PyTorch深度学习笔记第14页

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

1.torch.nntorch.nn是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。

科学禅道·2024-02-02 09:23

Pytorch从零开始实战18

Pytorch从零开始实战——人脸图像生成本系列来源于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——人脸图像生成环境准备模型定义开始训练可视化总结环境准备本文基于Jupyternotebook

Liquor999·2024-02-02 09:53

PyTorch与TensorFlow的安装与介绍

人工智能大模型的技术框架人工智能大模型，如OpenAI的GPT-4，涉及到的技术栈主要包括以下几个方面：深度学习框架：TensorFlow,PyTorch等，这些框架提供了构建和训练深度学习模型的必要工具

super_journey·2024-02-02 09:22

【pytorch】anaconda使用及安装pytorch

https://zhuanlan.zhihu.com/p/348120084https://blog.csdn.net/weixin_44110563/article/details/123324304介绍Conda创建环境相当于创建一个虚拟的空间将这些包都装在这个位置，不需要了可以直接打包放入垃圾箱，同时也可以针对不同程序的运行环境选择不同的conda虚拟环境进行运行。例如：env1装了pyto

开心星人·2024-02-02 09:21

pytorch_car_caring 排坑记录

pytorch_car_caring排坑记录任务踩坑回顾简单环境问题代码版本问题症状描述解决方法cuda问题（异步问题）症状描述解决方法任务因为之前那个MPC代码跑出来的效果不理想，看了一天代码，大概看明白了

Debug的魔法小马·2024-02-02 09:51

PyTorch的 torch.unsqueeze() 和 torch.squeeze()方法详解

torch.unsqueeze()定义:torch.unsqueeze(input,dim)返回一个新的张量，该张量为指定位置dim增加了一个大小为1的维度。参数:input(Tensor):输入张量。dim(int):插入维度的索引。返回值:Tensor。一个新的张量，它与输入张量input有着几乎相同的数据，但是增加了一个维度。用途:增加张量的一个维度，常在希望增加一个批处理维度时使用。代码示

实名吃香菜·2024-02-02 09:51

pytorch调用多个gpu训练，手动分配gpu以及指定gpu训练模型的流程以及示例

torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")当使用上面的这个命令时，PyTorch会检查系统是否有可用的CUDA支持的GPU。

筱筱西雨·2024-02-02 09:20

【Pytorch】CNN中的Attention

目录更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-wise还是spatial-wise举一个Spatial-ChannelAttention的例子使用广泛的Dot-productAttentionattention机制中的query,key,value的概念解释Attention的一个例子更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-

leSerein_·2024-02-02 09:16

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络Pytorch

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision

FriendshipT·2024-02-02 09:15

pytorch调用gpu训练的流程以及示例

首先需要确保系统上安装了CUDA支持的NVIDIAGPU和相应的驱动程序。基本步骤如下检查CUDA是否可用：使用torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。指定设备：可以使用torch.device(“cuda:0”)来指定要使用的GPU。如果系统有多个GPU，可以通过改变索引（例如“cuda:1”）来选择不同的GPU。将模型移至GPU：使用.to(device)方法

筱筱西雨·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归，是一种用于解决多分类问题的机器学习算法。它与普通的logist

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

深度学习(11)--PyTorch(GPU)安装

一.安装AnacondaAnaconda提供了一个包管理系统和环境管理工具，使用户可以方便的安装、管理和切换不同版本的Python以及相关数据包。具体安装步骤可以参考博主的文章：深度学习(4)--Keras安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/GodFishhh/article/details/135749563?spm=1001.2014.3001.5501安装完Anac

GodFishhh·2024-02-02 09:35

【极简】Pytorch中的register_buffer()

registerbuffer定义模型能用torch.save保存的、但是不更新参数。使用：只要是nn.Module的子类就能直接self.调用使用：classA(nn.Module):#...self.register_buffer('betas',torch.linspace(beta_1,beta_T,T).double())#...手动定义参数上述的参数显然可以直接用一个变量直接定义超参。但

Yonggie·2024-02-02 08:46

webassembly003 MINISIT mnist/convert-h5-to-ggml.py

数据结构#ConvertMNISh5transformermodeltoggmlformat##Loadthe(state_dict)savedmodelusingPyTorch#Iterateoverallvariablesandwritethemtoabinaryfile

FakeOccupational·2024-02-02 06:38

深度学习Pytorch框架搭建

记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive

不想学习的Lucy·2024-02-02 04:56

使用colab、featurize进行深度学习

神经网络学习小记录69——Pytorch使用GoogleColab进行深度学习_googlecolabpytorch_Bubbliiiing的博客-CSDN博客PyTorch快速查看pth文件保存的参数

TowerCrane2C·2024-02-02 04:55

深度学习框架PyTorch的介绍和安装方法

一、Pytorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，由FacebookAIResearch开发。它为用户提供了构建和训练深度学习模型的强大工具，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

精英的英·2024-02-02 03:20

pytorch版本，cuda版本，系统cuda版本查询和对应关系

pytorch版本，cuda版本，系统cuda版本查询和对应关系转载自：https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/12625540.html侵权联删谢谢

qq_1206630874·2024-02-01 19:32

[pytorch]pytorch和torchvision以及cuda对应表

pytorch版本torchvision版本cuda版本python版本备注0.4.00.2.2Cuda8.0/9.0/9.1[3.5,3.7]0.4.10.2.2Cuda8.0/9.0/9.2[3.5,3.7

FL1768317420·2024-02-01 19:01

CUDA与PyTorch版本对应关系

PyTorch版本CUDA版本1.2.0、1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.19.21.0.0、1.0.1、1.1.0、1.2.010.01.4.0、1.5.0、1.5.1

ITSSec吴中生·2024-02-01 19:29

超详细Ubuntu环境配置及faster-RCNN_pytorch代码复现

Ubuntu环境配置及faster-RCNN_pytorch代码复现Ubuntu环境配置新建虚拟机虚拟机基本设置设置中文换源软件及插件下载虚拟机下安装anaconda虚拟环境下安装pytorchfaster-RCNN

urnot二毛·2024-02-01 19:01

PyTorch学习：加载模型和参数

1.直接加载模型和参数加载别人训练好的模型：#保存和加载整个模型torch.save(model_object,'resnet.pth')model=torch.load('resnet.pth')2.分别加载网络的结构和参数#将my_resnet模型储存为my_resnet.pthtorch.save(my_resnet.state_dict(),"my_resnet.pth")#加载resne

TravelingLight77·2024-02-01 18:24

模型相关.pt和.bin文件在PyTorch中的用途以及存储和加载方式

1..pt文件.pt或.pth文件扩展名通常用于表示PyTorch的模型文件。

samoyan·2024-02-01 18:22

torchScript模型和 torch 通过模型代码创建模型区别，torchScript模型转化方法和加载方法

TorchScript模型通过Torch模型代码创建的模型3.灵活性和调试TorchScript模型通过Torch模型代码创建的模型4.兼容性和维护TorchScript模型通过Torch模型代码创建的模型转换PyTorch

samoyan·2024-02-01 18:21

pytorch模型里 safetensors 文件、bin文件和pth文件区别、加载和保存方式

目录PyTorch模型中的safetensors文件和bin文件区别safetensors文件bin文件结论区别bin文件和pth文件1.文件格式2.通用性3.期望内容4.兼容性和移植性结论加载和保存safetensors

samoyan·2024-02-01 18:50

【pytorch】tensor.expand_as()函数使用记录

今天在代码中遇到：x*y.expand_as(x)于是就进行了知识填补。。。多的不说，少的不唠，直接上代码案例进行学习：importtorchx=torch.tensor([[1],[2],[3]])#生成tensorx，3行1列print('xsize:',x.size())print('x:',x)xsize:torch.Size([3,1])x:tensor([[1],[2],[3]])x_

机器不学习我学习·2024-02-01 18:46

八斗学习笔记

blog.csdn.net/run_success/article/details/134656460Anaconda创建一个新python环境(安装人工智能常用的第三方python包，如：tensorflow、keras、pytorch

LittleRuby·2024-02-01 18:15

AI业务场景应用和AI专业能力，哪个更有市场？

与之对应的，就是集中在AI的各项基础能力的研究，不仅包括算法和模型，还有如同pytorch,tenseflow这样框架的研发。

神侃·2024-02-01 16:23

超详细||YOLOv8基础教程（环境搭建，训练，测试，部署看一篇就够）（在推理视频中添加FPS信息）

一、YOLOv8环境搭建这篇文章将跳过基础的深度学习环境的搭建，如果没有完成的可以看我的这篇博客：超详细||深度学习环境搭建记录cuda+anaconda+pytorch+pycharm-CSDN博客1

liuzifu123·2024-02-01 15:41

pysyft框架中WebsocketClientWorker与WebsocketServerWorker的消息传输

引言pysyft是基于pytorch的一个联邦学习框架（虽然用起来很难受），通过内存管理实现联邦学习的模拟。

一只特立独行的猫·2024-02-01 14:18

诗雅颂·2024-02-01 11:32

【20240123】唠一下

如何实现**（不适用于Pytorch模型）**Q:在提高VGG-16模型test_accuracy的同时，是否可以兼顾模型的训练速度和推理速度？

m_Molly·2024-02-01 10:57

检测CUDA 是否能访问GPU时回应速度慢【笔记】

SUPWEMICRO418G-Q20X12维护记录：两台设备均已安装CUDA与Pytorch，在检测CUDA是否能访问GPU，执行torch.cuda.is_available()命令时，一台设备速度秒回应

AnsonNie·2024-02-01 09:50

2024.1.26报错记录

error：command"/usr/bin/gcc"failedwithexitcode1把网页版那个cuda11.8的Pytorch版本降低成11.0或者11.3的Pytorch就能解决这个报错

New___dream·2024-02-01 09:33

pytorch基本数据类型

tensor3.2Dimension为1的tensor3.3Dimension为2的tensor3.4Dimension为3的tensor3.5Dimension为4的tensor1.tensor下图为python数据类型与pytorch

wyw0000·2024-02-01 08:25

PyTorch中的动态计算图与张量

在深度学习框架如PyTorch中，张量（Tensor）是基本的数据单元，它不仅存储数值数据，而且与计算过程紧密关联。

科学禅道·2024-02-01 08:25

测试pytorch（GPU）安装，并输出版本号

目录GPU版本pytorch安装测试CUDA信息显示GPU版本pytorch安装测试我们一般完成pytorch(GPU)版本后，要进行测试，以下代码用于备注：importtorchflag=torch.cuda.is_available

不会写代码！！·2024-02-01 08:55

终将老去的穷苦程序员·2024-02-01 08:47

大创项目推荐题目：基于深度学习的人脸表情识别 - 卷积神经网络大创项目推荐代码

文章目录0简介1项目说明2数据集介绍：3思路分析及代码实现3.1数据可视化3.2数据分离3.3数据可视化3.4在pytorch下创建数据集3.4.1创建data-label对照表3.4.2重写Dataset

laafeer·2024-02-01 07:29

pytorch测试内存泄漏

importpsutilprocess=psutil.Process(os.getpid())for_inrange(10):fori,batchintqdm(enumerate(train_data)):img,text=batchmm_info=process.memory_full_info()print(i,mm_info.uss/1024/1024,"MB")

追梦小狂魔·2024-02-01 05:08

unidetector项目环境配置

Rhett Butler·2024-02-01 05:25

TensorFlow+pytorch+gpu+anaconda极简安装教程

你不会找到的，更简单的GPU的TensorFlow和pytorch安装教程！过程过于详细，所以图比较多，但不要怕，没有哪一步是会复杂的！

王大渣·2024-02-01 04:24

安装anaconda+pytorch_gpu+cudalist+cudnn

镜像源二.安装cuda1.卡带NVIDA控制面板——系统信息，查看系统对应的cuda的版本2.官网下载，安装3.添加环境变量（该图是别的地方）4.检查三.安装cudnn检查四.在anaconda中配置pytorch

CoveLSecond·2024-02-01 04:54

深度学习环境配置超详细教程【Anaconda+Pycharm+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN】

目录关于Anaconda：关于Pycharm：关于Pytorch：关于CUDA：关于Cudnn：一、前言：二、Anaconda安装三、Pycharm安装四、CUDA安装1、查看NVDIA显卡型号2、判断自己应该下载什么版本的

Enovo_你当像鸟飞往你的山·2024-02-01 04:54

pytorch安装教程(Anaconda + GPU)

可以去nvidia官网更新驱动获取下载pytorch的命令地址：StartLocally|PyTorch在这里可以找到旧版本的cuda的命令：PreviousPyTorchVersions|PyTorch

李巴巴·2024-02-01 04:51

计算机视觉深度学习训练推理框架

1训练框架PytorchPyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，也是目前使用范围和体验感最好的一款深度学习框架。

小白学视觉·2024-01-31 21:50

项目实战（一）信用卡数字识别个人学习笔记（初学超详细注释）

myutils.py文件解释二、ocr_template_match.py解释1.导入库并设置参数2.处理0-9数字模板3.预处理信用卡图像4.按组绘制轮廓5.模型匹配得到最终结果开始之前贴一下配置的CPU版本的pytorch

菜鸟一号0.0·2024-01-31 20:25

Tensorflow实战深度学习笔记一

人类直观能力----人工智能（自然语言理解、图像识别、语音识别等）。经验----机器学习。训练----特征相关度。特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。

独立开发者Lau·2024-01-31 20:13

【Transformer 】 Hugging Face手册 (01/10)

二、变形金刚适用于PyTorch、TensorFlow和JAX的先进机器学习。 Transformers提供API和工具，可轻松下载和训练最先进的预训练模型。

无水先生·2024-01-31 19:42

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