PyTorch深度学习基础第41页

基于YOLOv7算法的高精度实时人脸口罩检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时人脸口罩目标检测系统可用于日常生活中检测与定位行人是否佩戴口罩，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。本系统实现的功能包括：模型权重的选择与初始化；检测

BestSongC·2023-12-29 21:46

基于YOLOv7算法和MOT20数据集的高精度行人目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法和MOT20数据集的高精度行人目标检测系统可用于日常生活中检测与定位行人，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。本系统实现的功能包括：模型权重的选择与初始化；检测置

BestSongC·2023-12-29 21:46

基于YOLOv7算法的高精度实时行人打电话检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时行人打电话检测系统可用于日常生活中检测与定位手机，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。本系统实现的功能包括：模型权重的选择与初始化；检测置信度与后处理

BestSongC·2023-12-29 21:44

深度学习数据处理（一）

在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。

kk要读书·2023-12-29 21:30

4.15 构建onnx结构模型-Max

前言构建onnx方式通常有两种：1、通过代码转换成onnx结构，比如pytorch—>onnx2、通过onnx自定义结点，图，生成onnx结构本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构，下面以Max结点进行分析方式方法一

nsq_ai·2023-12-29 20:31

4.14 构建onnx结构模型-Min

前言构建onnx方式通常有两种：1、通过代码转换成onnx结构，比如pytorch—>onnx2、通过onnx自定义结点，图，生成onnx结构本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构，下面以Min结点进行分析方式方法一

nsq_ai·2023-12-29 20:00

4.16 构建onnx结构模型-And

前言构建onnx方式通常有两种：1、通过代码转换成onnx结构，比如pytorch—>onnx2、通过onnx自定义结点，图，生成onnx结构本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构，下面以And结点进行分析方式方法一

nsq_ai·2023-12-29 20:27

Triton Inference Serve调研

TritonInferenceServer，具有如下特点：支持常见深度学习框架导出模型的推理，如TensorRT,TensorFlowGraphDef,TensorFlowSavedModel,ONNX,PyTorchTorchScriptandOpenVINO

georgeguo·2023-12-29 19:46

Vanilla KD论文解读

RevisitthePowerofVanillaKnowledgeDistillationfromSmallScaletoLargeScaleofficialimplementation：GitHub-Hao840/vanillaKD:PyTorchcodeandcheckpointsreleaseforVanillaKD

00000cj·2023-12-29 19:35

常见的LLM推理加速解决方案

KVCacheint量化PagedAttentionGQASpeculativeDecodingcodeAcceleratingGenerativeAIwithPyTorchII:GPT,FastFastInferencefromTransformersviaSpeculativeDecoding

transformer_WSZ·2023-12-29 17:45

ubuntu系统（6）：Nvidia Docker配置cuda+pytorch【纯小白版】

目录一、安装NvidiaDocker二、安装显卡驱动1、安装驱动2、检查显卡驱动版本3、查询驱动版本和显卡相关信息三、Dockerhub安装pytorch和对应版本cuda1、在Dockerhub中查询对应版本镜像编辑

zhenz0729·2023-12-29 17:28

pytorch--基于参数权重初始化模型

#coding=utf-8"""背景：将CPM-large模型权重映射到transforer的GPT2LMHeadModel预训练模型上。存在问题：1.原始的CPM-large的部分层权重与transformers中的计算方式不一样。例如线性计算有的用linear，有的用Cov1D。linear中的权重自带转置，而Cov1D的需要权重提前转置2.GPT2LMHeadModel最后用的final_l

Catherine_In_Data·2023-12-29 14:43

Pytorch基础指令

1.pytorch指定使用GPU卡##方法一：在运行脚本前，使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1#使用GPU卡号为0和1pythonyour_script.py

Catherine_In_Data·2023-12-29 14:43

ERROR: No matching distribution found for torch==2.0.1解决方案

《Python入门核心技术》专栏总目录・点这里文章目录问题描述解决方案离线安装PyTorch问题描述在安装stable-diffusion-webui过程中出现ERROR:Nom

水滴技术·2023-12-29 13:58

大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四、使用Python和PyTorch

星川皆无恙·2023-12-29 12:48

PyTorch中文版官方教程来了

PyTorch中文版官方教程来了。PyTorch是近期最为火爆的深度学习框架之一，然而其中文版官方教程久久不来。

DevolperFront·2023-12-29 12:32

深度学习基础知识神经网络

神经网络1.感知机感知机（Perceptron）是FrankRosenblatt在1957年提出的概念，其结构与MP模型类似，一般被视为最简单的人工神经网络，也作为二元线性分类器被广泛使用。通常情况下指单层的人工神经网络，以区别于多层感知机（MultilayerPerceptron）。尽管感知机结构简单，但能够学习并解决较复杂问题感知机结构与MP模型类似，一般被视为最简单的人工神经网络，也作为二元

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-29 12:48

YOLOv8可视化：引入多种可视化CAM方法，为科研保驾护航

本文内容：调用pytorch下的CAM可视化库，支持十多种可视化方法，打开“黑盒”，让YOLOv8变得相对可解释性收录YOLOv8原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211

AI小怪兽·2023-12-29 08:00

JAX: 快如 PyTorch，简单如 NumPy - 深度学习与数据科学

JAX是TensorFlow和PyTorch的新竞争对手。JAX强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。由于JAX需要更少的样板代码，因此程序更短、更接近数学，因此更容易理解。

冷冻工厂·2023-12-29 07:04

使用pytorch搭建ResNeXt并基于迁移学习训练

冻结除最后全连接层以外的所有权重，只去单独训练它最后一层的的权重，这个方法，冻结了所有网络的权重。forparaminnet.parameters():param.requires_grad=False

pythonSuperman·2023-12-29 07:00

使用pytorch搭建ResNet并基于迁移学习训练

这里的迁移学习方法是载入预训练权重的方法net=resnet34()#loadpretrainweights#downloadurl:https://download.pytorch.org/models

pythonSuperman·2023-12-29 07:59

PyTorch中各种求和运算

首先定义张量AA=torch.arange(20,dtype=torch.float32).reshape(5,4)tensor([[0.,1.,2.,3.],[4.,5.,6.,7.],[8.,9.,10.,11.],[12.,13.,14.,15.],[16.,17.,18.,19.]])1.降维求和降维求和会沿指定轴降低张量的维度，使它变为一个标量。A_sum_axis0=A.sum(axi

_Lyang_·2023-12-29 06:24

如何使用 PyTorch 训练 LLM

PyTorch作为一种流行的深度学习框架，具有灵活性和易用性，为LLM的训练提供了强大的支持。本文将介绍如何使用PyTorch训练LLM的详细过程，并通过代码示例进行演示。

yule.yang·2023-12-29 06:52

【Pytorch】Pytorch或者CUDA版本不符合问题解决与分析

NVIDIACUDAToolkitReleaseNotesPackageinstallationissues【Pytorch】Pytorch或者CUDA版本不符合问题解决与分析1.版本不符问题解决与分析

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-29 06:18

中文OCR场景文字检测工具cnstd、文本框文字识别工具cnocr调试评测

这款很好用的工具项目地址为：https://github.com/breezedeus/cnstd目前基于PyTorch开发首先需要安装相关依赖： pipinstallcnstd pipinstallcnocr

achitc·2023-12-29 06:01

R2O语义分割: Refine and Represent: Region-to-Object Representation Learning

paper:arxiv.org/pdf/2208.11821v2.pdfrepolink:KKallidromitis/r2o:PyTorchimplementationofRefineandRepresent

追忆苔上雪·2023-12-29 06:04

pytorch模型转onnx

importtorchimporttorch.onnximportonnximportonnxruntimeimportnumpyasnpfromparse_argsimportparse_args,getModeldevice=torch.device("cpu")defto_numpy(tensor):returntensor.detach().cpu().numpy()iftensor.re

周星星✘·2023-12-29 05:36

本地部署 text-generation-webui

本地部署text-generation-webui0.背景1.text-generation-webui介绍2.克隆代码3.创建虚拟环境4.安装pytorch5.安装CUDA运行时库6.安装依赖库7.启动

engchina·2023-12-29 04:29

【深度学习】基于 PyTorch 如何选取合适的损失函数（MAE、MSE、Huber）

作者丨小可乐大魔王@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/378822530编辑丨极市平台本文总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch

风度78·2023-12-29 04:50

pytorch中的torch.squeeze和torch.unsqueeze

torch.squeeze(input,dim=None)→Tensortorch.unsqueeze()函数的作用减少数组input指定的维度dim，如果dim不指定，则删除大小为1的维度。返回一个tensor。如果数组A的维度为（1，1，3）那么执行torch.squeeze(A，1)后A的维度变为（1，3）。torch.unsqueeze(input,dim)→Tensortorch.uns

图学习的小张·2023-12-29 04:48

深度学习核心技术与实践之深度学习基础篇

非书中全部内容，只是写了些自认为有收获的部分神经网络生物神经元的特点（1）人体各种神经元本身的构成很相似（2）早期的大脑损伤，其功能可能是以其他部位的神经元来代替实现的（3）神经元具有稀疏激活性，尽管大脑具有高达五百万亿个神经元，但真正同时被激活的仅有1%~4%神经元模型（1）ReLu是一种特殊的Maxout函数（2）理论上可以多种激活函数混用，但在实践中较少这样应用感知机困境（1）对于非线性问题

__如果·2023-12-29 01:39

学习率调整策略

即参数到达最优值过程的速度快慢），学习率越高，模型更新的速度越快，如果太高，模型可能在训练数据上过拟合，就是在训练数据上表现很好，测试数据上表现不佳；学习率越低，模型更新速度越慢，如果太低，模型可能无法在训练数据上充分学习PyTorch

Kelly_Ai_Bai·2023-12-29 01:01

PyTorch 进阶指南，10个必须知道的原则

PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了强大的工具和灵活的接口，使得开发者能够搭建和训练各种神经网络模型。

Python数据挖掘·2023-12-29 01:27

目标检测损失函数：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU原理及Pytorch实现

前言损失函数是用来评价模型的预测值和真实值一致程度，损失函数越小，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数主要是用在模型的训练阶段，如果我们想让预测值无限接近于真实值，就需要将损失值降到最低，在这个过程中就需要引入损失函数，而损失函数的选择又是十分关键。尤其是在目标检测中，损失函数直接关乎到检测效果是否准确，其中IOU损失函数目前主要应用于目标检测的领域，其演变的过程如下：

AI追随者·2023-12-29 01:20

Ubuntu 20.04 安装部署 Yolo5 开发环境

目录1.安装显卡驱动2.安装Miniconda33.安装Pytorch(GPU版)4.配置Yolo5环境基于Ubuntu20.04安装Yolo5的开发环境。1.安装显卡驱动先安装显卡驱动。

背锅侠·2023-12-28 23:41

win部署stable-diffusion

这里的pytorch，自己去官网找自己电脑合适的版本。condacreate-

我是小z呀·2023-12-28 22:22

掌握激活函数（一）：深度学习的成功之源

文章目录引言基本概念常用激活函数举例Sigmoid激活函数公式Sigmoid函数的数学特性示例基于NumPy和PyTorch实现Sigmoid函数将Sigmoid函数应用于二分类任务Sigmoid激活函数的局限性举例

高斯小哥·2023-12-28 22:05

【Python】nn.init.constant_（）函数详解和示例

nn.init.constant_是PyTorch中的一个初始化方法，用于为神经网络的权重和偏置项设置常量值。这个初始化方法通常用于在训练神经网络之前初始化模型的参数。

木彳·2023-12-28 18:35

【Digest】目标检测之YOLOv2 算法-YOLO9000: Better, Faster, Stronger

1.前言论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.08242相关代码：https://github.com/yjh0410/yolov2-yolov3_PyTorch该论文使用一种新颖的多尺度训练方法

gikod·2023-12-28 18:04

torch对应torchvision的各个版本的包下载地址

下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

布吃·2023-12-28 18:09

CNN中卷积层和池化层

卷积层在PyTorch中内置了torch.nn.Conv2d()方法在三维图片输入是应用2D卷积，其中重要参数包括in_channels、out_channels、kernel_size、stride和

才不是小emo的小杨·2023-12-28 18:03

解决yolov8推理报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘ultralytics.nn.modules.conv‘

1.项目场景：在GitHub上下载了一个yolov8的代码，训练好检测模型，运行作者给的推理代码报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"E:\Pycharm\pytorch-project

落花雨12138·2023-12-28 14:51

【 YOLOv5】目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战（1）-项目介绍及环境配置

项目介绍及环境配置项目地址作者对代码进行更新1.善用分支，可以看到不同版本2.比如1版本的，看一下它的训练文件3.这里我们统一选择5.0版本下载文件releases1.点开之后主要看assets解压下载的项目文件，并用pycharm打开配置pytorch

醉酒柴柴·2023-12-28 14:42

【AI】计算机视觉VIT文章（Transformer）源码解析

etal.Animageisworth16x16words:Transformersforimagerecognitionatscale[J].arXivpreprintarXiv:2010.11929,2020源码的Pytorch

AI柱子哥·2023-12-28 14:42

【模型部署入门一】：Pytorch图像分类模型转换ImageNet1000类预训练模型转ONNX

入门学习主要是跟随同济子豪兄，很感谢该博主，本博客代码主体是子豪兄的，我只是总结加工整理记录。子豪兄对应学习视频链接地址为：ImageNet1000类预训练模型转ONNX我自己总结的教程中代码使用任何python编译环境都可以直接打开使用，子豪兄视屏教程中的源码需要使用Jupyter打开，关于Jupyter的安装及使用，推荐参考博客：JupyterNotebook的安装及使用教程目录一、安装配置环

佐咖·2023-12-28 12:54

Pytorch从零开始实战14

Pytorch从零开始实战——DenseNet+SENet算法实战本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——DenseNet+SENet算法实战环境准备数据集模型选择开始训练可视化总结环境准备本文基于

Liquor999·2023-12-28 12:22

python/pytorch读取数据集

MNIST数据集MNIST数据集包含了6万张手写数字（[1,28,28]尺寸），以特殊格式存储。本文首先将MNIST数据集另存为png格式，然后再读取png格式图片，开展后续训练另存为png格式importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorch.utils.dataimpo

jedi-knight·2023-12-28 12:52

pytorch与cuda版本对应关系汇总

pytorch与cuda版本关系cuda版本支持pytorch版本cuda10.21.5~1.12cuda11.01.7~1.7.1cuda11.11.8~1.10.1cuda11.31.8.1~1.12.1cuda11.61.12.0

AICVer·2023-12-28 12:51

Pytorch的讲解及实战·MNIST数据集手写数字识别

目录一、前言与pytorch的下载1、前言2、下载pytorch①创建虚拟环境②下载pytorch（cpu版）③测试pytorch是否下载成功④使用jupyternotebook但是使用不了torch的解决方法二

计算机鬼才～·2023-12-28 12:19

PyTorch实战：基于Seq2seq模型处理机器翻译任务(模型预测)

本博客以《PyTorch自然语言处理入门与实战》第九章的Seq2se

高斯小哥·2023-12-28 12:41

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