Pytorch入门指南

pytorch 实现中文文本分类

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,data
风筝超冷·2024-01-27 12:44

【图像分割】【深度学习】Windows10下UNet代码Pytorch实现与源码讲解

【图像分割】【深度学习】Windows10下UNet代码Pytorch实现与源码讲解提示:最近开始在【医学图像分割】方面进行研究,记录相关知识点,分享学习中遇到的问题已经解决的方法。
牙牙要健康·2024-01-27 12:44

《咖啡必修课》：超实用咖啡学习指南

如果对咖啡感兴趣，下面这本学咖啡的最佳指南完全会是你的菜哦~[日]晋游舍编著2021年9月华中科技大学出版社-有书至美#全面而实用的咖啡入门指南这是一本咖啡新手和资
有书至美·2024-01-27 12:00

【python】自动微分的一个例子

x.requires_grad_(True)y=2*torch.dot(x,x)print(y)y.backward()x.grad==4*xprint(x.grad)二、解读1.importtorch这一行导入了PyTorch
尘中928·2024-01-27 11:23

可能会绕过RNN了

因为Allenlp是基于pytorch，有可能还要看pytorch。进一步还会仔细拆一下transformer，
我的昵称违规了·2024-01-27 10:50

NeRF：神经辐射场复杂场景的新视图合成技术

这个项目提供了一种忠实的PyTorch实现的NeRF，能够
OverlordDuke·2024-01-27 09:19

MMDetection: Open MMLab Detection Toolbox and Benchmark

MMDetection是一个基于PyTorch的开源物体检测工具包。包括物体检测、实例分割，以及相关的模块。不仅包括训练推断代码，还提供200多个网络的模型。table.pngpapergithub
Cat丹·2024-01-27 09:11

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.4

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。Chapter4MultilayerPerceptron4.4ModelSelection作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正
南七澄江·2024-01-27 06:18

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.1

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。Chapter4MultilayerPerceptron4.1BasicConcepts4.1.1HiddenLayer我们在第三章中描述了仿射变换，它是一种带有偏置项的线性变换。如
南七澄江·2024-01-27 06:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.2 4.3

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。Chapter4MultilayerPerceptron4.2ImplementationsofMultilayer-perceptronfromScratchimportmatpl
南七澄江·2024-01-27 06:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.5

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。Chapter4MultilayerPerceptron4.5WeightDecay前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练
南七澄江·2024-01-27 06:03

Pycharm2023.3.2使用conda创建工程

1conda环境举个例子，创建一个环境，名叫Pytorch，使用的python版本是3.7（1）创建环境condacreate-nPytorchpython=3.7（2）激活环境condaactivatePytorch
Marson丶·2024-01-27 06:40

YOLOv8车牌识别系统 深度学习 pytorch框架 LPRNet车牌识别算法 大数据 毕业设计（源码）✅

1、项目介绍环境：Python3.8深度学习pytorchPyQt5图形化界面LPRNet车牌识别算法YOLOv8车牌OCR识别模型：LPRNet数据集：CCPD2019、CCPD2020数据集其中资源包括
vx_biyesheji0002·2024-01-27 05:20

【一次性解决】CUDA和PyTorch的安装与多版本管理的三种方式

但是如果服务器多人使用，或者复现代码多（pytorch版本和cuda版本是互相依赖的），就需要更进一步的版本管理方法。这里将详细介绍用于深度学习或者CPP开发的CUDA版本管理方式。
prinTao·2024-01-27 04:19

XTuner InternLM-Chat 个人小助手认知微调实践

1.概述目标：通过微调，帮助模型了解对自己身份方式：使用XTuner进行微调2.实操2.1微调环境准备参考：XTuner复现-CSDN博客#InternStudio平台中，从本地clone一个已有pytorch2.0.1
cq99312254·2024-01-27 03:54

高通AI Stack Models开源仓库介绍（二）

文章介绍AI是高通一直关注的领域，为此推出了高通AI软件栈（QualcommAIStack），提供了一个集成所有AI框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX、Keras）、开发者库、系统软件和操作系统的整合平台
csdnsqst0050·2024-01-27 03:12

WoS 入门指南:在命令提示符下使用Visual Studio批处理文件和NMAKE构建应用程序 (4.3)

VisualStudio附带了Microsoft程序维护实用工具（NMAKE.EXE）命令行工具。NMAKE基于makefile描述文件中包含的命令构建项目。开发者必须使用VisualStudio开发人员命令提示符来运行nmake。开发人员命令提示符设置特定于已安装的工具、平台和SDK的环境变量。在VisualStudio中，单击“工具”>“命令行”>“开发人员命令提示符”。2.键入set以通过开
csdnsqst0050·2024-01-27 03:12

高通AI Stack Models开源仓库介绍（一）

文章介绍AI是高通一直关注的领域，为此推出了高通QualcommAIStack，提供了一个集成所有AI框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX、Keras）、开发者库、系统软件和操作系统的整合平台
csdnsqst0050·2024-01-27 03:12

WoS 入门指南: 为ARM64EC设备添加新的发布配置 (3.2)

您可以选择使用ARM64EC的发布配置来编译应用程序中从本机性能中获益最多的部分。ARM64EC二进制文件可以使用MSBuild或CMake生成。要使用ARM64EC构建您的应用程序或项目，您需要：最新的Windows11SDK版本。VisualStudio2022。注意安装ARM64工具时，VisualStudio17.4及更高版本包括ARM64EC工具（MSVCv143-VS2022C++AR
csdnsqst0050·2024-01-27 03:11

WoS 入门指南: 安装Visual Studio 2022 (2)

下载并安装VisualStudio202217.3版或更高版本。以下说明介绍了如何安装VisualStudio2022Enterprise。作为替代方案，您可以安装其他版本，如VisualStudio2022社区版，该社区版面向学生、开源和个人开发人员。注意VisualStudio屏幕可能因您使用的VisualStudio版本而异。以下步骤使用VisualStudio2022企业版17.6作为参考
csdnsqst0050·2024-01-27 03:41

WoS 入门指南: 创建一个Visual Studio项目 (3)

在VisualStudio控制台中创建一个项目。然后为ARM64或ARM64EC设备添加发布配置。在VisualStudio安装程序中，单击“启动”。2.选择“创建新项目”。3.选择C++控制台应用程序，然后单击下一步。4.在“配置新项目”对话框中，在“项目名称”字段中键入名称，然后单击“创建”。为ARM64设备添加新的发布配置使用ARM64发布配置编译的代码完全可以在仿真x64平台使用。为ARM
csdnsqst0050·2024-01-27 03:41

WoS 入门指南: 在基于骁龙的Windows上构建应用程序 (1)

基于骁龙的Windows使用Arm®指令集架构。为x86指令集构建的应用程序可以在基于骁龙的Windows上运行，Windows11直接支持64位x86（x86-64）应用程序，Windows10通过模拟32位x86（x86-32）应用程序运行。当使用x86应用程序的仿真来运行Arm指令集时，性能和电源效率可能会有所不同。为了利用骁龙计算平台的处理能力并提高效率，请重新编译ARM64指令集架构的应
csdnsqst0050·2024-01-27 03:41

TensorRT英伟达官方示例解析（三）

TensorRT英伟达官方示例解析（一）TensorRT英伟达官方示例解析（二）TensorRT英伟达官方示例解析（三）文章目录系列文章目录前言一、04-BuildEngineByONNXParser----pyTorch-ONNX-TensorRT
小豆包的小朋友0217·2024-01-27 00:55

深入浅出 diffusion(3)：pytorch 实现 diffusion 中的 U-Net

导入python包importmathimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsilu激活函数classSiLU(nn.Module):#SiLU激活函数@staticmethoddefforward(x):returnx*torch.sigmoid(x)归一化设置defget_norm(norm,num_channels,
木水_·2024-01-26 21:00

深入浅出 diffusion(4)：pytorch 实现简单 diffusion

1.训练和采样流程2.无条件实现importtorch,time,osimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromto
木水_·2024-01-26 21:00

VIT探索笔记 （AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE）

VIT探索笔记CodePaper[vit-pytorch](https://github.com/lucidrains/vit-pytorch/tree/main)参看学习bilibili视频11.1VisionTransformer
FMsunyh·2024-01-26 19:34

《Armv8/armv9架构入门指南》-【第二章】ARMv8‑A 架构和处理器

引流关键词:optee、ATF、TF-A、Trustzone、optee3.14、MMU、VMSA、cache、TLB、arm、armv8、armv9、TEE、安全、内存管理、页表，Non-cacheable,Cacheable,non-shareable,inner-shareable,outer-shareable,optee、ATF、TF-A、Trustzone、optee3.14、MMU、
嵌入式学习规划·2024-01-26 19:04

PyTorch项目笔记（三）使用ImageNet预训练ResNet18模型训练图像分类模型

目录1加载ImageNet预训练模型2准备数据集2.1加载数据集2.2使用matplotlib可视化数据集3模型训练函数4使用torchvision微调模型5观察模型预测结果6固定模型参数1加载ImageNet预训练模型在torchvision.model包中定义了许多模型用于完成图像方面的深度学习任务，包括：图像分类语义分割（semanticsegmentation）目标检测（objectdet
Xyzz1223·2024-01-26 19:40

使用MMYOLO中yolov8训练自己VOC数据集实战

概述MMYOLO是商汤公司基于PyTorch框架和YOLO系列算法开源的工具箱-目前支持的任务目标检测旋转框目标检测-支持的算法YOLOv5YOLOv6YOLOv7YOLOv8YOLOXRTMDetRTMDet-Rotated
dream_home8407·2024-01-26 18:51

Pytorch分布式训练：DDP

pytorch是支持单机多卡甚至是多机多卡训练的，目前大部分的模型朝着6G甚至好几十G上涨，单凭一张显卡有点难以招架了。
Silver__Wolf·2024-01-26 18:04

【pytorch】pytorch学习笔记（续2）

求导：pytorch实现自动求导：第一种方法：torch.autograd.grad()设置w需要求导有两种方法：（1）在创建w之后，用来设置w需要求导。（2）在创建w的时候，用w=torch.te
小白冲鸭·2024-01-26 18:04

【pytorch】pytorch学习笔记（续1）

p22：1.加减乘除：（1）add(a,b)：等同于a+b。（2）sub(a,b)：等同于a-b。（3）mul(a,b)：等同于a*b。（4）div(a,b)：等同于a/b。a//b表示整除。2.tensor的矩阵式相乘：matmul注意区分：（1）*：表示相同位置的元素相乘；（2）.matmul：表示矩阵相乘。对于（2）矩阵的相乘，有三种方式：(1)torch.mm:只适用于二维的tensor，
小白冲鸭·2024-01-26 18:04

【pytorch】pytorch学习笔记

p8：1.pytorch不是一个完备的语言库，而是一个对于数据的gpu加速库，所以其没有对string的内键支持，即pytorch的基本类型中不包含string。
小白冲鸭·2024-01-26 18:34

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.3

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.3ConciseImplementationsofLinearRegressionimportnumpyasnpimpor
南七澄江·2024-01-26 18:34

【pytorch】pytorch学习笔记（续3）

p41：1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速：.to方法p42：不太懂p43：1.visdom，tensorbroadXp44：p45：1.如何检测过拟合？在train上表现很好，而在test上表现不好。test的目的（没有valset的时候）：防止过拟合，选取最优参数。相当于是验证集。一般选取testaccuracy最高的那点停止训练，作为最优参数。p46：1.trai
小白冲鸭·2024-01-26 18:03

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

一、引言我们使用PyTorch构建了一个LSTM模型来进行单步温度预测。我们首先爬取成都市近十年的温度数据并进行预处理，然后定义了LSTM模型、损失函数和优化器。
孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

TensorRT-LLM Docker镜像制作

在镜像内安装trt-llm在trt-llm的docker中默认的基础镜像是nvcr.io/nvidia/pytorch:23.08-py3。因此，尝试在该基础镜像中安装trt-llm。
美洲大蠊很顽强·2024-01-26 16:22

《Oracle 12c数据库DBA入门指南 》目录

当当网页面链接：http://product.dangdang.com/23625712.html第1章Oracle数据库基础知识1.1什么是关系数据库1.1.1关系数据库模型1.1.2关系数据模型的创始人1.2Oracle数据库发展简史1.2.1公司之初1.2.2Oracle数据库的发展历程1.3数据库RDBMS1.4SQL语言简介1.4.1SQL语言概述1.4.2SQL语句1.5本章小结第
新知图书·2024-01-26 15:18

一文带你搞懂PyTorch中所有模型查看的函数model.modules()系列

model一般继承nn.Model他的实例一般具有几个有序字典，_modules，_parameters，_buffers，表示当前model的子模块，自己注册的parameters和buffers注意，_modules字典keys对应子模块名字，value对应子模块的实例，所以可以迭代的调用子模块的子模块，比如下面两个函数model._modules["blocks"]._modules["0"
白菜c·2024-01-26 14:16

Difference Between [Checkpoints ] and [state_dict]

在PyTorch中，checkpoints和状态字典（state_dict）都是用于保存和加载模型参数的机制，但它们有略微不同的目的。
挪威的深林·2024-01-26 14:13

【Pytorch 第二讲】 如何遍历 或者查看Model权重/参数/tesnsor_size/dict_names

for(name,param),(key,value)inzip(network.named_parameters(),network.state_dict().items()):print(f"{name}Tensorsize:{param.size()}{key}Tensorsize:{value.size()}")print("\nParameterdetails:")State_dictk
挪威的深林·2024-01-26 14:06

oracle12c备份与恢复,Oracle Database12c Oracle RMAN备份与恢复（第4版）

第Ⅰ部分开始在OracleDatabase12c中使用RMAN章RMAN和OracleDatabase12c快速入门指南31.1预备步骤41.2为RMAN操作配置数据库41.2.1确定FRA的正确位置并创建
天帝君豪·2024-01-26 12:11

深度学习-Pytorch如何构建和训练模型

深度学习-Pytorch如何构建和训练模型用pytorch如何构建模型，如何训练模型，如何测试模型？
Alex_StarSky·2024-01-26 12:38

深度学习-Pytorch如何保存和加载模型

深度学习-Pytorch如何保存和加载模型用pytorch构建模型，并训练模型，得到一个优化的模型，那么如何保存模型？然后如何又加载模型呢？
Alex_StarSky·2024-01-26 11:07

Pytorch与TensorFlow如何选择

直接以Pytorch为切入点，它整体来讲API较为清晰，文档较为清晰，比TensorFlow更接近于Python，调试也比较好调试，尤其是当你引用API的时候，Pytorch的API是一个框架下来的，他不会有很多混杂的地方
我爱派生·2024-01-26 11:42

yolov5训练自己的数据

数据标注4.数据整理4.1数据集切分4.2修改数据文件4.3修改模型文件5.训练模型5.1训练5.2验证5.3测试6.训练结果分析1.环境搭建安装anaconda、python、cuda、cudnn、pytorch
wyw0000·2024-01-26 11:42

【Pytorch 第一讲】 如何加载预训练模型

一.封装Pytorch的Model加载pre-trianedModelimporttorchimporttorchvision.modelsasmodelsfromtorchvisionimporttransforms
挪威的深林·2024-01-26 11:41

深入浅出 diffusion（2）：pytorch 实现 diffusion 加噪过程

我在上篇博客深入浅出diffusion（1）：白话diffusion原理（无公式）中介绍了diffusion的一些基本原理，其中谈到了diffusion的加噪过程，本文用pytorch实现下到底是怎么加噪的
木水_·2024-01-26 11:40

pytorch与tensorflow如何选择？

目录1.动态图和静态图1.1tensorflow是静态图1.2pytorch动态图2.易用性3.编程语言4.性能和扩展性5.社区支持和生态系统1.动态图和静态图1.1tensorflow是静态图如上图：
wyw0000·2024-01-26 11:06

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.6

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.6ImplementationsofSoftmaxRegressionfromScratchimporttorchimpo
南七澄江·2024-01-26 09:52
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