PyTorch深度学习笔记

learn2learn环境配置（2023年12月）

learn2learn是元学习方向的一个非常实用的库，但其发布时间较早，与最新版本的pytorch可能存在一些兼容性问题，在2023年12月这个时间进行安装时会遇到一些问题，以下是我遇到的问题及解决的方法
一个机器视觉工程师的自我修养·2024-01-30 09:53

BGAD文章复现笔记-1

ExplicitBoundaryGuidedSemi-Push-PullContrastiveLearningforSupervisedAnomalyDetection》原作者代码：https://github.com/xcyao00/BGAD复现过程：系统Ubuntu22.04,PyTorch1.12.1
一个机器视觉工程师的自我修养·2024-01-30 09:19

TextCNN的复现

TextCNN的复现–pytorch的实现对于TextCNN的讲解，可以参考这篇文章ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification-知乎(zhihu.com
零戚·2024-01-30 09:47

pytorch的安装（GPU版本和CPU版本都可以）

pytorch的安装（GPU版本和CPU版本都可以）直接去download.pytorch.org/whl/torch_stable.html该网站下载torch，如下图所示:其中，前面的cu表示cuda
零戚·2024-01-30 09:46

LSTM进行情感分析

LSTM进行情感分析的复现–pytorch的实现关于TextCNN的复现参考本文章TextCNN的复现–pytorch实现-知乎(zhihu.com)接下来主要是对代码内容的详解，完整代码将在文章末尾给出
零戚·2024-01-30 09:12

CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasSgemm 解决方法

问题描述在运行pytorch项目的时候遇到了这个问题RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm
han_mj·2024-01-30 07:24

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb

CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)简单查了一下，有说：1不同模块对device设置不同的；2cuda和pytorch
woshicaiji12138·2024-01-30 07:51

论文笔记：多任务学习模型：渐进式分层提取（PLE）含pytorch实现

整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations）论文的阅读笔记背景模型代码论文地址：PLE背景  多任务学习（multi-tasklearning，MTL）：给定m个学习任务，这m个任务或它们的一个子集彼此相关但不完全相同。简单地说就是一个模型
图学习的小张·2024-01-30 07:09

PyTorch的nn.Module类的详细介绍

在PyTorch中，nn.Module类是构建神经网络模型的基础类，所有自定义的层、模块或整个神经网络架构都需要继承自这个类。
科学禅道·2024-01-30 07:39

PyTorch2ONNX-分类模型：速度比较（固定维度、动态维度）、精度比较

图像分类模型部署:PyTorch->ONNX1.模型部署介绍1.1人工智能开发部署全流程step1数据数据采集定义类别标注数据集step2模型训练模型测试集评估调参优化可解释分析step3部署手机/平板服务器
Le0v1n·2024-01-30 07:08

win11下 “pytorch导出模型“ 以及 “C++使用onnxruntime部署”

部分一：PyTorch导出模型在Win11下，PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具来训练和导出模型。
夏秃然·2024-01-30 07:08

pytorch tril 用法并导出onnx demo

importtorchimporttorch.nnasnnimportonnxruntimeasortimportnumpyasnpdefcreate_tril_onnx():classSimpleNet(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNet,self).__init__()self.data1=torch.ones((2,3),dtype=to
极乐净土0822·2024-01-30 07:04

基于Pytorch的DDP训练Mnist数据集

在前几期的博文中我们讲了pytorch的DDP，但是当时的demo是自制的虚拟数据集（Pytorch分布式训练：DDP），这期文章我们使用Mnist数据集做测试，测试并完善代码。
Silver__Wolf·2024-01-30 07:03

pytorch nearest upsample整数型tensor

稍微扩展一下，支持h、w用不同的scalefactor，并测试其与PyTorch的几个upsample类的异同，验证[3]的实现用nearest插值。Codeli
HackerTom·2024-01-30 07:02

[pytorch] 定义自己的dataloader

定义自己的dataloader1定义datalaoder1.1__init__1.2__getitem__1.3__len__2调用dataloader参考在使用自己数据集训练网络时，往往需要定义自己的dataloader。1定义datalaoder一般将dataloader封装为一个类，这个类继承自torch.utils.data.datasetfromtorch.utils.dataimpor
Alexa2077·2024-01-30 07:00

PyTorch 最新安装教程

PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，方便用户快速开发和部署深度学习模型。由于其灵活性和易用性，PyTorch已成为许多数据科学家和机器学习工程师的首选工具。
Dxy1239310216·2024-01-30 07:28

如何系统地自学 Python？

Python的应用在开始之前，了解Python能做什么：Web开发（如使用Django或Flask）、数据分析（使用Pandas、NumPy）、机器学习（使用scikit-learn、TensorFlow或PyTorch
终将老去的穷苦程序员·2024-01-30 06:19

详细PyTorch安装步骤

PyTorch的安装步骤可以参考以下教程：安装Anaconda：首先需要安装Anaconda，这是一个Python发行版，包含了Python、pip、conda等常用工具。
打工人何苦为难打工人·2024-01-30 06:46

基于YOLOv8的摄像头吸烟行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

本文主要内容:详细介绍了摄像头下吸烟行为检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。
AI小怪兽·2024-01-30 06:09

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记5

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过,对于书上部分章节也做了整合。Chapter5DeepLearningComputation5.1LayersandBlocksimporttorchfromtorchimportnn
南七澄江·2024-01-30 06:10

pytorch使用dataset和dataloader加载数据集

数据集：batch计算-》加快计算速度；single计算-》越过鞍点single可以得到更好的结果但是无法充分利用cpu的并行能力minibatch综合两者优势。epoch：一次所有数据参与训练；batch-size：每次参与训练的样本数量；interation：内层迭代的次数；batch的个数1.作用：加载数据集2.dataset：数据集支持索引抽象类，不能直接实例化，要创建类继承classMy
清明°·2024-01-30 05:08

基于PyTorch和TensorFlow框架保存模型和load模型的方法

PyTorch中的保存模型和调用模型：1.保存整个模型PyTorch提供了torch.save函数，可以用来保存整个模型，包括模型的架构和参数。
luyanpingya·2024-01-30 04:45

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）+ pytorch学习（Resnet代码实现）

方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch
@默然·2024-01-30 03:01

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）+ pytorch学习

弱监督学习1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch
@默然·2024-01-30 03:31

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+ pytorch学习

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接
@默然·2024-01-30 03:58

PyTorch入门之Tensor综合-含操作/运算、机器学习的关系、稠密张量与稀疏张量的定义等

Tensor的理解数学中有标量、向量和矩阵的概念，它们的维度分别是0、1、2。其中：标量可以看成的一个数字，1，标量中元素的位置固定。向量可以看成是一维表格，向量中元素的位置需要通过其索引确定，表示为矩阵可以看成是二维表格，矩阵中的元素位置需要通过其行号和列号确定，表示为：张量(Tensor)可以视为矩阵的扩展，可以用于表示无穷维度的数据如果我们用标量、向量或矩阵描述一个事物时，该事物最多可用[H
AI小白龙*·2024-01-29 21:34

Transformer模型 | Pytorch实现Transformer模型进行时间序列预测

Transformer模型最初是为了处理自然语言处理任务而设计的，但它也可以用于时间序列预测。下面是将Transformer模型应用于时间序列预测的一般步骤：数据准备：准备时间序列数据集，包括历史观测值和目标预测值。通常，你需要将时间序列转换为固定长度的滑动窗口序列，以便输入到Transformer模型中。特征编码：对于时间序列数据，你需要将每个时间步的特征进行编码。这可以包括使用嵌入层将离散特征
算法如诗·2024-01-29 19:53

深度学习一些有用的网站

Pytorch官方网站https://pytorch.org/get-started/previous-versions/查询期刊会议的排名网站https://www.aminer.cn/ranks/conf
LinlyZhai·2024-01-29 18:27

搭建pytorch

安装anacondaconda使用清华源pip也使用清华源见tensorflow安装创建虚拟环境condacreate-npytorchpython==3.7.7pip安装pip3installtorch
xiewangzhenyan_·2024-01-29 16:13

anaconda创建python3.7+1.7.1+gpu虚拟环境

问题描述项目需要，创建一个python3.7的pytorch1.7的环境。解决方案：1.打开anacondaprompt查看环境:condainfo-e除了base环境啥也没有。
甜度超标°·2024-01-29 16:11

Python&aconda系列：Torch not compiled with CUDA enabled 报错的归纳总结

AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled'这时候首先应该做的就是确认pytorch、cuda、cuddn、torch和torchvision是否安装成功
坦笑&&life·2024-01-29 15:51

Pytorch的安装

Pytorch的安装PyTorch的安装绝对是一个不是那么简单的过程，或多或少总是会出现一些奇奇怪怪的问题，这里分享记录一下PyTorch的安装心得。
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

深度学习：Softmax回归

下面我们将从softmax回归模型的原理开始介绍，最后我们同样会基于PyTorch来实现基本的softmax模型。1、分类问题假设现在我们需要对图像进行分类，每次输入的数据是一个2x2的灰度图像。
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

Docker光速搞定深度学习环境配置！

还有就是最恶心的深度学习环境，配置Cuda，Cudnn，Pytorch，TensorFlow，Opencv，G
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

python&anconda系列：【ChatGLM2-6B】运行问题、【ChatGLM2-6B】环境部署

aconda系列：Anacond、Miniconda的下载安装配置教程详解CUDA、cuDNN安装python&anconda系列（亲测有效）：window11系统CUDA、cuDNN安装以及环境变量配置Pytorch
坦笑&&life·2024-01-29 15:15

Anaconda中安装包下载超时

转自：Anaconda中Python安装包下载超时-代码先锋网前言在使用conda安装tensorflow，pytorch,opencv等包时，可能时由于包大小比较大，网络连接等原因导致安装包下载超时，
gaoenyang760525·2024-01-29 14:06

配置pytorch+cuda深度学习开发环境

本文介绍基于pytorch+cuda的开发环境。
zhangzq02·2024-01-29 13:10

DialoGPT遇到的相关问题及解决方案

这篇博客主要记录了参考DialoGPT官方说明复现所踩的一些坑，持续更新目录一、创建anaconda环境LSP问题1直接condaenvcreate-fLSP-linux.yml-nLSP导致安装的pytorch
知识的芬芳和温柔的力量全都拥有的小王同学·2024-01-29 12:57

Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX

Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX在很早很早以前（至少一个半月），我做过几节关于tensorboard的学习记录。
我的昵称违规了·2024-01-29 11:20

bert新闻标题分类

使用bert完成文本分类任务，数据有20w，来自https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch/tree/master
木下瞳·2024-01-29 08:14

PyTorch复现网络模型VGG

VGG原论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556VGG是VisualGeometryGroup（视觉几何组）的缩写，它是一个在计算机视觉领域中非常有影响力的研究团队，主要隶属于牛津大学的工程系和科学系。VGG以其对卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）结构的研究而闻名，特别是在ILSVRC（ImageNetLargeScal
DogDaoDao·2024-01-29 08:13

利用“bert模型”预测英语“完形填空”答案

被课程大作业逼着学习了解了一下bert，转念一想，这不是正好用来解答英语完形填空作业吗，因此有了以下代码：首先我们导入会用到的库啊，pytorch_pretrained_bert这个库我是第一次用啊，需要去
野生的野蛮人·2024-01-29 08:41

pytorch交换数组元素坑

写PermutePatch时遇到一个bug：在试图交换PyTorch数组的两个元素时，两个位置都变成同一个元素！具体见测试代码。
HackerTom·2024-01-29 08:36

多智能体强化学习--MAPPO(pytorch代码详解)

标题代码详解Actor和Critic网络的设置代码详解代码链接（点击跳转）Actor和Critic网络的设置基本设置：3个智能体、每个智能体观测空间18维。Actor网络：实例化一个actor对象，input-size是18Critic网络：实例化一个Critic对象，input-size是18x3=54在choose_action调用actor网络的时候，传入的直接是三个智能体的参数，tenso
还有你Y·2024-01-29 08:04

【问题解决】CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. This error may appear if you passed in a non-contiguous input

当pytorch代码报错如下时，你是不是搜了半天发现都是让加.contiguous()，但是加了没用RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED.Thiserrormayappearifyoupassedinanon-contiguousinput
呆呆的猫·2024-01-29 08:14

使用清华镜像安装pytorch

前期准备：1、配置python环境，python3.82、安装Anaconda最新版（建议通过清华镜像下载安装包）3、配置CUDA11.4（前提是电脑有NVIDIA显卡）安装pytorch：（1）网上好多推荐使用
海浪在开花·2024-01-29 08:11

李沐深度学习PyTorch版001 | [000-0004]

目录1、深度学习简介2、安装环境3、数据操作（1）N维数组（2）创建数组①新建一个张量。②通过shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数。③要改变一个张量的形状，而不改变元素的数量和元素值，我们可以通过reshape函数。④使用全0、全1、其他常量或从特定分布中随机采样的数字。⑤通过提供包含数值的Python列表来为所需张量中的每个元素赋予确定值。⑥常见的标准算术运算⑦我们也可以把多个张量连
柠檬不萌只是酸i·2024-01-29 06:47

PyTorch学习---2.自动求梯度

自动求梯度首先给大家介绍几个基本概念：方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。偏导数：是多个数（每元有一个）；是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数，因此二元函数就有两个偏导数。偏导函数：是一个函数；是一个关于点的偏导数的函数。梯度：是一个向量；每个元素为函数对一元变量的偏导数；它既有大小（其大小为最大方向导数），也有方向。摘自《方向导数与梯度》梯度从本质上来说也是导数的一种
与世无争小菜鸡·2024-01-29 05:53

PyTorch入门：基本安装与使用指南

PyTorch，作为一个由Facebook开源的深度学习框架，凭借其简洁、灵活和高效的特性，吸引了大量用户的关注。本博客将带你了解如何安装PyTorch，并简单介绍其使用方法。
GT开发算法工程师·2024-01-29 03:35

Pytorch中torch.stack() 函数解析

一.torch.stack（）函数解析1.函数说明：1.1官网：torch.stack()，函数定义及参数说明如下图所示：1.2函数功能沿一个新维度对输入一系列张量进行连接，序列中所有张量应为相同形状，stack函数返回的结果会新增一个维度。也即是把多个2维的张量凑成一个3维的张量；多个3维的凑成一个4维的张量…以此类推，也就是在增加新的维度上面进行堆叠。1.3参数列表tensors：为一系列输入
逍遥_yjz·2024-01-29 01:59
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