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作者阿星妈妈，是一位在郁金香成长起来的妈妈，2018年，因为自己和小女儿同时出现抑郁状况，她来到郁金香求助，随后跌跌撞撞地开始了自己的探索和学习之旅，本就有抑郁症状、阅读与思维能力大幅下降的她

1.继承自nn.Module的方式fromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasF'''继承自nn.Module'''classLModel(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.L1=nn.Linear(10,10)self.L2=nn.Linear(10,64)self.L3=nn.Li

假设当前经过标签数据与预测数据的加载，我们得到了下面两个变量：det_boxes：包含全部图像中所有类别的预测框，其中一个边框包含了[left,top,right,bottom,score,NameofImage]gt_boxes：包含了全部图像中所有类别的标签，其中一个标签的内容为[left,top,right,bottom,0]。需要注意的是，最后一位0代表该标签有没有被匹配过，如果匹配过则会

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1、seq2seq_attention_机器翻译seq2seq_attention是一种基于神经网络的机器翻译模型，它通过编码器和解码器两个部分实现翻译功能。编码器将源语言句子转换为一个固定长度的向量表示，解码器则将这个向量作为输入，生成目标语言句子的翻译结果。在seq2seq_attention中，编码器和解码器都是由循环神经网络（RNN）组成的。编码器将源语言句子中的每个单词依次输入RNN，每

1.下载文件在github上下载YOLOV8模型的文件，搜索yolov8，star最多这个就是2.准备环境环境要求python>=3.8，PyTorch>=1.8，自行安装ptyorch环境即可2.制作数据集制作数据集

深度学习框架pytorchRecentlytheCES2020concludedinVegasandforthosewhoaren’taware,CESistheannualtradeshowforconsumerelectronicsaroundtheworld.Assuch

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作DateAuthorVersionNote2023.08.16DogTaoV1.0完成文档初稿（英文）2023.09.09DogTaoV1.1

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数引言PyTorch优化器概览PyTorch损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN

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本地VScode安装+ssh远程连接+服务器账号内的anaconda+conda命令搭建pytorch环境这里写目录标题本地安装VScode并建立ssh远程连接服务器账号内安装anaconda并搭建pytorch

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work

3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-预测结构4.文献解读4.1Introduction4.2创新点4.3实验过程4.3.1Moving-MNISTDataset4.3.2雷达回波数据集4.4结论三、基于pytorch

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch

这边暂时不太阐述剩下的就是虚拟环境——运行环境配置跟着文件中一步步来就好condacreate-y-nLLMpython=3.10ipythoncondaactivateLLMcondainstall-ypytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda

pytorch与xformers版本关系对应xformers0.0.22对应pytorch2.0.10.0.23对应2.1.1其他的可以从github里xformers发布的版本中写的pytorch版本推断

然后在pytorch上有人问了在tensor转移时遇到的问题发现和我遇到的问题报错很相似tensor转移方法主要还

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在PyTorch中，`chunk`是一个用于将张量（tensor）按指定维度进行切片的函数。它可以将一个张量切分成多个块。

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（StochasticGradientDescent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处理大数据集和在线学习场景中。与传统的批量梯度下降（BatchGradientDescent）不同，SGD在每一步中仅使用一个样本来计算梯度并更新模型参数，这使得

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my_resnet=MyResNet(*args,**kwargs)my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth"))当然这样的加载方法是基于PyTorch

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在学习pytorch深度学习的过程中，通常会使用到大量的数据集，包括训练集和测试集。

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项目场景：提示：这里简述项目相关背景：例如：项目需求安装pytorch，安装神经网络环境配置。

VGG19pth文件网盘链接官网下载地址（特别慢）：https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth网盘下载地址：链接:https://pan.baidu.com

PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)统计操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、最值查找二、特殊值查询前言上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的计算操作，

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这里主要介绍在conda+pytorch都正确安装的前提下，如何通过pycharm建立开发环境；Ubuntu下Anaconda+PyCharm搭建PyTorch环境系统环境：Ubuntu22.04conda

时间过的真快参加青椒学习，不知不觉已经快一年啦！能参加这次青椒学习是我的荣幸。当第一次看到青椒规划时，我内心出现过波动，可是经过一段时间的学习，我开始转变自己的观念，学习是一种乐趣，更是一种成长！只要你用真心对待她，她所回报给你的远远超过你付出的。加油坚持到底就是胜利。图片发自App永远保持一颗童心。永远带着童心走进孩子的世界,那么你将是一个永远让孩子喜爱的老师。童心拉近我和孩子之间的距离用童心接

本次我们来学习图像分类算法精度的各种评估指标：precision、recall、accuracy、f1-score、AP、AUC。首先我们来学一个很重要的概念，混淆矩阵：1.精确率(Precision)：指的是所有被判定为正类（TP+FP）中，真实的正类（TP）占的比例。2.召回率(Recall)：指的是所有真实为正类（TP+FN）中，被判定为正类（TP）占的比例。3.准确率(accuracy)：

今天做好了一切准备，只为了这次的快乐学习之旅！早点休息，明早快乐出发！

DeepImageHomographyEstimation，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1606.03798.pdf，代码地址：GitHub-mazenmel/Deep-homography-estimation-Pytorch

沪江CCtalk直播课给我们大家带来了全新的理念，全新的课堂，更有利于我们合作与交流、协作与共享。依托现代信息技术手段，开发和利用网上教育资源，建立开放、交互动态的网络直播平台，实现资源的交流与共享，以教育消息化推动教育现代化。从2017年9月开始学习至今，每一次的直播课都让我收获满满，坚持收看直播已经成为我生活学习中不可或缺的部分。一、观看直播，更新教育理念。在沪江CCtalk直播课上，我们有幸

乡村教师青椒计划开播已有八个月之久，从最初接触这一网络培训，原以为跟以往的网络培训一样，讲一些高大上却没有什么实际意义的内容，因此学习也是流于形式。直到有一天真正坐下聆听课程时，才发现里面别有洞天：既有北京大学教授讲述的理论知识，更有来自一线的成功经验，两者相得益彰。于是变化在悄然中发生：由别人提醒着学习到自觉投入其中:由跟帖到发帖......被动向主动转变，还在别人的指导下下载了，我在拓展我的空

记录一下Pytorch构建的通用，简单的完整训练过程的代码结构。假定你已经知道了简单的神经网络原理。在实际的项目中，需要按找需要在对应模块中增加功能。

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已经创建环境pytorch01，可参考http://t.csdnimg.cn/KwJvh一.pytorch环境查看打开AnacondaPrompt进入pytorch01环境condaactivatepytorch01

一.Dataset新建py文件fromtorch.utils.dataimportDataset可以按住”Ctrl“,鼠标左键点击Dataset，可以打开Dataset的定义及其内部函数二.编写引用cv2模块终端运行pipinstallopencv-python然后就可以引用cv2模块importcv2引用ImagefromPILimportImage数据集链接https://pan.baidu.

更换编辑器找到自己的Anaconda安装路径下envs\pytorch01中的oython.exe，pytorch01是笔者自己创建的pytorch环境名选择好后，点击确定点击“应用”，再点击“确定”在

Win10+CUDA11.6+cudNN8.6的安装可参考笔者另一篇文章：http://t.csdnimg.cn/inyAiAnaconda创建pytorch虚拟环境1、安装AnacondaCSDN中有很多