PyTorch深度学习基础

Task 2

@pytorch深度学习预备知识数据操作1、首先在学长的帮助下，我学会了如何配置环境，包括下载d21库和torch库。2、然后是学习了一些numpy库的基础知识，比如如何创建张量、如何访问它的大小等。
爱敲代码的农农·2024-01-14 07:27

深度学习（动手学深度学习pytorch）1

目录预备知识数据操作数据预处理线性代数微积分预备知识数据操作1.行对应样本，列对应属性2.张量（n维数组），Numpy包中的ndarray。用torch的arange，下面是生成行向量，从0开始的前十二个整数。shape访问每个轴长度（形状），size访问元素个数，reshape改变形状【可以写-1让它自动计算，如x.reshape(-1,4)】importtorchx=torch.arange(
智能打工人·2024-01-14 07:26

《动手学深度学习》组队学习——Task1-2打卡

1.在Navigator界面，尝试创建d2l环境，并在base和d2l环境下安装了pytorch（咱也不知道这步是不是多余）。
Jessy佳音·2024-01-14 07:55

李沐 《动手学深度学习》预备知识 线性代数与微积分

张量运算的基本性质（三）降维（四）点积（五）矩阵向量积、矩阵乘法（六）范数二、微积分（导数、偏导数、梯度、链式法则）三、自动微分（一）非标量变量的反向传播（二）分离计算（三）Python控制流的梯度计算（四）pytorch
丁希希哇·2024-01-14 07:52

GPU云服务器使用教程、运行YOLOV5项目并连接到本地VSCode（Pycharm）

之前已经教过大家如何在自己的电脑中配置Pytorch深度学习环境，但是有些小伙伴没有英伟达的GPU，所以用CPU的话训练模型会比较慢，所以这次出一期使用GPU云服务器的教程。
爱敲代码的panda·2024-01-14 07:29

报错NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU with CUDA capability sm_89 is not compatible with ...

完整报错serWarning:NVIDIAGeForceRTX4060LaptopGPUwithCUDAcapabilitysm_89isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm
坠金·2024-01-14 06:49

Feature Fusion for Online Mutual KD

FeatureFusionforOnlineMutualKnowledgeDistillationofficialimplementation：https://github.com/Jangho-Kim/FFL-pytorch
00000cj·2024-01-14 05:38

当conda list列表中同时存在pytorch和torch

查看torch能否用GPU（torch.cuda.is_available()）只与torch有关。
wen_ding·2024-01-14 05:34

给我一台新的服务器，我会怎么安排 CUDA

深度学习环境搭建过程中，初期阶段，相信大家都会遇到，动不动TensorFlow或者Pytorch库与Cuda、或者Cudnn版本不匹配的问题；因此很多时候，在一台服务器中安装多个Cuda逐步成为了各位搬砖大佬们的必然选择本文为大家揭秘一台全新服务器
墨理学AI·2024-01-14 04:42

深度学习pytorch环境搭建

一、Anaconda安装与使用1、安装参考：https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5https://blog.csdn.net/weixin_37766087/article/details/1007421982、conda使用：打开anacondaprompt查看conda版本：conda--version创建新环境：condacreate--nameenv_
青衫无尘·2024-01-14 03:46

官方数据集的下载方法

目录PyTorch官网介绍下载数据集Transform变换操作PyTorch官网介绍首先进入PyTorch官网，其界面如下：点击torchvision进入，我这里以0.9.0的版本为例，若要改变版本号，
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:13

PyTorch深度学习快速入门

本文是基于B站博主“我是土堆”发布的深度学习入门教程所编写的相关笔记，主要用于Python小白快速入门深度学习，了解PyTorch的相关理论知识及逻辑代码。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:43

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

Pytorch将标签转为One-Hot编码

二、pytorch的官方实现在pytorch中实现了onehot编码，就在torch.nn.functional里面，下面是它的注释当中的示例，我们开看看：Examples:>>>
夏天是冰红茶·2024-01-13 22:01

模型的权值平均的原理和Pytorch的实现

在PyTorch中，官方提供了实现模型权值平均的方法。这里我们首先介绍指数移动平均（EMA）方法，它使用一个衰减系数来平衡当前权值和先前平均权值。
夏天是冰红茶·2024-01-13 22:00

GitHub 国内镜像

在访问github时太卡了、这是可以使用国内镜像网站访问例如:https://github.com/bubbliiiing/detr-pytorch改成https://hub.nuaa.cf/bubbliiiing
廷益--飞鸟·2024-01-13 21:46

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出?在介绍之前先简要回顾一下现有的模型Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序列的任何部分都可以动态地与任何其他部分相互作用，特别是具有因果注意力机制的的Transformer，擅长处
deephub·2024-01-13 19:39

YOLOv4剪枝【附代码】

本项目只是负责把框架搭建起来，没有进行重训练的微调或者去研究应该剪哪里比较好，需要自己去研究YOLOv4代码参考：Pytorch搭建自己的YoloV4目标检测平台（Bubbliiiing深度学习教程）_
爱吃肉的鹏·2024-01-13 19:35

torch.where()函数

PyTorch提供了一个强大的函数torch.where()，它使得基于条件的张量操作变得既简单又高效。本文将深入探讨torch.where()的用法，并通过示例展示它在不同场景中的应用。
uestc_Venn·2024-01-13 18:05

gpu显卡简介

一、目录1.基本常用参数2.nvidia显卡基本了解(基本简介)3.显卡查看算力4.显卡算力、驱动版本（DriverVersion）、CUDAToolkit（CUDAVersion）、PyTorch版本之间的关系
云帆@·2024-01-13 17:44

PyTorch源码解读（二）torchvision.transforms

PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms
cdy艳0917·2024-01-13 17:30

【记笔记】Pytorch中的一些函数

pytorch函数笔记DataLoader原文链接：https://blog.csdn.net/qq_28057379/article/details/115427052DateLoader中的num_worker
sunszgszg·2024-01-13 17:30

普通卷积、转置卷积（transposed convolution)的原理及运算步骤的详细解释

2.其次，transposedconvolution、fractionally-stridedconvolution和deconvolution都是指转置卷积，但是pytorch官方采用transposedconvolution
Trouville01·2024-01-13 17:29

简单谈一谈pytorch中混合精度训练(torch.cuda.amp)的功效及命令行参数解析器的使用

一、首先来了解一下一个完整的命令行参数解析器的构成：1.创建解析器对象：使用argparse.ArgumentParser()创建一个解析器对象；2.添加位置参数和其它可选参数：使用add_argument()方法添加位置参数和可选参数，指定参数的名称、类型、默认值、帮助信息等；3.解析命令行参数：parse_args()方法解析命令行参数，并将解析结果存储在一个命令空间对象中；4.使用解析结果：
Trouville01·2024-01-13 17:29

深度学习：图像变换transforms

0.前言记录pytorch中torchvision.transforms的图像变换.在这里，只使用transforms实现基本的功能，并没有对函数中的其他参数进行解读。
ZERO_pan·2024-01-13 17:58

Pytorch.transforms 数据处理

RandomErasing数据处理我因为是做图像修复领域的，所以需要对数据进行随机擦除的预处理操作。RandomerasingRandomErasing数据处理RandomErasing函数解析transform模块的使用相关代码RandomErasing函数解析def__init__(self,p=0.5,scale=(0.02,0.33),ratio=(0.3,3.3),value=0,inp
knighthyyyyyy·2024-01-13 17:58

torch.from_numpy

torch.from_numpy是PyTorch中的一个函数，用于将NumPy数组转换为PyTorch的Tensor。这个函数主要用于共享底层数据内存，而不进行数据的复制。
Recursions·2024-01-13 14:55

【深度学习环境搭建】Windows+Anaconda+PyCharm+pytorch（GPU）的环境搭建过程及可能产生的问题解决方法（小白安装版）

目录一、前期准备1.确定电脑支持GPU2.确认Anaconda已安装3.查看电脑所支持的CUDA最高版本二、pytorch安装1.在Anaconda下创建一个新环境2.安装pytorch三、PyCharm
zhu1zhu1·2024-01-13 13:03

Anaconda Python Pytorch (GPU) 配置

目录0写在前面1Anaconda下载1.1下载1.2安装1.2.1设置安装路径1.2.2两个都勾上1.3查看conda版本2CUDA及cuDNN2.1查看是否可以安装CUDA2.2CUDA和Pytorch
sh1186·2024-01-13 13:31

深度学习环境搭建anaconda+pytorch+gpu

一、升级nvrdia显卡驱动1、安装cuda2、安装cudnn二、安装anaconda1、官网下载对应版本：https://www.anaconda.com/products/individual打开anacondaprompt终端，执行condalist查看详细信息2、安装虚拟环境condacreate-nenvironment_namepython=X.X默认安装到c盘，建议安装到空间较大的盘
setupsong·2024-01-13 13:31

深度学习环境搭建——利用anaconda+pytorch搭建自己的深度学习环境（以YOLOv5环境搭建为例）2023.9.26最新

记得第一次配置自己的深度学习环境时，什么anaconda、pytorch，我都不知道这些东西是干嘛的，就知道一个YOLO，
是dream·2024-01-13 13:01

深度学习环境搭建（cpu版本）Anaconda+pytorch+Visual Studio Code

首先分别介绍一下Anaconda和pytorch：*Anaconda中文大蟒蛇，是一个开源的python发行版本，其包含了conda,python等180多个科学包及其依赖项。
小小怪下士ss·2024-01-13 13:01

pytorch深度学习环境搭建2023——GPU版本

文章目录环境卸载环境安装cuda安装cudann安装Anaconda安装常用终端命令跑模型本博客专门针对有独立显卡的GPU版本环境安装，cpu版本我不太清楚，我猜如果您用cpu跑神经网络，你估计也很难崩以下是作者亲身体验安装并成功所看的博客，过程中基本上所有坑都踩了，附上这些链接配上讲解，希望大家可以成功，我的建议是如果以后要用到tensorflow的话，装低版本的CUDAToolkit，显卡可以
慢成长·2024-01-13 13:29

【深度学习环境搭建】Windows搭建Anaconda3、已经Pytorch的GPU版本

目录搭建Anaconda3搭建GPU版本的Pytorch你的pip也要换源，推荐阿里源打开conda的PowerShell验证搭建Anaconda3无脑下载安装包安装（自行百度）注意点：1、用户目录下的
诗酒当趁年华·2024-01-13 13:24

Faster R-CNN pytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强

FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强文章目录FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强1.资源&参考2.数据增强2.1代码运行2.2文件存放3数据集划分
CHEN7_98·2024-01-13 13:12

Windows下安装Pytorch-GPU

一、确定电脑有英伟达显卡点击任务控制台中的性能查看是否有显卡二、查看CUDADriver版本nvidia-smi三、使用pip安装Pytorch进去Pytorch官网，点击Install安装的CUDARuntime
1z1·2024-01-13 12:00

FCNVMB_paper_with_code1代码部分解释

——基于pytorch，python3.81.LibConfig——库文件，导入包2.ParamConfig——定义参数。
shengMio·2024-01-13 12:02

PyTorch GPU利用率为0%（很低）

一、确保Pytorch与TorchVision是CUDA(GPU)版本参考链接：【Xiang哥避坑指南】YOLOV5只在CPU跑不在GPU跑的问题。
漆黑的莫莫·2024-01-13 11:34

PyTorch核心--tensor 张量 ！！

.张量的定义2.张量的属性3.张量的形状张量的原理1.存储（storage）2.形状（shape）3.步幅（stride）张量的操作1.数学运算2.逻辑运算3.索引和切片4.形状操作5.广播总结前言在PyTorch
JOYCE_Leo16·2024-01-13 11:33

新书速览|从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM

本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。
全栈开发圈·2024-01-13 11:59

Paddle模型转ONNX

深度学习模型在硬件加速器上的部署常常要用到ONNX（OpenNeuralNetworkExchange，开放神经网络交换）格式，也可以通过ONNX实现不同AI框架（如Pytorch、TensorFlow
牧羊女说·2024-01-13 11:45

一次安装apex的血泪史

环境：CentOSLinuxrelease7.9.2009(Core)GPUCUDA12.2Minicondapython3.9PyTorch=11.8安装apex参考步骤：1.gitclonehttps
yingchenwy·2024-01-13 10:38

PT之DNN：基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码)利用PyTorch框架的浅层神经网络算法(pth和onnx文件的模型导出和载入推理)实现二分类预测应用案例

PT之DNN：基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码)利用PyTorch框架的浅层神经网络算法(pth和onnx文件的模型导出和载入推理)实现二分类预测应用案例目录基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码
cjz0422·2024-01-13 10:29

轻量化的yolov8部署到安卓Android手机端

一、pytorch环境配置和yolov8源码安装首先在电脑上需要配置好pytorch环境，和yolov8源码的下载然后针对yolov8做自己的轻量化改进二、下载AndroidStudio和ncnn-android-yolov81
TracyGC·2024-01-13 08:52

P122 神经网络压缩Network compression-purning

判断某一个参数是否重要，是否要去掉问题：进行过修剪后不规则的网络，pytorch难以实现，也无法进行矩阵计算，在GPU上无法加速。解决办法：修剪掉的weight，设为0，这样能够进行GPU计算。
闪闪发亮的小星星·2024-01-13 06:07

AOT-GAN-for-Inpainting项目解读|使用AOT-GAN进行图像修复

项目地址：https://github.com/researchmm/AOT-GAN-for-Inpainting基于pytorch实现论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.01431
万里鹏程转瞬至·2024-01-13 06:22

《NLP入门到精通》栏目导读

本栏目得前导栏目是《深度学习》、《pytorch实践》，因此，读者需要一定得深度学习基础，才能过度到此栏目内容。
无水先生·2024-01-13 05:38

Pytorch的默认初始化分布 nn.Embedding.weight初始化分布

一、nn.Embedding.weight初始化分布nn.Embedding.weight随机初始化方式是标准正态分布，即均值$\mu=0$，方差$\sigma=1$的正态分布。论据1——查看源代码##classEmbedding具体实现（在此只展示部分代码）importtorchfromtorch.nn.parameterimportParameterfrom.moduleimportModul
不当菜鸡的程序媛·2024-01-13 04:04

J2 - ResNet-50v2实战

项目定制目录环境步骤环境设置数据准备图像信息查看模型设计ResidualBlock块stack堆叠resnet50v2模型模型训练模型效果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10深度学习框架:Pytorch2.0.0
好名让狗申请了·2024-01-13 03:19

J1 - ResNet-50实战

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、项目定制目录环境步骤环境设置数据准备图像信息查看模型设计模型训练模型效果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10深度学习框架:Pytorch2.0.0
好名让狗申请了·2024-01-13 03:49
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