PyTorch深度学习实战第30页

pytorch scatter方法在后向传播中遇到的问题

代码：r=x_windows.scatter(dim=1,index=topk_index,src=attn_windows)topk_index的shape为[2,32,1,1,1]attn_windows的shape为[2,32,7,7,96]x_windows的shape为[2,64,7,7,96]该方法的作用是将attn_windows放回原来的位置中。模型训练过程中，前向传播过程不会报错

木鱼未来·2024-01-11 14:02

MaskFormer数据加载器构建及遇到的Too many open files error问题

一、问题：Toomanyopenfileserror问题讨论：Toomanyopenfileserror·Issue#11201·pytorch/pytorch(github.com)解决方法：二、MaskFormermaskformer

木鱼未来·2024-01-11 14:00

masked_fill_() - masked_fill() - v1.5.0

masked_fill_()-masked_fill()-v1.5.0torch.Tensorhttps://pytorch.org/docs/stable/tensors.htmltorch.Tensor.masked_fill

Yongqiang Cheng·2024-01-11 14:27

Intro project based on BERT

LeeMeng-進擊的BERT：NLP界的巨人之力與遷移學習这篇博客使用的是PyTorch，如果对PyTorch的使用比较陌生，建议直接去看PyTorch本身提供的tutorial，写的非常详细，还有很多例子

Karen_Yu_·2024-01-11 14:26

Pytorch1 使用tensor和autograd模块实现线性模型

（1）基础方法声明：本文章是根据《动手学深度学习pytorch版》进行学习，如有侵犯请告知，必删除"""简单的线性回归实现本节将介绍如何只利用tensor和autograd实现一个线性回归的训练"""获取数据

小菜鸡变形记·2024-01-11 14:52

删除anaconda中创建的虚拟环境后c盘的空间没有增多

安装pytorch配置环境的时候因为下载了一些包，c盘大概少了5个G，后续想把虚拟环境创建在别的盘，于是把c盘创建的pytorch环境删除了，但是删除之后c盘的空间并没有恢复。

RUNAWAY_GIRL·2024-01-11 14:26

基于深度学习的老照片修复系统

技术栈深度学习pytorchtensorflowpython卷积神经神经网络照片修复vue老照片修复扫描褪色残损照片或胶片调整暗调/高光以改善面效果修正曝光斑痕背景：随着时间的流逝，许多老照片可能会褪色

沐知全栈开发·2024-01-11 13:05

python遇到问题

目录在jupyternotebook上实践pytorch项目遇到时，遇到内核崩溃（服务器挂掉了）JupyterNotebook出现500internalservererror下载安装包在jupyternotebook

蓝净云·2024-01-11 12:57

PyTorch：将模型转换为torch.jit.ScriptModule

参见上一篇C++调用PyTorch模型importtorchimporttorchvision#Aninstanceofyourmodel.model=torchvision.models.resnet18

六月的翅膀·2024-01-11 12:51

【AI】Pytorch 系列：预训练模型使用

1.模型下载importreimportosimportglobimporttorchfromtorch.hubimportdownload_url_to_filefromtorch.hubimporturlparseimporttorchvision.modelsasmodelsdefdownload_

路途…·2024-01-11 12:49

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

它是围绕一个门控网络和一组专家网络构建的，每个专家网络都擅长特定任务的不同方面在本文中，我将使用Pytorch来实现一个MoE模

deephub·2024-01-11 11:25

CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length

原因：conda安装包的时候下载的包的长度不够用，导致安装失败，常常是超时解决办法：配置镜像清华：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch

In 2029·2024-01-11 11:51

Pytorch的GPU版本安装，在安装anaconda的前提下安装pytorch

本文基于conda安装GPU版本的PyTorch文章目录一、CUDA1.下载CUDA[点击下载](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)2.

In 2029·2024-01-11 10:17

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果

不做梵高417·2024-01-11 10:02

Task03：字符识别模型

pytorch机器学习一个重要模块。nn是核心。基础太差，搞个简单的模型先熟悉torch架构.

snipon·2024-01-11 10:35

PyTorch知识图谱

PyTorch作为一个深度学习框架，其知识图谱可以分为几个主要部分：1.张量（Tensors）：PyTorch的基本数据结构，类似于多维数组，用于存储和操作数据。

xianyinsuifeng·2024-01-11 09:21

【Pytorch】在多进程中使用 CUDA

因此，本文介绍了使用Pytorch中的multiprocessing库实现在子进程中调用CUDA的方法。

lgc0208·2024-01-11 09:50

pytorch详细探索各种cnn卷积神经网络

目录torch.nn.functional子模块详解conv1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv3d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_tran

E寻数据·2024-01-11 09:49

PyTorch: torch.nn 子模块及其在循环神经网络中的应用

目录torch.nn子模块详解nn.utils.rnn.PackedSequence参数说明注意事项示例代码nn.utils.rnn.pack_padded_sequence参数说明返回值注意事项示例代码nn.utils.rnn.pad_packed_sequence参数说明返回值注意事项示例代码nn.utils.rnn.pad_sequence参数说明返回值注意事项示例代码nn.utils.rn

E寻数据·2024-01-11 09:48

PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习

PyTorch版本：1.10.0TensorTensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。

_int_me·2024-01-11 09:17

pytorch无法把共享内存写入文件

环境：在容器中跑pytorch模型的训练问题表现：ERROR:Unexpectedbuserrorencounteredinworker.Thismightbecausedbyinsufficientsharedmemory

kingoverthecloud·2024-01-11 09:17

PyTorch项目源码学习（1）

PyTorchPyTorch是一个开源的深度学习框架，项目地址https://github.com/pytorch/pytorch在学术工作中的使用频率较高。

_int_me·2024-01-11 09:46

云计算任务调度仿真02

这里之所以简单主要得益于它是用pytorch实现的，而pytorch各个版本之间差异不是非常大，可以互用。

eyexin2018·2024-01-11 09:43

Mac 安装Pytorch

brewinstallhomebrew/cask/anaconda配置环境变量echo"exportPATH="yourinstallpath">>~/.bash_profilesource~/.bash_profile安装pytorchcondainstallpytorchtorch

多彩海洋·2024-01-11 09:19

CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战

全面介绍CUDA与pytorchcuda实战一、CUDA：定义与演进CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口（API

液态不合群·2024-01-11 08:16

深度学习 Day26——J5DenseNet+SE-Net实战

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·2024-01-11 08:40

[PyTorch][chapter 9][李宏毅深度学习][Why Deep]

前言：我们知道深度学习一个重要特征是网络堆叠，深。为什么需要深度，本篇主要简单介绍一下该原因目录：1：简介2：模块化分析3：语音识别例子一简介有人通过实验,使用相同的网络参数，深度越深的网络相当于浅层网络效果更好。1.1DeeperisBetter如下图，随着网络层次逐渐加深，文本错误率逐渐降低如下图，我们只用一层的网络，参数量跟多层一样，错误率高很多.为什么产生这种现象？同样的参数量，深度网络比

明朝百晓生·2024-01-11 08:05

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p6MobileNet网络

《pytorch图像分类》p6MobileNet网络结构详解1MobileNetv1网络1.1Depthwiseconvolution（DW卷积）1.1.1Depthwiseseparableconvolution

失舵之舟-·2024-01-11 07:31

Pytorch学习记录-60分钟

最最最基础的部分实现一遍，其实就是pytorch教程的那个60分钟实践。

我的昵称违规了·2024-01-11 06:18

【AI】CycleGan对抗生成网络遥感影像生成地图效果测试

源码地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix0.准备工作其实按照官方文档玩，没有什么特别需要准备的，只是为了防止

AI柱子哥·2024-01-11 05:23

PyTorch 中的 repeat() 函数

假设x=tensor([0,4,8])，y=tensor([0,4,8,12])，则：1.tensor.repeat(a0)：xx=x.repeat(len(y))的结果是：xx=tensor([0,4,8,0,4,8,0,4,8,0,4,8])定义向右是“行的方向”，向下是“列的方向”，则tensor.repeat(a0)可以看做是在行的方向上将原tensor复制了a0次，并且复制是在原tens

defacto'·2024-01-11 05:42

解决TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu()

0devicetypetensortonumpy.UseTensor.cpu()tocopythetensortohostmemoryfirst.产生原因：这个错误表明尝试将一个位于CUDA设备上（如cuda:0）的PyTorch

湛和·2024-01-11 04:50

2019-03-09

使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval。使用PyTorch进行训练和测试时一

啊啊啊啊啊1231·2024-01-11 04:42

Pytorch从零开始实战16

Pytorch从零开始实战——ResNeXt-50算法的思考本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学对于上次ResNeXt-50算法，我们同样有基于TensorFlow的实现。具体代码如下。

Liquor999·2024-01-11 03:22

利用Pycharm连接服务器AISatation

创建环境选择Pytorch开发环境中的这个创建成功之后，最右边可以点SSH会给你密码和端口号使用（Pycharm专业版）连接服务器

张张快跑·2024-01-11 03:46

【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（四）- Xavier NX软件开发环境安装部署

目录一.CUDA安装二.cuDNN安装三.TensorRT安装3.1Pycuda安装四.TensorFlow安装五.PyTorch安装六.DeepStream安装6.1安装依赖软件6.2安装DeepStreamSDK6.3

有意思科技·2024-01-11 03:15

解决Assertion：Error Torch not compiled with CUDA enabled问题（CUDA版本正确）

目录一、问题说明二、确定CUDA版本（运行时API，RuntimeAPI）三、解决方案一、问题说明用Anaconda安装PyTorch2.0.1，GPU版，CUDA版本为11.7：condainstallpytorch

松鼠小煤球·2024-01-11 02:25

【Pytorch】学习记录分享13——OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)

@[TOC](OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别))1.OCR资源汇总OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)指提取图像中的文字信息，通常包括文本检测和文本识别。文字检测：将图片中的文字区域位置检测出来（如图1(b)所示）；文字识别：对文字区域中的文字进行识别（如图1©所示）。项目实例代码,评论点击0013获取项目代码

大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-01-11 00:03

更加适合CUDA11.2的pytorch显卡版本

更加适合CUDA11.2的pytorch显卡版本pip版本pipinstalltorch==1.12.0+cu113torchvision==0.13.0+cu113torchaudio==0.12.0

Sout xza·2024-01-11 00:46

Anaconda安装及配置（CPU/GPU）pytorch深度学习环境（超详细！！！）

这次给大家带来一期Anaconda安装及配置pytorch深度学习环境的教程，超级详细，点赞收藏加关注，以防走失~文章目录前言一、Anaconda的下载与安装1.Anacondad是什么？

爱敲代码的panda·2024-01-10 20:13

Pytorch学习记录-基于CRF+BiLSTM的CGED

Pytorch学习记录-GEC语法纠错03五月第一周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用

我的昵称违规了·2024-01-10 20:06

基于卷积神经的车牌识别系统

实现与技术栈深度学习框架PyTorch：作为主要的深度学习框架，使用PyTorch构建和训练卷积神经网络模型。PyTorch提供了

沐知全栈开发·2024-01-10 20:23

芒果香菠菠·2024-01-10 19:14

anaconda创建虚拟环境启动jupyter notebook

1.进入虚拟环境（以环境名为py37_pytorch1.9为例）创建虚拟环境:condacreate-npy37_pytorch1.9python=3.7查看已经创建的虚拟环境：condaenvlist

小黄同学LL·2024-01-10 14:45

计算机视觉下的数据增强代码实现

数据增强的实现使用经典的pytorch框架下的torchvision.transformers对计算机视觉进行增强的代码实现。使用下面的图像进行数据增强，相应的效果图如下所示！

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:18

tensorflow 与numpy 版本不匹配

tensorflow版本对应问题可以看这个：https://docs.floydhub.com/guides/environments/不知道为什么原来的网站不行了，好在有热心人士存了下来：最全tensorflow，PyTorch

WYing儿·2024-01-10 12:05

transformer进行文本分析的模型代码

这段代码定义了一个使用Transformer架构的PyTorch神经网络模型。

LinlyZhai·2024-01-10 12:09

Pytorch：动量与学习率

（1）动量：momentum，也可以说是惯性,经过变为也就是说，权值w现在不只想着的方向衰减，也向着

「已注销」·2024-01-10 10:09

PyTorch中不同学习率设置

为什么要对不同卷积层设置不同的学习率？如果某些网络层已经预训练过，那么联合训练时只希望微调它，则为其设置小一些的学习率，如果希望固定其参数，则学习率设置为0（也可以在优化器中忽略它）为不同卷积层设置不同的学习率optimizer=Adam([{'params':extractor.parameters()},{'params':model.parameters(),'lr':args.base_l

YHFHing·2024-01-10 10:07

pytorch -不同网络层设置不同学习率

pytorch-不同网络层设置不同学习率当使用预训练模型时，如果对主干网络以外的网络分支进行了单独的修改并进行初始化，而主干网络层的参数仍采用预训练模型的参数进行初始化，则希望在训练过程中，主干网络只进行微调

小程是个什么鬼·2024-01-10 10:36

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