为特征（features，或协变量（covari
南七澄江·2024-01-24 08:22

【PyTorch】记一次卷积神经网络优化过程

在上一篇博客中，我们已经探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。引用关于卷积神经网络的原理，感兴趣的请参阅我的另一篇博客
精英的英·2024-01-24 07:51

【PyTorch】PyTorch之Module模块

文章目录前言MODULE类1.add_module(name,module)2.apply(fn)3.children()4.cpu()和cuda()5.eval()6.forward(*input)7.get_parameter(target)8.get_submodule(target)9.load_state_dict(state_dict,strict=True,assign=False)
行走的学习机器·2024-01-24 07:20

深度学习技术栈 —— Pytorch之TensorDataset、DataLoader

深度学习技术栈——Pytorch之TensorDataset、DataLoader前言一、TensorDataset、DataLoader的用法？
键盘国治理专家·2024-01-24 07:50

【深度学习PyTorch简介】7.Load and run model predictions 加载和运行模型预测

Loadandrunmodelpredictions加载和运行模型预测Loadthemodel加载模型在本单元中，我们将了解如何加载模型及其持久参数状态和推理模型预测。%matplotlibinlineimporttorchimportonnxruntimefromtorchimportnnimporttorch.onnxasonnximporttorchvision.modelsasmodels
冰雪storm·2024-01-24 07:19

16、pytorch中张量的8种创建方法

在PyTorch中，可以使用多种方法来创建张量。
小树苗m·2024-01-24 07:49

[PyTorch][chapter 11][李宏毅深度学习][Semi-supervised Learning]

前言：这里面简介一下半监督学习，如何利用未打标签的数据集。重点可以参考一下Graph-basedApproach方案。目录：简介Semi-supervisedLearningforGenerativeModellow-densitySeparationAssumptionEntropy-basedRegularizationsemi-supervisedSVMSmoothnessAssumptio
明朝百晓生·2024-01-24 07:46

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现

本篇文章是对已有一篇文章的整理归纳，并对文章中提及的模型用Pytorch实现。
钟的子期·2024-01-24 07:44

【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类

在本博客中，我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。
精英的英·2024-01-24 07:12

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记2

Chapter2PreliminariesAutomaticDifferentiation让计算机实现微分功能，有以下四种方式：-手工计算出微分，然后编码进代码-数值微分(numericaldifferentiation)-符号微分(symbolicdifferentiation)-自动微分（automaticdifferentiation）深度学习框架通过自动微分来加快求导。实际中，根据设计好的
南七澄江·2024-01-24 07:44

PointNet 和 PointNet++ pytorch版本 复现 modelnet40

复现一下经典的PointNet的pytorch版本记录一下复现的过程代码下载gitclonehttps://gitcode.net/mirrors/yanx27/pointnet_pointnet2_pytorch.git
Nice_cool.·2024-01-24 06:13

pytorch（三）反向传播

文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w，这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。前馈过程反馈过程importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])#表示需要计算梯度，默认不需要计算梯度w.requires_grad=Truedef
@@老胡·2024-01-24 06:26

【第四课课后作业】XTuner大模型单卡低成本微调实战

基础作业1.安装与配置环境#InternStudio平台中，从本地clone一个已有pytorch2.0.1的环境（后续均在该环境执行，若为其他环境可作为参考）#进入环境后首先bash#进入环境后首先bash
Kinno酱·2024-01-24 05:52

【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（PyTorch）之模型迁移

昇腾AI入门课（PyTorch）之模型迁移将基于PyTorch的训练脚本迁移到昇腾AI处理器上进行训练，目前有以下3种方式：自动迁移（推荐）、工具迁移、手工迁移，且迁移前要保证该脚本能在GPU、CPU上运行
A-Little-Boy·2024-01-24 04:47

图片分类: 多类别

最近需要训练一个有200多类的图片分类网络，搜了一遍，发现居然没有很合适用的开源项目，于是自己简单撸了一个轮子，项目地址:https://github.com/xuduo35/imgcls_pytorch
xiexiecn·2024-01-24 04:15

torchtext安装及常见问题

Pytorch、torchtext和Python之间有严格的对应关系：在命令窗中安装torchtextpipinstalltorchtext注意这种安装方式，在pytorch版本与python版本不兼容时动会自动更新并安装
风筝超冷·2024-01-24 03:51

复现NAS with RL时pytorch的相关问题

optimizer.zero_grad()是PyTorch中的一个操作，它用于清零所有被优化变量（通常是模型的参数）的梯度。
ThreeS_tones·2024-01-24 02:38

GPT应用程序的开发注意事项

许多深度学习框架如TensorFlow和PyTorch
super_Dev_OP·2024-01-24 02:36

大一统的 Ruff: All-in-One Linter & Formatter for Python

所以，去年我写pytorch-lightning-template的时候去调研了一波Python领域的Linter和Formatter来确保代码质量。第一次发现了Ruff，也就有了这篇文章。
陈序不懂程序·2024-01-24 02:30

Jetson TX2安装编译pytorch

2.首先安装环境依赖：因为是在python3下面安装pytorch，所以使用pip3。
啊啊啊啊啊1231·2024-01-24 00:33

transformer优化(一)-UNeXt 学习笔记

target=https%3A//github.com/jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch1.是什么？UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。
无妄无望·2024-01-23 22:07

transformer优化(二)-DETR 学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf代码地址：https://github.com/bubbliiiing/detr-pytorchhttps://github.com
无妄无望·2024-01-23 22:35

Pytorch Tensor 维度变换学习记录

1.改变shapetorch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape，返回一个新shape的Tensor，torch.view()是老版本的实现，torch.reshape()是最新的实现，两者在功能上是一样的。示例代码：importtorcha=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)print(a.view(4*1,28,28
随机惯性粒子群·2024-01-23 22:23

11种水果基于CNN训练python-pytorch环境

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：含有11种水果,包含['樱桃','橘子','火龙果','牛油果','猕猴桃','芒果','苹果','草莓','菠萝','西瓜','香蕉']，总共有2700多张图片集。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。行train.py文件就会将train.txt和val.txt里
资深码里奥·2024-01-23 21:31
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