Pytorch散记

【Python 进阶3】常见的 call 和 forward 区别

在Python和深度学习框架（如PyTorch）中，__call__和forward是两个不同的概念，它们的用途和实现方式有明显区别：1.
多恩Stone·2025-06-12 02:22

python打卡第47天

defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names,num_samples=3):"""可视化模型的注意力热力图，展示模型关注的图像区域参数:model:训练好的PyTorch
zdy1263574688·2025-06-11 21:49

python打卡第48天

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致**torch.randn
whyeekkk·2025-06-11 21:18

深度学习框架pytorch入门与实践

深度学习框架pytorch是由Facebook开发的一种开源机器学习库，它可以用于构建和训练神经网络模型。本文将介绍pytorch的入门知识和实践技巧。
风吹晚风悠·2025-06-11 21:48

python第48天打卡

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：
zdy1263574688·2025-06-11 21:43

Deep Lake 简介

张量存储数据以张量格式存储，兼容主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。数据
·2025-06-11 19:57

【深度学习实战】图像二分类任务的精度优先模型推荐

这些模型在PyTorch中有良好支持，可通过微调预训练模型或从头训练来应用。每种模型的介绍、微调/从头训练建议、精度表现和对趋势图类图像的适用性分析如下。
云博士的AI课堂·2025-06-11 16:12

开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe

开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe0.前沿开放词汇检测的概念CLIP模型1.YOLOE环境配置1.1虚拟环境1.2YOLOE模型推理测试1.2.1文本提示检测和分割测试1.2.2无提示检测和分割
wangxiaobei2017·2025-06-11 09:21

Conda安装pytorch和cuda出现问题的解决记录

pytorch已经安装却显示cuda不可用问题表现：pytorch已经安装，代码能够正常运行，但是不能识别到GPU，Cuda显示不可用。
IOT.FIVE.NO.1·2025-06-11 09:47

使用Conda安装Pytorch遇到CondaSSLError以及cudatoolkit版本不兼容问题

EncounteredanSSLerror.Mostlikelyacertificateverificationissue.Exception:HTTPSConnectionPool(host='conda.anaconda.org',port=443):Maxretriesexceededwithurl:/pytorch
材料转码·2025-06-11 06:30

拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满

importtorchimporttimedefstress_test_gpu(matrix_size=16384,duration=300):"""对GPU进行压力测试，通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size:矩阵维度大小，增大可提高计算复杂度duration:测试持续时间（秒）"""#检查CUDA是否可用ifnottorch.cuda.is_available():
MYH516·2025-06-11 06:00

conda一键安装pytorch-cuda环境的方法

1.配置conda源在windows下的user目录中的修改.condarc文件为`show_channel_urls:truessl_verify:truechannels:-http://conda.anaconda.org/gurobi-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free-https://mirrors.tuna.t
·2025-06-11 06:00

python训练营打卡第48天

随机函数与广播机制知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制
ppdkx·2025-06-10 16:16

基于 PyTorch 和 OpenCV 的实时表情检测系统

可以通过摄像头或视频文件进行表情检测。系统会在画面上实时标注人脸和识别出的表情，并提供统计信息和推荐内容。python运行importcv2importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromtorchvisionimporttransforms,modelsfromPILimportImageimporttimeimportosimportargpar
万能小贤哥·2025-06-10 16:13

python打卡day48

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：
纨妙·2025-06-10 08:54

神经网络学习-神经网络简介【Transformer、pytorch、Attention介绍与区别】

神经网络学习笔记本笔记总结了神经网络基础理论、常见模型结构、优化方法以及PyTorch实践，适用于初学者和进阶者查阅学习。
Crabfishhhhh·2025-06-10 06:39

rnn判断string中第一次出现a的下标

#coding:utf8importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportrandomimportjson"""基于pytorch的网络编写实现一个RNN
·2025-06-10 02:37

神经网络 隐藏层

示例代码（使用PyTorch）：python运行import
MYH516·2025-06-10 02:04

基于PyTorch和YOLOv5的完整代码训练使用——衣物皮革类数据集_织物布匹缺陷检测数据集 5921张(6类）深度学习目标检测模型训练

以下是一个基于PyTorch和YOLOv5的完整代码示例，涵盖了数据准备、模型训练、验证和评估等关键步骤。我们将使用YOLOv5作为目标检测模型，因为它在实时检测任务中表现出色。
QQ67658008·2025-06-09 19:24

利用机器学习构建肺炎诊断模型与绘制热力图

不久前，斯坦福大学的研究人员发表了一篇关于利用深度学习推动肺炎诊断前沿的论文，这激发了本文作者的兴趣，并尝试在PyTorch中实现相关工作。
t0_54program·2025-06-09 19:53

PyTorch：动态计算图的革命与深度学习工程实践

从研究原型到生产部署，PyTorch正在重塑深度学习开发的全生命周期。本文将系统解构动态计算图的数学本质，梳理从张量操作到分布式训练的完整技术栈，为开发者提供从入门到精通的工程化指南。
Gupao12·2025-06-09 17:36

基于Transformer实现机器翻译（日译中）

本文将详细介绍如何使用PyTorch、Torchtext、SentencePiece以及JupyterNotebook构建一个日语到中文的机器翻译模型。
觉今是昨非·2025-06-09 16:01

【图像超分】论文复现：轻量化超分 | 频域感知Transfomer模型FreqFormer的Pytorch源码复现，跑通源码，获得指标、模型复杂度、超分结果图，架构拆解与源码对应，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通FreqFormer源码，获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、FLOPs、超分可视化结果；
十小大·2025-06-09 14:50

Neus复现（DTU数据集）

复现参考链接：1、Ubuntu复现NeuS（用体绘制学习神经隐式曲面用于多视图重建）——NeRF应用：表面重建_neus复现-CSDN博客2、Ubuntu18.04复现NeuS（Pytorch）_neus
ashore_xsl·2025-06-09 13:10

DAY48

随机张量的生成在PyTorch中，torch.randn()是一个常用的随机张量生成函数，它可以创建一个由标准正态分布（均值为0，标准差为1）随机数填充的张量。
·2025-06-09 13:09

DAY 48 随机函数与广播机制

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：
MasterLLL0228·2025-06-09 13:08

Ascend Extension for PyTorch是个what？

1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架，使昇腾NPU可以支持PyTorch框架，为PyTorch框架的使用者提供昇腾
zjun3021·2025-06-08 06:02

win10 环境进行 python + pytorch + yolov8 + tensorRT( c++版 ) 测试过程记录

参考博客：1.YOLOv8模型转换pt-＞onnx(附上代码)：https://blog.csdn.net/2303_80018785/article/details/1381949612.yolov8的TensorRT部署（C++版本）：https://blog.csdn.net/liujiahao123987/article/details/133892746test.cpp就是使用此博客的d
狄龙疤·2025-06-08 04:40

基于端到端深度学习模型的语音控制人机交互系统

系统采用Python语言开发，使用PyTorch框架实现端到端的语音识别（ASR）和语音合成（TTS）模型。系统支持自定义设备控制接口，可扩展性强，适用于智能家居、工业控制等多种场景。
pk_xz123456·2025-06-08 02:00

安装了torch发现是cpu版本怎么办？

全局可用：安装的包对所有项目可见（适合常用工具如numpy、pandas）可以省略以下步骤（防止污染环境）创建并激活环境condacreate-npytorch_gpupython=3.10-ycondaactivate
·2025-06-08 01:56

linux环境下使用Conda 安装pytorch

先确保已安装cuda（请点击查看是否安装了cuda）,cudnn（请点击查看cudnn的安装），然后才能装pytorch。一、安装pytorch1、激活虚拟环境。
熹熹爱编程·2025-06-07 20:20

《从零构建大模型》系列（20）：因果注意力——大语言模型的核心安全机制

1.1文本生成的本质要求1.2信息泄露的风险二、因果注意力的实现原理2.1掩码机制详解2.2PyTorch实现步骤三、完整因果注意力实现3.1基础因果注意力类3.2设备感知实现技巧四、Dropout在注意力机制中的应用
Sonal_Lynn·2025-06-07 14:43

Python训练第四十二天

PyTorch提供了一种强大的工具——hook函数，它允许我们在不修改模型结构的情况下，获
火兮明兮·2025-06-07 10:20

基于PyTorch的少样本学习(Few-shot Learning)实现

基于PyTorch的少样本学习(Few-shotLearning)实现：用"小抄"教会AI快速学习新任务关键词：少样本学习、PyTorch、元学习、支持集、原型网络摘要：传统深度学习需要"海量数据喂养"
AI原生应用开发·2025-06-07 09:42

sklearn 和 pytorch tensorflow什么关系

Scikit-learn、PyTorch和TensorFlow是Python生态中互补的机器学习库，但它们的定位和应用场景有明显区别：核心定位对比库主要定位抽象层级核心优势典型场景Scikit-learn
MYH516·2025-06-07 05:09

【PyTorch】CUDA基础知识

为了追求更快的速度，机器学习研究人员开始利用一些计算机中的特殊硬件。这些硬件原本是用来提升图形处理性能的，叫做显卡。NVIDIACUDA显卡中包含一个GPU，它能够以高度并行化的方式实现矩阵乘法。在很长一段时间，英伟达（NVIDIA）的GPU市场份额一直保持领先。他们有一套成熟的软件工具，可以充分利用硬件加速。这套软件框架就是CUDA。MVIDIA的竞争对手是AMD。在Python中使用CUDA创
沐兮Krystal·2025-06-07 05:08

SFT实战微调Gemma

1.运行环境搭建：虚拟环境实验要求：python3.10及以上版本pytorch1.12及以上版本，推荐2.0及以上版本建议使用CUDA11.4及以上transformers>=4.38.0请务必采用上面的环境
原味奶茶_三分甜·2025-06-06 22:53

《Pytorch深度学习实践》ch5-Logistic回归

------B站《刘二大人》1.Classification经典的分类数据集：MNIST（0-9）导入数据集：（路径，训练集/测试集，是否下载）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.MINIST(root='../dataset/mnist',train=True,download=True)test_set=torchvision.dat
拾零吖·2025-06-06 13:18

＜记录＞基于pytorch的cifar-10卷积神经网络（CNN）分类

0，开始之前（不使用GPU可以直接跳到第一步）运行环境：win10+py3.7.8+pycharm（可选部分：GPU环境：GTX1660+cuda10.2+cudnn8.1.0）cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包，安装稍有点麻烦训练模型过程中使用GPU加速是可选的，如：device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()els
shc9912·2025-06-06 12:17

【1】Pytorch基本知识

维度变换操作4.Broadcast广播机制5.拼接与拆分6.基本运算7.统计属性8.高级用法9.类型转换importtorch基本的数据类型如图所示1.创建Tensor的基本操作#Importfromnumpytorch.from_numpy
Clichong·2025-06-06 12:47

Python打卡训练营学习记录Day45

一、tensorboard的基本操作1.1发展历史TensorBoard是TensorFlow生态中的官方可视化工具（也可无缝集成PyTorch），用于实时监控训练过程、可视化模型结构、分析数据分布、对比实验结果等
FanfanPyt·2025-06-06 12:44

第36节：PyTorch基本张量操作

1.张量基础概念张量(Tensor)是PyTorch中的核心数据结构，可以看作是多维数组的扩展。在PyTorch中，张量不仅用于存储数据，还是构建神经网络的基础组件。
点我头像干啥·2025-06-06 12:44

MLP多层感知机与Pytorch实现

参考文章：1.动手学深度学习——多层感知机（原理解释+代码详解）_多层感知机代码-CSDN博客2.4.1.多层感知机—动手学深度学习2.0.0documentation3.深度理解多层感知机（MLP）|米奇妙妙屋1.神经网络由来神经网络的灵感取自于生物上的神经元细胞。希望仿照人类神经网络的结构，搭建一种人为的神经网络结构，从而使其能够完成一些计算任务。神经网络中计算的基本单元是神经元，一般称作节点
zs_dolphin·2025-06-06 10:30

生成式AI模型学习笔记

AI模型1.定义2.生成式模型与判别式模型3.深度生成式模型的类型3.1能量模型3.2变分自编码3.2.1变分自编码器（VariationalAutoencoder,VAE）简介3.2.2代码示例（以PyTorch
Humbunklung·2025-06-06 09:19

[特殊字符] YOLOv10 终极指南：原理详解 + 实战教学 + 创新应用

condacreate-nyolov10python=3.9condaactivateyolov10#安装核心库pipinstallultralyticstorch==2.0.0--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org
Uyker·2025-06-06 06:34

探索AI人工智能领域，PyTorch的无限可能

探索AI人工智能领域，PyTorch的无限可能关键词：PyTorch、深度学习框架、动态计算图、自动求导、AI应用摘要：在人工智能的浪潮中，PyTorch凭借其“动态计算图”的核心特性和“Python般丝滑
·2025-06-06 05:54

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)原书中的
陆或愉·2025-06-06 03:18

『大模型笔记』混合专家模型(Mixed Expert Models，简称 MoEs)

2.MoE的PyTorch示例代码2.1.代码图示2.1.理解torch.std2.1.1.参数介绍2.1.1.基本例子2.1.1.矩阵的例子2.1.1.用作损失的一部分3.MoE优缺点4.参考文章混合专家模型
AI大模型前沿研究·2025-06-06 02:42

deepseek问答：torch.full() 函数详解

torch.full()是PyTorch中用于创建指定形状、所有元素值都相同的新张量的核心函数。它在深度学习中有广泛应用，尤其是在初始化张量和创建特殊数据结构时。
溯源006·2025-06-06 00:58

deepseek问答记录：请讲解一下torch.full_like()

torch.full_like()是PyTorch中的一个张量创建函数，用于创建一个与输入张量形状相同但所有元素值都填充为指定标量值的新张量。
溯源006·2025-06-06 00:57
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