PyTorch深度学习基础第58页

YOLOv8 onnx 文件推理多线程加速视频流

运行环境：MacOS：14.0Python3.9Pytorch2.1onnx运行时模型文件：https://wwxd.lanzouu.com/iBqiA1g49pbc密码:f40v下载best.apk后将后缀名修改为

GA666666·2023-11-28 17:28

如何查看当前conda可供安装的所有pytorch版本

你可以使用以下命令在Conda中查看所有可用的PyTorch版本：condasearch-cpytorchpytorch这将列出pytorch通道中的所有可用版本。

温柔的行子·2023-11-28 17:55

深度学习【二】

//blog.csdn.net/weixin_42421914/article/details/132875571pipinstall--no-indextorch-scatter-fhttps://pytorch-geometric.com

qq_1248742467·2023-11-28 17:15

使用Pytorch从零开始构建Energy-based Model

知识回顾:[1]生成式建模概述[2]TransformerI，TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型[7]基于能量的模型[8]扩散模型I,扩散模型II在本教程中，我们将研究基于能量的深度学习模型，并重点关注它们作为生成模型的应用。在2012年深度学习大肆炒作之前，能量模型一直是一种流行的工具。然而，

Garry1248·2023-11-28 15:27

使用Pytorch从零开始构建扩散模型-DDPM

知识回顾:[1]生成式建模概述[2]TransformerI，TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型[7]基于能量的模型[8]扩散模型I,扩散模型II引言去噪扩散概率模型（DDPM）是深度生成模型，最近因其令人印象深刻的性能而受到广泛关注。OpenAI的DALL-E2和Google的Imagen生成

Garry1248·2023-11-28 15:54

使用pytorch利用神经网络原理进行图片的训练(持续学习中....)

1.做这件事的目的语言只是工具,使用python训练图片数据,最终会得到.pth的训练文件,java有使用这个文件进行图片识别的工具,顺便整合,我觉得Neo4J正确率太低了,草莓都能识别成为苹果,而且速度慢,不能持续识别视频帧2.什么是神经网络?(其实就是数学的排列组合最终得到统计结果的概率)1.先把二维数组转为一维2.通过公式得到节点个数和值3…同24.通过节点得到概率(softmax归一化公式

默默努力的小老弟·2023-11-28 13:53

OpenCV完结篇——计算机视觉（人脸识别 || 车牌识别）

文章目录Haar人脸识别方法Haar识别眼鼻口Haar+Tesseract进行车牌识别深度学习基础知识dnn实现图像分类Haar人脸识别方法scaleFactor调整哈尔级联器的人脸选框使其能框住人脸官方教程指路每个特征都是通过从黑色矩形下的像素总和减去白色矩形下的像素总和获得的单个值级联器模型文件位置

源代码•宸·2023-11-28 12:15

逐步进行glm安装,没有langchain

一、选择阿里云进行薅羊毛选择3个月的A10的计算卡，注意要增加NAS，选择镜像：stable-diffusion-webui-env:pytorch1.13-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04

阿明 -李明·2023-11-28 09:45

基于可微分渲染器的相机位置优化【PyTorch3D】

在这个教程中，我们将使用可微渲染学习给定参考图像的相机的[x,y,z]位置。我们将首先使用相机的起始位置初始化渲染器。然后，我们将使用它来生成图像，使用参考图像计算损失，最后通过整个管道进行反向传播以更新相机的位置。NSDT在线工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器本教程展示如何：从.obj文件加载网格

新缸中之脑·2023-11-28 08:17

ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_sparse‘

全部卸载了pipuninstalltorch-geometrictorch-scattertorch-sparsetorch-clustertorch-spline-conv2.condalist确定PyTorch

weixin_47552564·2023-11-28 05:44

DNN揭秘深度神经网络：解析多层学习的威力——快速上手用pytorch框架快速搭建DNN

一、引言深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是一种人工神经网络的形式，它包含多个神经网络层，通常包括输入层、多个隐藏层和输出层。每一层都由神经元组成，这些神经元通过权重连接在一起。以下是关于DNN的一些关键概念：层（Layers）：DNN由多个层组成，每一层包含一组神经元。通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，输出层产生模型的输出。隐藏层用于学习数据的表示。神经

星宇星静·2023-11-28 04:14

深度学习中的Dropout正则化：原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout正则化

目录引言一、导入包二、dropout网络定义三、创建模型，定义损失函数和优化器四、加载数据五、训练train六、测试引言dropout正则化的原理相对简单但非常有效。它在训练神经网络时，以一定的概率（通常是在0.2到0.5之间）随机地将某些神经元的输出设置为零，即“关闭”这些神经元。这些“关闭”的神经元在整个训练过程中都不参与前向传播和反向传播。这一过程有点类似于在每次训练迭代中从网络中删除一些神

星宇星静·2023-11-28 04:14

pytorch 数据预处理torchvision.transforms概览

目的：transforms是pytorch提供的用来处理输入数据的包。

Shelomith·2023-11-28 03:01

在pycharm中的jupyter的输出中显示pyecharts图表

我在使用pycharm中的jupyter显示pyecharts时发现输出是空白，解决步骤如下（假设pycharm已安装jupyter插件，conda环境是pytorchok）：在conda环境安装pyechartscondaactivatepytorchokpipinstallpyechartscd

kinkii11·2023-11-28 03:33

PyTorch学习笔记（二）——TensorBoard

1用途1、训练过程中loss是如何变化的，是否正常或是否按预想的变化，选择什么样的模型2、模型在不同阶段的输出2需要导入的类和常用的方法fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterwriter.add_image()writer.add_scalar()查看SummaryWriter的官方文档直接向log_dir文件夹写入事件文件，可以被Tensor

routine1o1oo·2023-11-28 01:18

pytorch常用API说明

Pytorch使用tensorboardX可视化。超详细！！！

ren.yz·2023-11-28 01:48

Pytorch的API总览

参考Pytorch的API总览-云+社区-腾讯云torch包包含多维张量的数据结构，并定义了多维张量的数学运算。此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。

Wanderer001·2023-11-28 01:47

pytorch版本的timm库

timm库官网文档huggingface文档介绍githubtimm是一个PyTorch原生实现的计算机视觉模型库。

u013308709·2023-11-28 01:17

PyTorch NLP 常用 API

根据官方文档整理，知道有这么些常用的函数，具体要用的时候再去官方文档里面查询，前三部分建议直接运行对照结果记函数功能数据创建由列表、numpy创建或tensor自定义的随机整数、正态分布等importtorchimportnumpyasnp#*****tensor创建*****device=torch.device('cuda:0')a=np.array([1,2,3])t1=torch.from

土著零·2023-11-28 01:46

pytorch 常用API，分类训练总结

1.安装https://pytorch.org/官网，根据对应情况执行命令行，就完了2.数据预处理fromPILimportImage#读图fromtorchvisionimporttransforms

aSong~·2023-11-28 01:16

Pytorch中的Tensorboard常用API

SummaryWriter函数这个函数用于创建一个tensorboard文件，其中常用参数有log_dir：tensorboard文件的存放路径。不设置log_dir默认会在当前程序所在的文件夹下创建个runs文件夹存储flush_secs：表示写入tensorboard文件的时间间隔comment：文件夹名称的后缀filename_suffix：文件名字后缀add_scalar函数功能：记录标量

u013308709·2023-11-28 01:15

学习深度学习需要知道的一些事情

1.训练或者测试深度学习的代码都需要使用到GPU,而GPU的使用需要用到cuda,cuda一般在电脑装机时就自带了，在安装pytorch时会有cuda的版本号，pytorch的cuda的版本号不能高于电脑自带的

qq_42731393·2023-11-28 00:06

mmskeleton的环境配置问题

2.如果使用mmcv0.4.3，则使用cuda=10的pytorch，mmdetection1.0.0的3.如果想用cuda11来配置环境，则需使用cuda11.1pytorch1.8.1,torchvision0.9.1mmdet2.12.0

qq_42731393·2023-11-28 00:06

深度学习（小土堆）

transforms.ToTensor()在PyTorch中，transforms.ToTensor()是一个常用的图像转换操作之一。

湘溶溶·2023-11-28 00:46

DGL在异构图上的GraphConv模块

根据SAGE论文提出的三种聚合操作，需要获取所使用的聚合类型，方便后面使用Pytorch中的nn模块实现。最后是特征归一化操作。

♡Coisíní♡·2023-11-27 23:25

深度学习基础（TensorFlow）

如何理解机器学习、深度学习和神经网络机器学习是人工智能的子研究领域，核心思想是通过经验提升性能，有监督学习非监督学习和强化学习范式；深度学习是机器学习的子研究领域，是现在非常流行的研究方法，性能非常强大，在语音图像文本上都取得了革命性进展，它可以指深度神经网络的训练过程，深度学习侧重于神经网络的搭建，训练和优化；神经网络是一个很抽象的概念，一个神经网络层的计算包括线性和非线性激活。它们之间的关系是

行走的参考文献·2023-11-27 21:17

基于U-Net的视网膜血管分割（Pytorch完整版）

基于U-Net的视网膜血管分割是一种应用深度学习的方法，特别是U-Net结构，用于从眼底图像中分割出视网膜血管。U-Net是一种全卷积神经网络（FCN），通常用于图像分割任务。以下是基于U-Net的视网膜血管分割的内容：框架结构：代码结构：U-Net分割代码：unet_model.pyimporttorch.nn.functionalasFfrom.unet_partsimport*classUN

普通研究者·2023-11-27 20:05

Pytorch实现RNN, GRU, LSTM模型

文章目录RNN参数代码GRU公式代码LSTM公式代码如题，几个经典的NLP模型，Pytorch实现也比较简单，复杂的模型可以通过他们堆叠而成，比如encoderdecoder这些。

FrenchOldDriver·2023-11-27 19:16

pytorch创建data.DataLoader时，参数pin_memory的理解

blog.csdn.net/dgh_dean/article/details/53130871Whatisthedisadvantageofusingpin_memory：https://discuss.pytorch.org

tang-0203·2023-11-27 18:09

gpt本地搭建步骤

安装依赖环境：您需要安装Python3.x和TensorFlow1.x或PyTorch1.x等深度学习框架。可以使用Anaconda或pip等工具来安装这些依赖项。

锅盖哒·2023-11-27 17:37

Pytorch-gpu环境篇

最最最头疼的就是配环境了包之间的版本匹配问题INSTALLINGPREVIOUSVERSIONSOFPYTORCH要考虑到pytorch和torchvision之间的匹配关系显卡版本匹配问题

东皇太一在此·2023-11-27 16:49

2022-04-14关于torchtext版本新的问题

pipuninstalltorch再卸载pipuninstalltorchvision再安装pipinstalltorch==1.5.0+cputorchvision==0.6.0+cpu-fhttps://download.pytorch.org

人工智能从0到1·2023-11-27 12:50

pytorch 模型量化处理及导出onnx格式模型

量化处理可以加快推理速度，减少模型占用空间，提高推理性能的必要选择。量化时需要对算子进行量化处理，对输入数据fp32格式进行量化处理到int8,再输入模型中。最后测试了两种模型相对于torch原始模型的误差均值。importtorchimporttorch.quantizationclassM(torch.nn.Module):def__init__(self):super(M,self).__i

znsoft·2023-11-27 11:19

模型部署入门教程（四）：在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子

模型部署入门系列教程持续更新啦，在上一篇教程中，我们系统地学习了PyTorch转ONNX的方法，可以发现PyTorch对ONNX的支持还不错。

OpenMMLab·2023-11-27 11:14

pytorch转onnx以及部分算子对照表

pytorch转onnx以及部分算子对照表前言作者写这篇文章纯粹是太过心烦，找点东西记录一下。刚好手上在做这件事，于是记录一下。

别来这个网址·2023-11-27 11:44

pytorch导出rot90算子至onnx

NCHW)2.3rot270替换(NCHW)3rot导出ONNX1背景描述在部署模型时，如果某些模型中或者前后处理中含有rot90算子，但又希望一起和模型导出onnx时，可能会遇到如下错误（当前使用环境pytorch2.0.1

太阳花的小绿豆·2023-11-27 11:40

pytorch训练模板

blog=pot-blog36.md引言本项目实现了基于PyTorchLightning的神经网络训练和测试管道。

BoilingHotPot·2023-11-27 11:09

Ubuntu20.04安装TensorRT

Ubuntu20.04安装TensorRT一、安装Cuda和Cudnn注意安装英伟达驱动时不要添加-no-opengl-files这个选项Ubuntu20.04+RTX3060+Cuda11.1+Pytorch1.9.0

yyyyuqing·2023-11-27 11:02

LLaMA 2端到端推理打通！来自中国团队

我们在BuddyCompiler的前端部分实现了面向TorchDynamo的第三方编译器，从而结合了MLIR和PyTorch的编译生态。

QbitAl·2023-11-27 09:11

pytorch矩阵乘法

torch.matmultorch.matmul是PyTorch中执行一般矩阵乘法的函数，它接受两个矩阵作为输入，并返回它们的乘积。它适用于任何两个矩阵，无论是密集矩阵还是稀疏矩阵。

幽影相随·2023-11-27 08:35

Pytorch(GPU版)安装

如果想利用GPU来提升运算速度，就需要安装GPU版Pytorch。

Drr0·2023-11-27 03:49

tensorflow和pytorch都分别存在CPU和GPU版本

TensorFlow和PyTorch都有专门为CPU和GPU优化的版本。它们之间的代码在某些方面有一些不同，但通常可以相对容易地进行转换。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-27 02:11

一种解决NameError: name 'pip' is not defined的方法

转载http://www.programmer01.com/u/kelvin/p/101666291748在win10上想用pip安装Pytorch，之前在win7上使用pip命令没问题，但是在win10

01程序员·2023-11-27 01:38

【深度学习实验】图像处理（二）：PIL 和 PyTorch（transforms）中的图像处理与随机图片增强

库版本介绍三、实验内容0.导入需要的工具包1.PIL图像处理a.生成绿色和蓝色图像b.缩放和合成图像c在合成图像上添加文字d.展示并保存图像2.PIL随机图像增强a.定义随机图像增强函数b.实验结果展示3.PyTorch

QomolangmaH·2023-11-27 00:59

PyTorch-ReID重识别算法库与数据集资料汇总

Torchreid是一个用于深度学习人员重新识别的库，用PyTorch编写，为我们的ICCV’19项目Omni-ScaleFeatureLearningforPersonRe-Identification

源代码杀手·2023-11-26 23:56

nn.functional与nn.Module的区别，自定义层步骤（创建model步骤）

nn.functional与nn.Module的区别：Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在torch.nn模块下。这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现，也有类形式实现。

不当菜鸡的程序媛·2023-11-26 22:29

单机多卡训练

参考几个不错的帖子（还没来得及整理）：基于pytorch多GPU单机多卡训练实践_多卡训练效果不如单卡-CSDN博客关于PyTorch单机多卡训练_能用torch.device()实现多卡训练吗-CSDN