Pytorch使用技巧第5页

pytorch torch.triu函数介绍

torch.triu是PyTorch提供的一个函数，用于生成矩阵的上三角部分。它的名称来源于"triangularupper"（上三角形），作用是将矩阵的下三角部分置为零，只保留对角线及其上方的元素。

qq_27390023·2025-02-24 02:28

F.interpolate函数

F.interpolate是PyTorch中用于对张量（通常是图像数据）进行插值操作的函数，常用于调整张量的大小，例如改变图像的分辨率。它支持多种插值方法，包括最近邻插值、双线性插值和三次插值等。

dringlestry·2025-02-23 21:20

AI如何预测比赛结果：体育预测技术全解析

一、系统架构设计1.整体架构数据采集层数据处理层模型训练层预测服务层应用展示层2.技术选型Python3.8+TensorFlow/PyTorchScikit-learnPandas/NumpyFlask

翱翔的猪脑花·2025-02-23 17:54

深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径

当前，TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造（如TensorFlowLite与PyTorchMobile）逐步适应边缘设备的资源限制，同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。

智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

如何下载安装包进行 PyTorch 和 torchvision 的离线安装

如何下载安装包进行PyTorch和torchvision的离线安装在没有互联网连接的环境下安装PyTorch和torchvision可能看起来有点困难，但通过事先下载所需的安装包，我们可以轻松地在任何系统上进行离线安装

长路可遥·2025-02-23 07:36

DeepSeek提示词结构：新手指南与技巧2

以下是为DeepSeek新手总结的提示词使用技巧，结合核心原则、结构化模板与实操案例，助你快速提升工作效率：一、核心原则：3个关键点具体明确❌模糊指令：“写一篇产品文案”✅明确需求：“写一篇面向Z世代的防晒霜小红书文案

调皮的芋头·2025-02-23 06:32

AI趋势下，软件测试工程师怎么拥抱AI

框架：掌握TensorFlow、PyTorch

悠然的笔记本·2025-02-23 05:24

公开了清华大学DeepSeek指导手册PDF下载（完整版+精简版）

「Deepseek合集」资源链接：https://pan.quark.cn/s/3c558566f2a5「2025年dee...使用技巧」资源链接：https://pan.quark.cn/s/fb7f75ceeee8

2501_90771721·2025-02-23 00:49

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

PyTorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的AI研究团队开发。

爱丫爱·2025-02-22 23:40

vcpkg 安装使用技巧 (详细-建议收藏)

一、vcpkg简介vcpkg是一个用于管理C++库的开源工具，由微软推出。它可以帮助开发者轻松地获取、构建和安装大量的C++开源库，解决了在不同平台上编译和管理第三方库的复杂性问题，尤其在Windows平台下优势明显。二、vcpkg的安装（1）下载vcpkg从vcpkg的GitHub仓库（）下载最新版本的vcpkg。你可以使用Git克隆仓库，命令如下：```gitgitclonehttps://g

Nsequence·2025-02-22 19:01

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

YOLOv11快速上手：如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型

环境准备在开始之前，确保你的开发环境满足以下要求：Python版本：3.8或以上PyTorch：1.9或以上CUDA：如果使用GPU，加速训练和推理TorchServe：用于模型

SYC_MORE·2025-02-22 07:57

用deepseek学大模型05逻辑回归

deepseek.com:逻辑回归的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导

wyg_031113·2025-02-22 00:48

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时

阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

adeepSeek 使用指南与资源分享

二、DeepSeek使用技巧**提示词的使用88提示词是与Deepseek交互的关键。根据卡兹克的分享，DeepSeek的提示词技巧在于简洁明了，避免过度复杂的指令1

·2025-02-21 19:14

40个JS常用使用技巧案例

JS常用技巧案例以下是40个常用的JavaScript使用技巧，包含案例代码和解释：1.数组去重constarr=[1,2,2,3,4,4,5];constuniqueArr=[...newSet(arr

·2025-02-21 18:38

Vision Transformer图像分类实现

以下是使用PyTorch实现VisionTransformer进行图像分类的步骤。1.安装必要的库首先，确保你已经安装了必要的库：pipinstalltorchtorch

reset2021·2025-02-21 16:13

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理（NLP）3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)

m0_73286250·2025-02-21 15:02

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。

iiilloi·2025-02-21 15:01

Pytorch实现之GIEGAN（生成器信息增强GAN）训练自己的数据集

简介简介：在训练数据样本之前首先利用VAE来推断潜在空间中不同类的分布，用于后续的训练，并使用它来初始化GAN。与ACGAN和BAGAN不同的是，提出的GIEGAN有一个分类器结构，这个分类器主要判断生成的图像或者样本图像属于哪个类，而鉴别器仅判断图像是来自于生成器还是真实样本。论文题目：GeneratorInformationEnhancementGenerativeAdversarialNet

这张生成的图像能检测吗·2025-02-21 13:43

Python 正则表达式全攻略：从入门到精通实战教程

本教程聚焦于Python中的正则表达式，以re模块为核心，从基础概念到高级应用，全方位深入剖析其使用技巧。

tekin·2025-02-21 10:53

Vue 状态管理

本文将深入探讨Vue状态管理的各个方面，从基础概念到高级用法，帮助读者全面掌握Vuex的使用技巧

二川bro·2025-02-21 07:30

11个超全的deepseek高效使用技巧！随便学 2 个，使用效率和体验直接起飞！超过99%的人不再是梦！

最近国产AI大模型DeepSeek真的是火爆海内外了，狠狠地给咱们中国人争了脸！但是也有好多同学反馈说它有时候也并没那么好用，大熊听后很着急，咱不能因为不会用就说不好用呀（被海外大量攻击+用户暴增后联网功能建议只在非高峰期使用）！通过多天的使用和研究，大熊总结了下面的千字出头《精简版提示词》和万字《详细版提示词》两份提示词攻略，丰俭由君，请大家随心享用！Deepseek精简版提示词攻略（1000+

AI小白熊·2025-02-21 01:23

python使用技巧

1、耗时装饰器importtimedefdecorate(func):definner():begin=time.time()result=func()end=time.time()print(f'函数{func}耗时{end-begin}')returnresultreturninner2、查看代码运行耗时fromline_profilerimportLineProfilerdefoperati

超超是超超·2025-02-20 22:59

ptython setup.py install 设置python包编译时的并行数

通过源码编译安装pytorch3d的时候，直接执行pythonsetup.pyinstall时，默认开的并行数很多，有10几个，直接导致机器卡死。

leo0308·2025-02-20 19:02

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架

时光旅人01号·2025-02-20 17:46

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型，下载pt模型这里给出官方的权重下载地

い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

【CUDA】Pytorch_Extensions

【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展？

joker D888·2025-02-20 15:28

Mybatis判断问题：深入解析与实战案例

Mybatis判断问题：深入解析与实战案例基础概念与作用说明``标签``,``,````示例一：基本的``标签使用说明示例二：``,``,``的使用说明示例三：使用``标签简化条件语句说明实际工作中的使用技巧自行拓展内容在现代企业级应用开发中

DTcode7·2025-02-20 15:25

本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/

非著名架构师·2025-02-20 15:55

Transformer 模型架构

以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer

2401_89793006·2025-02-20 15:24

DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分）

1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。

WeiLai1112·2025-02-20 07:17

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。

姚家湾·2025-02-20 06:42

机器学习（1）安装Pytorch

1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log

CoderIsArt·2025-02-20 06:11

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目：FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance（FIDGAN：具有初始距离的生

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

简介简介：一般来说，生成器相比判别器要完成的任务更加困难，前者需要完成数据概率密度的拟合，而后者只需要判别真伪，影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目：StudyofPreventionofModeCollapsein

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

模型保存、训练与验证

模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中，模型的保存与加载有两种主要方式：保存&加载完整模型（包括网络结构和参数）只保存&加载模型参数（推荐方式）可以直接跳过看最后几行。

钰见梵星·2025-02-20 00:21

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。

大懒猫软件·2025-02-20 00:51

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。

木觞清·2025-02-19 18:59

PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明

1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具，其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程，让模型架构一目了然。

深图智能·2025-02-19 18:26

2025高效项目管理指南：10款顶级软件工具系统解析与实战技巧

本文将从工具核心价值、适用场景、使用技巧三个维度，盘点10款国内外优秀工具，并附上对比表格与实战建议，助你快速找到最适合团队的解决方案。一、为什么你需要专业的项目管理软件？

·2025-02-19 15:29

服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记

服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记系统配置apt/apt-getProxy配置修改主机名用户权限文件复制一些容易出错的python库安装Pytorch3D(0.7.5)psbody-mesh4.0

Osiria·2025-02-19 12:32

anaconda，Python，cuda,pytorch 下载安装

以下是Anaconda、Python、CUDA和PyTorch的下载安装步骤：一、Anaconda下载访问Anaconda官方网站：DownloadAnacondaDistribution|Anaconda

三希·2025-02-19 11:29

用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)

deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导

wyg_031113·2025-02-19 08:35

torch环境冲突:AttributeError: module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘

pipuninstalltorchtorchaudiotorchvisionpipinstalltorch==2.3.1torchaudio==2.3.1torchvision==0.18.1-fhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch-wheels

Ven%·2025-02-19 08:34

Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用

简介简介：主要是采用了粒子群优化（PSO）算法来优化GAN的一个训练。PSO是一种是一种基于种群的随机优化技术。这种优化技术是通过粒子群进行的，粒子群在每次迭代中都会更新自己。对于给定的目标函数，这种方法利用一个搜索空间，在那里粒子群移动，找到所需的全局最小值。这些粒子与它们当前的环境局部相互作用，也与彼此相互作用，具有可接受的随机性质。通过合并粒子的当前速度，探索粒子的历史和粒子的邻居，可以知道

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 07:30

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目：APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork（一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络）会议：20244thInternationa

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失

简介简介：这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测（BDD）机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。论文题目：FalseDataInjectionAttacksBasedonLeastSquaresGenerativeAdversarialNetworkswithReconstructionLoss（基于重构损失最小二乘生成对抗网络的虚