PyTorch随机数种子

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

其强大的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn，使AI开发变得更加简单高效。

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

pytorch安装记录

在conda中创建环境(condacreate-npytorch1python=3.12)，接着进入pytorch1环境（condaactivatepytorch1）。

cy010124·2025-03-08 16:41

二分查找、随机数讲解、求自幂数、整数逆序、X图案打印、猜数字、公约数公倍数、素数

目录分支语句(选择结构)if语句switch语句循环语句while循环do…while循环for循环循环语句的练习转向语句goto语句break语句continue语句return语句什么是控制语句？控制语句用于控制程序的执行流程，以实现程序的各种结构方式，他们由特定的语句定义符组成，C语言有九种控制语句。可以分为以下三类：-条件判断语句/分支语句：if语句、switch语句-循环执行语句：dow

蛋翼·2025-03-08 10:15

2024年03月 Scratch 图形化（三级）真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试

（）A：2B：4C：6D：8答案：A程序中随机数的取值最小为2，最大为20，那么随机数加上2之后的结果的最小值为4，最大值为22。所以角色是可能说出4、6、8这三个数字的，但一定不会说出2。

码农StayUp·2025-03-08 08:38

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

python中的numpy库有什么优缺点_python中关于numpy库的介绍

NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。

weixin_34938347·2025-03-07 17:39

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data

inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

【AI学习从零至壹】pytorch基础

pytorch基础pytorch基础张量（Tensor）张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图

flyyyya·2025-03-07 15:53

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据

冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法

飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。

飞300·2025-03-07 10:57

【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型

【yolov8】模型导出一、为什么要使用yolo的导出模式二、确保安装必要的库：三、yolov8模型导出3.1不同格式配置参数3.2导出格式四、导出模型性能优化4.1使用TensorRT导出模型有什么好处？4.2导出YOLOv8模型时，如何启用INT8量化？4.3为什么输出模型时动态输入尺寸很重要？4.4优化模型性能需要考虑哪些关键的导出参数？五、问题六、疑问训练模型的最终目标是将其部署到实际应用

栗子风暴·2025-03-07 09:12

win11编译pytorch cuda128版本流程

Geforce50xx系显卡最低支持cuda128，torchcu128release版本目前还没有释放，所以自己基于2.6.0源码自己编译wheel包。1.前置条件1.使用visualstudioinstaller安装visualstudio2022，工作负荷选择【使用c++的桌面开发】,安装完成后将“VC\Tools\MSVC\\bin\Hostx64\x64”对应的路径加入环境变量；2.访问

System_sleep·2025-03-07 09:05

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包，您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN

longii11·2025-03-07 08:56

【算法】滑动窗口算法详解

由暴力求解到滑动窗口滑动窗口的使用思路二：滑动窗口2.2最大连续1的个数思路：滑动窗口+zero计数器2.3将x减到0的最小操作数思路：逆向思维+滑动窗口1.滑动窗口简介滑动窗口（SlidingWindow）是一种在计算机科学中用于解决各种子数组或子字符串问题的技术

让我们一起加油好吗·2025-03-06 20:26

【技术栈】yaml与properties的用法

特殊：1.注意给链表和map的赋值方式2.可以运用EL表达式来实现随机数person:name:司天羿${random.uuid}age:${random.int}lists:-123-456-789maps

Elephant_King·2025-03-06 18:14

MoeCTF 2023 CRYPTO 部分wp

部分wp前言MoeCTF2023CRYPTO方向的部分赛题0x01、baby_e知识点：低加密指数攻击0x02、bad_E知识点:e和phi不互素0x03:bad_random知识点：线性同余算法生成伪随机数

("cat suan_cai_yu")·2025-03-06 17:58

常用的分布式 ID 设计方案

常见的版本有版本1（基于时间戳和MAC地址）、版本4（纯随机数）等。优点：生成简单，本地生成，不需要依赖额外的组件或服务，能有效减少网络开销。全球唯一，基本能保证在任何场景下不会重复。缺点：长度

梦城忆·2025-03-06 15:17

Python深度学习之路：TensorFlow与PyTorch对比

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以

步入烟尘·2025-03-06 12:20

图像识别技术与应用课后总结（14）

训练模型加载预处理数据集：可以借助PyTorch的数据处理工具，如torch.utils和torchvision等定义损失函数：既可以自定义，也能使用PyTorch内置的，像回归任务常用nn.MSELoss

一元钱面包·2025-03-06 12:15

go语言数据类型

二.go的包:package1.main:主函数2.fmt:输出#fmt.Println()3.rand:随机数rand.Intn(n)#生成0-n之间的随机数三.go的工具链组件:import1.g

skyQAQLinux·2025-03-06 11:08

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用关键词：深度学习，神经网络，异常检测，Python，TensorFlow，PyTorch，模型优化，实战案例摘要：本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用

AI天才研究院·2025-03-06 01:53

Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码（pytorch实现）

一、模型架构全景解析1.1类定义与继承关系classTransformer(nn.Module):该实现继承PyTorch的nn.Module基类，采用面向对象设计模式。

lczdyx·2025-03-06 01:51

Pytorch实现之LSRGAN，轻量化SRGAN超分辨率SAR

简介简介：在SRGAN的基础上设计了一个轻量化的SRGAN模型结构，通过DSConv+CA与残差结构的设计来减少参数量，同时利用SeLU激活函数构造。与多类SRGAN改进不同的是，很少使用BN层。论文题目：LightweightSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworkforSARImages（SAR图像的轻量级超分辨率生成对抗网络）期刊：Remote

这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 20:37

PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装

PyTorch与NVIDIAGPU的适配版本需要通过CUDA和cuDNN来实现。以下是详细的安装教程，包括如何选择合适的PyTorch版本以及如何配置NVIDIAGPU环境。

小赖同学啊·2025-03-05 19:05

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

步骤流程模型训练，python下生成pytorch的模型.pth，并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理，与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境

奇华智能·2025-03-05 16:30

【python数据挖掘之numpy】-数组及对象属性和数据转换

Numpy的主要功能包括：创建数组、数组运算、数组索引和切片、线性代数、随机数生成等。Numpy在科学计算、数据分析、机器学习等领域都广泛应用。

sc.溯琛·2025-03-05 15:55

Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通LearningtoTranslateNoise源码，包含基于BasicSR的训练和测试代码，得

十小大·2025-03-05 13:01

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

如是我闻：Tensor是我们接触Pytorch了解到的第一个概念，这里是一个关于PyTorchTensor主题的知识点总结，涵盖了Tensor的基本概念、创建方式、运算操作、梯度计算和GPU加速等内容。

漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案

以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。1.场景描述假设我们有一个任务：训练一个机器人手臂抓取物体。我们可以利用迁移学习从一个预训练的视觉模型（如ResNet

小赖同学啊·2025-03-05 07:54

pytorch 模型测试

在使用PyTorch进行模型测试时，一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。

小赖同学啊·2025-03-05 07:24

Pytorch实现之基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率

简介简介：改进SRGAN，并使用相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率训练自己的数据集论文题目：FaceImageSuper-resolutionBasedOnRelativeAverageGenerativeAdversarialNetworks（基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率）会议：20212ndAsiaSymposiumonSignalProcessing(ASSP)摘要：人脸图

这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 07:49

Self-Attentive Sequential Recommendation论文阅读笔记

Self-AttentiveSequentialRecommendation发表于：2018ICDM作者：Wang-ChengKang,JulianMcAuley论文代码：https://github.com/pmixer/SASRec.pytorch

调包调参侠·2025-03-05 06:39

NCU使用指南及模型性能测试（pytorch2.5.1）

本项目在原项目的基础上增加了NsightCompute(ncu)测试的功能，并对相关脚本功能做了一些健硕性的增强，同时，对一些框架的代码进行了更改（主要是数据集的大小和epoch等），增加模型性能测试的效率，同时完善了模型LSTM的有关功能。OverviewNsightCompute(NCU)是NVIDIA提供的GPU内核级性能分析工具，专注于CUDA程序的优化。它提供详细的计算资源、内存带宽、指

Jakari·2025-03-05 02:05

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数

Wis4e·2025-03-04 15:38

图像识别技术与应用课后总结（12）

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")-importtorch.nnasnn：导入PyTorch

一元钱面包·2025-03-04 14:37

python学生分布_python统计函数库scipy.stats的用法解析

1.生成服从指定分布的随机数norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数组的形状参数。

weixin_39967096·2025-03-04 06:03

python统计函数库_python统计函数库scipy.stats的用法1/3

生成服从指定分布的随机数norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数组的形状参数。

颜卿Lydia·2025-03-04 06:32

PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配

在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。

PzBlockchain·2025-03-04 04:19

私有部署 ChatGLM3-6B

1.在AutoDL平台上租赁GPUGPU型号：RTX4090PyTorch版本：2.5.1**（推荐使用2.0及以上的版本，以获得最佳的推理性能）**2.开启学术资源加速source/etc/network_turbo3

张申傲·2025-03-04 03:16

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化

@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

PyTorch Lightning 的简单使用示例

1.环境准备与依赖导入首先，代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportpy

idealmu·2025-03-03 21:54

Torch-MLIR 项目使用教程

Torch-MLIR项目使用教程torch-mlirTheTorch-MLIRprojectaimstoprovidefirstclasssupportfromthePyTorchecosystemtotheMLIRecosystem

穆声淼Germaine·2025-03-03 21:54

2024 最新计算机视觉学习路线（入门篇）_计算机视觉课程主线

Python附带了许多可以加快开发速度的库，其中一些重要的库是OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，它们专门用于图像处理相关任务。

m0_60721823·2025-03-03 17:53

使用pytorch和opencv根据颜色相似性提取图像

需求：将下图中的花朵提取出来。代码：importcv2importtorchimportnumpyasnpimporttimedefget_similar_colors(image,color_list,threshold):#将图像和颜色列表转换为torch张量device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')image

深蓝海拓·2025-03-03 15:34

PyTorch数据加载：实战入门

"好的数据加载是成功训练的第一步"一、为什么要用DataLoader？当我们刚开始学习深度学习时，常常会这样处理数据：#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]#所有标签foriinrange(0,len(images),32):batch_images=images[i:i+32]batch_labels=labels[i:i+32]#训练代码...这种方式

秋‍.·2025-03-03 01:43

大模型国产化迁移大模型到昇腾教程（Pytorch版）

大模型国产化适配10-快速迁移大模型到昇腾910B保姆级教程（Pytorch版）随着ChatGPT的火爆，AI大模型时代来临，但算力紧张。中美贸易战及美国制裁AI芯片，国产化势在必行。

科技互联人生·2025-03-03 01:42

大模型微调入门（Transformers + Pytorch）

目标输入：你是谁？输出：我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型，普通机器都能运行。下载模型#方式1：使用魔搭社区SDK下载#down_deepseek.pyfrommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B')#方式2：gitl

昵称不能为null·2025-03-03 00:06

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）

关键词：YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、PyTorch一、为什么选择YOLOv8做工业质检？1.1工业质检的三大痛点人工成本高：传

emmm形成中·2025-03-03 00:03

RNN原理+实战 pytorch--lstm--gru

rnn原理：https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567其中每个圆圈可以看作是一个单元，而且每个单元做的事情也是一样的，因此可以折叠呈左半图的样子。用一句话解释RNN，就是一个单元结构重复使用。RNN中的结构细节：1.可以把StSt当作隐状态，捕捉了之前时间点上的信息。就像你去考研一样，考的时候记住了你能记住的所有信息。2.o

甜辣uu·2025-03-02 23:30

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