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，

-PyTorchLightning：一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架，用于快速原型设计和实验。

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

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)：

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

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。

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认

image_name="D:/PythonIDLE/car.png"#loader使用torchvision中自带的transforms函数loader=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])#输入图片地址#返回tensor变量defimage_loader(image_name):image=Imag

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnly卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnlyLookOnce）都是深度学习中的重要技术，它们在处理图像数据方面有着广泛的应用。CNN是一种以卷积为核心的神经网络，被广泛用于图像分类、物体检测等任务。YOLO则是一种基于CNN的目标检测算

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

Opencv读取图片，获得numpy型数据类型复制图片的相对路径目前这种type不适用，考虑用numpy类型安装opencv，在pytorch环境下pipinstallopencv-python导入numpyimportnumpyasnp

inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc

1.逻辑回归常常被当作二分类问题。2.线性神经元输出xw，经过sigmoid函数映射为（0，1）中，sigmoid=1/1+e^-x3.伯努利原理：抛硬币正：p=θ，y=1抛硬币反：p=1-θ，y=0p（y|θ）=θ^y（1-θ）^1-y4.极大似然：抛硬币每次独立，若硬币不均匀，则每次抛出的概率会偏向高概率的结果，那么将每次抛出的结果概率累起来，则会趋向最大。p（y）=py1py2py3...p

相比起逻辑回归的二分类，多元分类使用softmax来替代了sigmoid，假如需要分k类，那么应该有k个输入值1...k，然后输出k个概率，且概率之和为1。顺便给出softmax的定义：i=e^i/e^limportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFunc#500*

Java编码与解码：全面掌握常用库与技术前言在现代软件开发中，数据的编码与解码是非常常见的操作，尤其在网络通信、数据存储和安全领域中。

1使用wandb进行可视化训练过程本文章将从wandb的安装、wandb的使用、demo的演示进行讲解。1.1如何安装wandb？wandb的安装比较简单，在终端中执行如下的命令即可：pipinstallwandb在安装完成之后，我们需要，去官网注册一个自己的账号并复制一下自己的APIkeys，在本地进行登录即可：wandblogin1.2wandb的使用其实wandb的使用是十分简单的，仅需要在

鉴于预训练深度学习模型的重要性，哪个深度学习框架（PyTorch或TensorFlow）为用户提供更多此类模型是一个需要回答的重要问题。

python-OSError：错误没有名为[‘pytorch_model.bin’]自己训练的模型存储好了以后model=MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained

PyTorchdetach()：深入解析与实战应用文章目录引言一、计算图与梯度传播二、detach()函数的作用三、detach()与requires_grad四、使用detach()的示例五、总结与启示结尾引言在

文章目录pytorch花式索引提取topk的张量问题设定代码实现索引方法gather方法验证补充知识expand方法gather方法randintpytorch花式索引提取topk的张量问题设定或者说，

飞桨和torch随机数对齐#在使用traindataloader的时候，建议设置randomseed，对于PyTorch来说#initializerandomseedtorch.manual_seed(

作为视觉基础任务的图像分割是大多数深度学习入门者的进一步学习，本文将用牙齿分割作为数据集，分享一下图像分割的训练内容。一、引入库importosimporttorchimporttorch.nnasnnfromPILimportImageimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimporttransfor

作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础，本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集，来过一遍图像分类任务的基本步骤。一、引入库importosimporttorchimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportutilsfromco

相信很多小伙伴在跑深度学习神经网络的时候用cpu跑又慢又占内存，本文将介绍如何将自己电脑增加gpu跑模型的路线，方便加速计算。废话不多说，下面咱们直接开始：一、python配置建议下载的python版本为3.5到3.10之间，因为大多数用于gpu加速计算的torch都在这个版本区间。一般常用的是python3.6或者3.8。下面我们就以python3.8为基础环境进行配置，其他版本下面操作类似。如

本文介绍了conda下安装cpu、gpu版本的pytorch；并介绍了如何设置镜像源ubuntu环境安装pytorch的CPU版本与GPU版本系统：ubuntu22.04显卡：RTX3050依赖工具：miniconda

dataset模块pytorch版本的BERT的源码链接我将会为大家梳理代码，解读代码。

下面将将tensor转成numpy的几种情况1.GPU中的Variable变量：a.cuda().data.cpu().numpy()2.GPU中的tensor变量：a.cuda().cpu().numpy()3.CPU中的Variable变量：a.data.numpy()4.CPU中的tensor变量：a.numpy()总结：.cuda()是读取GPU中的数据.data是读取Variable中的

前言本文记录一下自己在windows环境下编译pytorch源码所经过程和踩过的坑。

PyTorch深度学习实战（26）——多对象实例分割0.前言1.获取并准备数据2.使用Detectron2训练实例分割模型3.对新图像进行推断小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图像分割算法，在本节中

它使得不同的人工智能框架（如PyTorch、MXNet、Tensorflow）可以采用相同格式存储模型数据并交互。

解决方案需要提前安装：PyTorch，版本最好>=1.9CUDA或ROCm编译器，如nvcc或hipcc安装VisualStudio，如2019自行编译pythonsetup.pybdist_

以下所有例子没有打印输出，要验证结果请自行打印1，将python列表和numpy数组转换为pytorch张量importnumpyasnpimporttorcha=torch.tensor([1,2,3,4

PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)计算操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、张量比较大小1、torch.allclose()2、torch.eq()和torch.equal

https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_scene_flow.zipThisrepositorycontainsthecode(inPyTorch

Python常用库Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。

1.安装#如果你是在InternStudio平台，则从本地clone一个已有pytorch2.0.1的环境：/root/share/install_conda_env_internlm_base.shxt

第一块：squeeze(),主要是对数据的维度进行压缩，去掉元素数为1的那个维度，使用方式：a.squeeze(N)ortorch.squeeze(a,N)，去掉a的第N维度，以此来实现数据a的维度压缩；unsqueeze()与squeeze()函数功能相反，其功能是对数据维度进行扩充，使用方式：a.unsqueeze(N)ortorch.unsqueeze(a,N)，在数据a的第N维度上增加一个

文章目录golang操作数据库ORM：GORM包介绍及实战一、什么是GORM包二、GORM基本使用官方快速开始demo一些GORM提示和注意事项参考golang操作数据库ORM：GORM包介绍及实战一、什么是GORM包官网：https://gorm.io/github：https://github.com/go-gorm/gorm官方文档：https://gorm.io/zh_CN/docs/in

目录前言报错解决方法检查是否成功安装前言我需要用pytorch进行深度学习和研究，所以安装的是opencv-python。在安装OpenCV之前，我已经安装好python和numpy。

Community-AwareTransformerforAutismPredictioninfMRIConnectome(arxiv.org)论文代码：GitHub-ubc-tea/Com-BrainTF:TheofficialPytorchimplementationofpaper"Community-AwareTransformerforAutismPred

文章目录安装Anaconda/Miniconda安装NividaGPU驱动安装cudatoolkit和cudnn设置环境变量安装Tensorflow测试GPU是否开启成功AppleM1/M2安装GPU支持PytorchGPU

pytorch_quantization/cuda_ext.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so:undefinedsymbol:_ZN3c106detail1pytorch_quantization

最近写CTC，然后需要一个解码部分，看见这篇文章，网上pytorch版的CTC解码部分基本上都是基于这个版本，但是对于代码并不是很容易理解，研究了一下，顺便记录下来。

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，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.6ConciseImplementationofRNNimporttorchfrom

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Pytorch复习总结，仅供笔者使用，参考教材：《动手学深度学习》本文主要内容为：Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论。

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，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.5ImplementationofRNNfromScratch8.5.1ModelD