Pytorch复习第3页

前部分知识复习01

一、关于变体1.#pragmamulti_compileA2.#pragmashader_featureAUnity提供了两个关键字来定义宏multi_compile和shader_feature，Unity会根据宏定义来生成不同种类的shader，这些不同种类的shader就是所谓的变体。multi_compile的特点如下：1、会组合爆炸#pragmamulti_compileAB#pragm

太妃糖耶·2025-03-13 13:35

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY

一只小铁柱·2025-03-13 12:04

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch

WHCIS·2025-03-13 12:02

RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-13 11:22

Pytorch实现之利用普通GAN的人脸修复

简介简介：利用遮挡真实样本的部分面貌，输入给生成器，让生成器输出未被遮挡的面貌，以达到修复人脸的效果。论文题目：FACERESTORATIONVIAGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS（基于生成对抗网络的人脸恢复）会议：2023ThirdInternationalConferenceonSecureCyberComputingandCommunication(ICSCCC)摘

这张生成的图像能检测吗·2025-03-13 09:05

【Go沉思录】朝花夕拾：探究 Go 接口型函数

1GetterFunc类型的函数作为参数方式2实现了Getter接口的结构体作为参数价值2.net/http包中的使用场景序之前写Geecache的时候，遇到了接口型函数，当时没有搞懂，现在重新回过头研究复习

Golinie·2025-03-13 08:58

小白快速上手React 看这篇就够了！！（基础篇）

本篇可以快速了解React的基础语法，便于遗忘时快速复习，里面的小案例通俗易懂，没有废话，只有简单、简单、还是简单！目录一、为什么要学React？

一朵好运莲·2025-03-13 06:11

训练大模型LLM选择哪种开发语言最好

大0马浓·2025-03-13 05:09

BFS比DFS更好理解「翻转二叉树」

一直在复习前面的，哈希表、链表、二叉树已经够我喝一壶了，不过我一定要啃下来，哪怕慢一点，也不能盲目的追求速度，勤于复习才能将知识变成自己的，复习比学习重要！！

学不会java和算法绝不改名！·2025-03-13 04:26

PyTorch分布式训练

本文结构：分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多

阳光明媚大男孩·2025-03-13 02:16

基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv11的瓶盖缺陷检测系统在现代制造业中，瓶盖的质量直接影响到产品的封装效果和消费者的使用体验。因此，对瓶盖进行快速、准确的缺陷检测至关重要。基于YOLOv11（YouOnlyLookOnceversion11）的瓶盖缺陷检测系统应运而生，为瓶盖质量监控提供了一种高效、智能的解决方案。该系统采用YOLOv11作为核心检测算法，这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构，

FL1623863129·2025-03-13 02:12

并查集(Disjoint Set) 理论知识复习与例题解析

并查集理论知识复习与例题解析一、并查集(DisjointSet)概念二、例题解析例题1：P3367【模板】并查集例题2：P1551亲戚例题3：P1955[NOI2015]程序自动分析三、总结一、并查集(

BrainWen1·2025-03-12 23:23

开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux？

在AI/ML开发中，Ubuntu是更优选的Linux发行版，原因如下：1.开箱即用的AI工具链支持Ubuntu预装了主流的AI框架（如TensorFlow、PyTorch）和依赖库，且通过apt包管理器可快速部署开发环境

俺足·2025-03-12 22:18

vLLM 部署大语言模型的系统选择策略

核心选型原则指标权重说明CUDA支持⭐⭐⭐⭐⭐直接影响GPU加速性能，需确保系统与NVIDIA驱动和CUDA工具链的兼容性软件源时效性⭐⭐⭐⭐系统需提供较新的Python、PyTorch等AI框架版本，

由数入道·2025-03-12 22:15

基于pytorch的神经病网络搭建学习

1.pycharm中code方法的使用1.1父类重写技巧操作：在需要重写的方法上右键，选择code-->Generate>OverrideMethods。作用：自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs)->None:super().__in

停走的风·2025-03-12 21:11

C语言笔记——第8章对文件的输入输出

文章目录一、c文件的有关基本知识二、打开与关闭文件三、顺序读写数据文件四、随机读写数据文件五、文件读写的出错检测前言：在我看来，书应该越读越薄的，所以我的笔记尽量记录了每一个点，可供复习与查阅，但没有详细的解释

誓死守护发际线·2025-03-12 21:10

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

用Python写一个脚本，自动连wifi，自动登录校园网

1.实现原理刚好最近学了http协议，就当是复习了。简单概括就是，通过网址找到登录界面，然后发送post请求，把登录信息提交给服务器，从而完成登录。

宋宋讲编程·2025-03-12 08:10

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

阿_旭·2025-03-12 05:51

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用fromtorchimport

Kriol·2025-03-12 03:27

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow，PyTorch

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-12 01:16

第20周：Pytorch文本分类入门

目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者：[K同学啊]说在前面本周任务：了解文本分类的基本流程、学习常用数据清洗方法、学习如何使用jieba实现英文分

weixin_46620278·2025-03-12 01:44

第N2周：构建词典

本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118

OreoCC·2025-03-12 01:43

第N3周：NLP中的数据集构建

torch.utils.data是PyTorch中用于数据加载和预处理的模块。其中包括Dataset和DataLoader两个类，它们通常结合使用来加载和处理数据。1.Datasettorch.u

OreoCC·2025-03-12 01:43

Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍

torch.Tensor.scatter_add_是PyTorch中的一个原地操作（in-placeoperation），用于将一个源张量（src）中的值根据指定的索引（index）累加到目标张量（self

qq_27390023·2025-03-12 01:42

NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门

环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6.定义训练函数与评估函数7.拆分数据集并运行模型8.使用测试数据集评估模型一、课题背景和开发环境第N1周：Pytorch

Oaix Nay·2025-03-12 01:42

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN优化。nn中的

Wis4e·2025-03-12 00:09

基于Pytorch深度学习——Softmax回归

本文章来源于对李沐动手深度学习代码以及原理的理解，并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释

EchoToMe·2025-03-12 00:08

在pytorch中的卷积操作

卷积操作：#1.卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：#2.卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道进行对应位置元素的乘法，即用乘法操作“*”，得到一个与卷积核形状一样的矩阵M#3.将第2步中卷积结果矩阵M中的所有元素相加，得到卷积核conv_i在当前通道的卷积结果：标量su_i#4.卷积核conv_i的

FY_2018·2025-03-12 00:08

[Pytorch报错问题解决]AttributeError: ‘nn.Sequential‘ object has no attribute ‘append‘

问题运行深度学习代码的时候遇到了以下报错问题：Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/anaconda3/envs/Text2HOI/lib/python3.9/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py",line28,indecorate_contextreturnfunc(*args,**kwargs)File

Bartender_Jill·2025-03-12 00:38

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，同时由部分使用标记

Wis4e·2025-03-12 00:31

PyTorch 中的混合精度训练方法，从 autocast 到 GradScalar

PyTorch的混合精度训练主要由两个方法实现：amp.autocast和amp.GradScalar。在这两个工具的帮助下，可以实现以torch.float16的混合精度训练。

Syntax_CD·2025-03-12 00:01

lambda表达式Stream流学习十—Stream操作练习题

lambda表达式Stream流学习十—Stream操作练习题，map、sorted、collect、filter、forEach、max、min一，map与reduce复习/*1)给定一个数字列表,如何返回一个由每个数平方构成的列表呢

头真的好重好重Y·2025-03-12 00:31

rust学习笔记13-18. 四数之和

上一篇已经说到了两数之和，索性将三数之和与四数之和一起都复习一下15.三数之和给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组[nums[i],nums[j],nums[k]]满足i!=j、i!=k且j!

水蜜桃one·2025-03-12 00:59

“知识海洋”的探险之旅，考研复习等你来挑战

考研复习，就像是一场充满挑战的旅程，在这段旅途中，我们需要面对各种各样的问题和困难，需要不断地学习和提高自己的能力，正是这些挑战让我们更加坚定地追求知识,让我们更加珍惜来之不易的学习机会。

闲虎考研·2025-03-11 23:22

考研复习之记忆方法

大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-11 23:51

考研复习时间规划：从迷茫到高效备考的进阶之路

考研复习是一场持久战，科学的复习规划是成功的关键。对于大多数考生而言，复习时间通常在6-12个月之间，如何在这段时间内实现高效备考，需要建立在对自身情况和考研规律的深刻认知之上。

闲虎考研·2025-03-11 22:16

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数，目标函数，过拟合，优化实践使用pytorch

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么3.2感知机无法解决XOR问题，多层感知机虽然可以解决，但是还是被SVM替代是为什么?3.3不同任务的激活

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

深度学习训练中GPU内存管理

本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧，帮助开发者高效利用显存资源。

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

HCIE数通 VS HCIE云计算：如何选择最适合你的方向？

【点赞+关注】私我领取华为认证考试复习资料/题库今天，我们就从多个角度来详细对比HCIE数通和

IT程序媛-桃子·2025-03-11 17:39

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4)：解码器和解码器模块类的实现和向前传播

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4)：解码器和解码器模块类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的

KangkangLoveNLP·2025-03-11 17:07

基于transformer实现机器翻译(日译中)

解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch

小白_laughter·2025-03-11 15:46

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程