Pytorch常用库

pytorch+huggingface+bert实现一个文本分类

pytorch+huggingface+bert实现一个文本分类1，下载模型bert模型的目前方便的有两种：一种是huggingface_hub以及/AutoModel.load,一种torch.hub
wenjurongyu·2023-12-03 13:17

huggingface使用预训练模型入门

在官方文档中提供了两种加载预训练模型的方式：一是pipline，二是为pytorch/tensorflow/flax框架加载的预训练模型，本文档只对pytorch进行介绍，其他架构除了名字使用方法一样。
wenjurongyu·2023-12-03 13:47

Anaconda换源，win mac Linux通用

anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/#pytorchcondaconfig
wenjurongyu·2023-12-03 13:16

Pytorch .numpy(), .item(), .detach(), .cpu(), .cuda(), .tensor(), .as_tensor(), Tensor(), .clone(),

今天说明一下Pytorch的Tensor变量与Numpy之间的转化。
Ordgod_new·2023-12-03 13:19

detach()、data、with no_grad()、requires_grad之间关系

requires_grad之间关系一.requires_grad属性1.requires_grad的作用探讨2.结论：二.detach()方法三.withtorch.no_grad()四.data属性五.总结最近在学习pytorch
不堪沉沦·2023-12-03 13:18

PyTorch中，.data属性已经被弃用，推荐使用.detach()方法

在PyTorch中，.data属性用于访问一个张量的底层数据（tensordata），返回一个新的张量，该张量与原始张量共享底层数据存储，但不具有梯度信息。
温柔的行子·2023-12-03 13:47

利用pytorch实现卷积形式的ResNet

利用pytorch实现卷积形式的ResNet1.导入必需的库2.定义残差块3.构建ResNet网络4.实例化网络和训练要使用PyTorch实现卷积形式的ResNet（残差网络），你需要遵循几个主要步骤。
幸福右手牵·2023-12-03 11:53

Pytorch 中的 Hook 机制

Hook是PyTorch中⼀个⼗分有⽤的特性。利⽤它，我们可以不必改变⽹络输⼊输出的结构，⽅便地获取、改变⽹络中间层变量的值和梯度。
温柔的行子·2023-12-03 11:18

PyTorch中使用MNIST数据集进行训练和预测

导入必要的库：PyTorch用于构建和训练神经网络。torchvision用于处理图像数据。加载MNIST数据集：使用torchvision.datasets模块中的MNIST类加载MNIST数据集。
赢勾喜欢海·2023-12-03 11:14

PyTorch中torch.norm函数详解

torch.norm()是PyTorch中的一个函数，用于计算输入张量沿指定维度的范数。
MinPang·2023-12-03 09:16

【Pytorch】Visualization of Feature Maps（4）——Saliency Maps

学习参考来自SaliencyMaps的原理与简单实现(使用Pytorch实现)https://github.com/wmn7/ML_Practice/tree/master/2019_07_08/Saliency
bryant_meng·2023-12-03 09:45

【Pytorch】Visualization of Feature Maps（5）——Deep Dream

学习参考来自：PyTorch实现DeepDreamhttps://github.com/duc0/deep-dream-in-pytorch文章目录1原理2VGG模型结构3完整代码4输出结果5消融实验6torch.norm
bryant_meng·2023-12-03 09:43

深度学习（四）：pytorch搭建GAN（对抗网络）

1.GAN生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成假数据，而判别器则负责判断数据是真实的还是fake的。这两个网络互相竞争，生成器试图生成更真实的数据以欺骗判别器，而判别器则试图更好地识别生成的数据。GAN的基本思想是：通过训练生成器和判别器，使得生成器能够生成与真实数据非常相似的数据，同时使得判别
从零开始的奋豆·2023-12-03 08:01

深度学习（三）：pytorch搭建卷积神经网络

1.常用函数介绍0设备准备device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")这行代码是用来选择设备的，根据是否有可用的CUDA设备来选择使用GPU还是CPU进行计算。更详细的解释如下：torch.cuda.is_available()：这个函数用来检查是否有可用的CUDA设备。如果返回True，表示有可用的CUDA设备
从零开始的奋豆·2023-12-03 08:30

Pytorch-手写MNIST数据集模型训练过程

1、MNIST数据集简介60000张图片，包括10个类别，每个类别均为6000张，60000=10*6000；训练集50000张，测试集10000张；图片大小均为28*28，单通道灰度图像（0~255）；fromtorchvision.datasetsimportmnistimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplot
残剑天下论·2023-12-03 07:28

基于算能的国产AI边缘计算盒子8核心A53丨17.6Tops算力

●适配Caffe/TensorFlow/MxNet/PyTorch/ONNX/PaddlePaddle等主流深度学习框架，是行业内少数能同时兼容国内外深度学习框架的边缘计算设备之一。●支持Docker
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-03 07:31

深度学习——第03章 Python程序设计语言（3.1 Python语言基础）

而且，现在许多主流的深度学习框架，例如PyTorch、TensorFlow也都是基于Python。本课程主要是围绕“理论+实战”同时进行，所以本章将重点介绍深度学习中Python的必备知识点。
曲入冥·2023-12-03 07:13

【Pytorch入门】DAY2 数据集的使用，DataLoader使用

1.torchvision中数据集的使用以CIFAR10为示例importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset',train=True,download=True)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset',train=False,down
幸馥儿~·2023-12-03 06:05

【Pytorch入门】Day3 神经网络

基础Containers神经网络的骨架，往里面添加不同的内容，组成神经网络importtorchfromtorchimportnnclassFelix(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()defforward(self,input):output=input+1returnoutputfelix=Felix()x=torch.tensor(
幸馥儿~·2023-12-03 06:05

【Pytorch 入门】DAY 4 损失函数 模型的保存与下载

损失函数通俗理解，如下图所示，为理想与现实的差距计算实际输出和目标之间的差距为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）grad官方文档L1lOSSimporttorchfromtorch.nnimportL1Lossinputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)targets=torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.floa
幸馥儿~·2023-12-03 06:05

【Pytorch 入门】DAY5 完整的模型训练套路与模型验证

完整的模型训练套路importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfrommodelimport*#准备数据集train_data=torchvision.datasets.CIFAR10('d
幸馥儿~·2023-12-03 06:32

无脑018——win11部署whisper，语音转文字

1.conda创建环境condacreate-nwhisperpython==3.9condaactivatewhisper安装pytorchpipinstalltorch==1.8.1+cu101torchvision
吃肉不能购·2023-12-03 05:14

java实现简单的图片类别识别

1.maven依赖ai.djlapi0.4.0ai.djlrepository0.4.0ai.djl.pytorchpytorch-model-zoo0.4.0runtimeai.djl.pytorchpytorch-native-auto1.4.0runtime2
默默努力的小老弟·2023-12-03 05:31

深度学习原理与PyTorch实战

中文版pytorchhandbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行GitHub链接
22f9d17d554d·2023-12-03 03:47

pytorch实现遥感建筑物提取

本篇文章我们将学习如何使用pytorch实现遥感建筑物的智能提取。
DataAssassin·2023-12-03 03:42

都要2022年了，你还在纠结pytorch还是tensorflow？

PyTorch和TensorFlow近几年一直是深度学习领域的两大热门框架。PyTorch和TensorFlow都拥有丰富的API、广阔的用户群体，目前也都广泛用于学术研究和商业应用。
DataAssassin·2023-12-03 03:41

GPT-4论文精读

PytorchLightning框架的创始人WilliamFalcon说GPT-4的technicalreport其实就告诉大家Weusepython。
zzz_qing·2023-12-03 03:06

论文精读 && MediaPipe BlazeFace

Sub-millisecondNeuralFaceDetectiononMobileGPUsBlazeFace：基于移动GPUs的亚毫秒神经人脸检测论文地址：arxiv.org/pdf/1907.05047.pdf源码地址：GitHub-tkat0/PyTorch_BlazeFace
Flying Bulldog·2023-12-03 03:01

DQN原理及PyTorch实现【强化学习】

NSDT工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器-REVIT导出3D模型插件-3D模型语义搜索引擎欢迎来到我们的强化学习系列的第三部分。在上两篇博客中，我们介绍了强化学习中的一些基本概念，并研究了多臂bandit问题及其求解方法。这篇博客会有点长，因为我们将首先学习一些新概念，然后应用深度学习来构建深度R
新缸中之脑·2023-12-03 01:34

使用Pytorch从零开始实现CLIP

生成式建模知识回顾:[1]生成式建模概述[2]TransformerI，TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型[7]基于能量的模型[8]扩散模型I,扩散模型II引言2021年1月，OpenAI宣布了两种新模型：DALL-E和CLIP，这两种模型都是以某种方式连接文本和图像的多模态模型。在本文中，我们
Garry1248·2023-12-03 01:48

使用Pytorch从零开始实现BERT

TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型[7]基于能量的模型[8]扩散模型I,扩散模型II本博文是尝试创建一个关于如何使用PyTorch
Garry1248·2023-12-03 01:16

pytorch中Conv1d、Conv2d与Conv3d详解

1卷积介绍1.1什么是卷积卷积（convolution），是一种运算，你可以类比于加，减，乘，除，矩阵的点乘与叉乘等等，它有自己的运算规则，卷积的符号是星号*。表达式为：连续卷积表达式：离散卷积表达式为：从参数上来看，x+(n-x)=n，可以类比为x+y=n，也就是说f,g的参数满足规律y=-x+n，即g的参数是f的参数先翻转再平移n。把g从右边褶到左边去，也就是卷积的卷的由来。然后在这个位置对两
智慧医疗探索者·2023-12-03 01:14

【PyTorch】线性回归

文章目录1.代码实现1.1一元线性回归模型的训练2.代码解读2.1.tensorboardX2.1.1.tensorboardX的安装2.1.2.tensorboardX的使用1.代码实现波士顿房价数据集下载1.1一元线性回归模型的训练importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportTensorDatase
盛世隐者·2023-12-03 00:59

【深度学习】深度学习框架的环境配置

将解压后文件复制到cuda目录下1.2.验证是否安装成功2.配置conda环境2.1.安装anaconda2.2.conda换源2.3.创建conda环境2.4.pip换源3.配置深度学习框架3.1.PyTorch3.2
盛世隐者·2023-12-03 00:28

Pytorch：torch.utils.data.DataLoader()

如果读者正在从事深度学习的项目，通常大部分时间都花在了处理数据上，而不是神经网络上。因为数据就像是网络的燃料：它越合适，结果就越快、越准确！神经网络表现不佳的主要原因之一可能是由于数据不佳或理解不足。因此，以更直观的方式理解、预处理数据并将其加载到网络中非常重要。参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/596730297DataLoader加载和迭代数据集Dataloade
北方骑马的萝卜·2023-12-03 00:07

Pytorch：torch.optim详解

torch.optim是PyTorch中的一个模块，它提供了各种优化算法的实现，用于自动化地优化神经网络的参数。换句话说，torch.optim可以帮助我们让模型更好地学习，从而提高性能。
北方骑马的萝卜·2023-12-03 00:35

分类任务使用Pytorch实现Grad-CAM绘制热力图

以下是本文的参考视频和代码链接，我主要看的是B站霹雳吧啦老师的视频和代码（感谢我导）视频链接：使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图_哔哩哔哩_bilibilih
钟黎丶·2023-12-02 22:16

基于算能的国产AI边缘计算盒子,内置强悍TPU | 32TOPS INT8算力

16TFLOPS@FP16，2TFLOPS@FP32高算力●单芯片最高支持32路H.264&H.265的实时解码能力●支持国产算法框架Paddle飞桨，适配Caffe/TensorFlow/MxNet/PyTorch
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-02 22:36

国产AI边缘计算盒子，双核心A55丨2.5Tops算力

●支持Caffe、ONNX/PyTorch深度学习框架，提供resnet50、yolov5等AI算法基础例程。●Mindstudio图形化开发环境，集成模型转换量化和网络性能调优工具，提高应用开发
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-02 22:36

计算机视觉的应用21-基于含有注意力机制的CoAtNet模型的图像分类任务实现，利用pytorch搭建模型

本文我们将详细介绍CoAtNet模型的原理，并通过一个基于PyTorch框架的实例，展示如何加载数据，训练含有注意力机制的CoAtNet模型，从操作上理解该模型。
微学AI·2023-12-02 20:33

YOLOv8 第Y7周 水果识别

1.创建文件夹：YOLOv8开源地址--ultralytics-main文件下载链接：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO
风筝超冷·2023-12-02 18:01

Pytorch安装与测试

condacreate-nPytorchpython=3.6离线安装包（没试过），应该可以https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
ouger爱编程·2023-12-02 18:01

安装pytorch3d最简单方法

推荐博客：https://blog.csdn.net/weixin_43357695/article/details/126063091https://zhuanlan.zhihu.com/p/627637604
Zero_to_zero1234·2023-12-02 17:19

转载：利用Flask实现深度学习模型部署

推荐博客深度学习模型部署篇——利用Flask实现深度学习模型部署（三）pytorch中文文档-通过带Flask的RESTAPI在Python中部署PyTorch利用flask搭建深度学习服务
Zero_to_zero1234·2023-12-02 17:43

【项目部署调试】 AnimateDiff

Assertionerror错误来源：animate.py第55、56行必须安装xformers库pipinstallxformers注意安装的xformers需要确认好与自己pytorch版本对应的版本
_bh·2023-12-02 17:08

pytorch 多卡并行训练

目录设置参数：训练时参数：调用命令：设置参数：importargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--batch_size',type=int,default=64,help='Batchsizefortraining')parser.add_argument('--local_rank',type=int,defa
AI视觉网奇·2023-12-02 17:34

竞赛选题 题目：基于深度学习的人脸表情识别 - 卷积神经网络 竞赛选题 代码

文章目录0简介1项目说明2数据集介绍：3思路分析及代码实现3.1数据可视化3.2数据分离3.3数据可视化3.4在pytorch下创建数据集3.4.1创建data-label对照表3.4.2重写Dataset
laafeer·2023-12-02 16:26

详细介绍torch中的from torch.utils.data.sampler相关知识

PyTorch中的torch.utils.data.sampler模块提供了一些用于数据采样的类和函数，这些类和函数可以用于控制如何从数据集中选择样本。
高山莫衣·2023-12-02 16:19

MobileNetV2-SSDLite代码分析-5 train

Github库地址：pytorch-ssd/train_ssd.py创建网络create_net=lambdanum:create_mobilenetv2_ssd_lite(num,width_mult
祁晏晏·2023-12-02 15:31

Pytorch Tensor Slice

1.普通的sliceIn[2]:x=torch.arange(12).reshape(4,3)In[3]:xOut[3]:tensor([[0.,1.,2.],[3.,4.,5.],[6.,7.,8.],[9.,10.,11.]])In[4]:x.dtypeOut[4]:torch.float32In[5]:y=x[2:,:]In[6]:yOut[6]:tensor([[6.,7.,8.],[9.
昵称己存在·2023-12-02 15:22
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