Pytorch深度学习初探

人工智能学习框架：深入解析与实战指南

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。

一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展

AI天才研究院·2025-01-28 10:30

【物联网初探】- 07 - ESP32 利用 wifi 进行 UDP 通信（Arduino IDE）

【物联网初探】-07-ESP32利用wifi进行UDP通信（ArduinoIDE）文章目录1.硬件、接线、环境配置2.ESP32下的wifi基本功能(arduino)3.ESP32下UDP通信3.1TCP

银时大魔王·2025-01-28 09:27

# 第一章：认识chatgpt

神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库

出门喝奶茶·2025-01-28 09:27

机器学习&深度学习目录

机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ViT（论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale）_UQ

UQI-LIUWJ·2025-01-28 09:26

遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响

1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。解决方案：通常将大图裁剪为小尺寸的补丁（patches），例如256x256或512x512。小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、

司南锤·2025-01-28 08:18

如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题

PyTorch实现：importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_

司南锤·2025-01-28 08:18

#深度学习：从基础到实践

深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。

single_ffish·2025-01-28 07:41

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一

985小水博一枚呀·2025-01-28 06:38

基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。

2025年数学建模美赛·2025-01-28 05:30

Isaac Lab

isaacsimcondacreate-nisaaclabpython=3.10condaactivateisaaclabpipinstalltorch==2.2.2--index-urlhttps://download.pytorch.org

独鹿·2025-01-28 04:50

【Python】已解决：error: subprocess-exited-with-error

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-28 03:15

AI在电商平台商品描述生成中的应用

AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词：人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。

AI天才研究院·2025-01-28 02:31

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。

弥树子·2025-01-28 02:29

【Python】已解决：（cmd进入Python环境报错）No Python at ‘C:\Users…\Python\Python39\python.exe’

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-28 01:57

深度学习之基于Django+YOLOv5商标识别

随着深度学习技术的不断发展，尤其是目标检测领域的进步，自动化、高精度的商标识别成为可能。本项目旨在利用DjangoWeb框架和YOLO

Q1744828575·2025-01-28 01:57

动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅

目录填充步幅小结在上一节的例子（下图）中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在上一节中所概括的那样，假设输入形状为nh×nw，卷积核形状为kh×kw，那么输出形状将是(nh−kh+1)×(nw−kw+1)。因此，卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）

像污秽一样·2025-01-28 00:49

[论文笔记] Megatron: mistral sliding window（ImportError: /workspace/venv/lib/python3.10/site-packag报错解决）

pyTorch—TransformerEngine1.2.1documentation论文：https://arxiv.org/pdf/2310.06825.pdftransformerengine的slidingwindow

心心喵·2025-01-28 00:46

RTX 4090D和A10和T4显卡差别、价格对比

NVIDIAA10:专为数据中心和企业应用设计，优化了AI推理、深度学习、虚拟桌面基础设施(VDI)以及多实例GPU（多用户共享显卡

张3蜂·2025-01-27 22:05

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-27 22:46

非凸科技招聘来啦！技术岗及非技术岗由你选！欢迎大家加入！

BlackRock等，以及多位来自腾讯、字节跳动的顶尖工程师；在职员工100+，投研和技术团队占总人数比例75%，多位成员是ACM/ICPCWorldFinal选手；公司司正基于Rust生态，结合机器学习、深度学习等新兴技术

·2025-01-27 22:14

深度学习-70-大语言模型LLM之基于大模型LLM与检索增强技术RAG的智能知识库

文章目录1RAG出现的背景2搭建过程2.1数据收集2.2数据处理2.2.1数据清洗与预处理2.2.2文本分块2.2.3微调数据格式统一2.3建立向量索引2.4大模型选择与微调3开源知识库项目3.1FastGPT3.2AnythingLLM3.3LangChain-Chatchat4商业化解决方案4.1百度智能云+千帆大模型知识库4.2阿里云PAI+向量检索5参考附录1RAG出现的背景自从2022年

皮皮冰燃·2025-01-27 21:31

transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景

Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架，它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型，尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理（NLP）的模型。

余生H·2025-01-27 21:59

Python magenta库：一款人工智能生成音乐与艺术的创新工具

Magenta是由Google推出的一个开源项目，它结合了深度学习与艺术创作，为开发者提供了一系列强大的工具，帮助他们创作音乐、绘画等艺术作品。

程序员喵哥·2025-01-27 21:27

Python&aconda系列：CUDA+Anaconda的安装以及 Conda实用命令

这里写目录标题一.深度学习环境配置：CUDA+Anaconda的安装3.1.1CUDA简介3.1.2查看电脑显卡型号是否支持CUDA的安装3.1.3查看电脑显卡的驱动版本3.1.4根据显卡驱动版本下载支持的

坦笑&&life·2025-01-27 20:54

pytorch 手写数字识别

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportstructimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltclassNet(nn.Module):def__init__(self):super

CrxzYia·2025-01-27 20:54

深度学习探索：ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-01-27 20:22

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

【深度学习】Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation

理想不闪火·2025-01-27 19:46

人工智能技术的应用前景及未来发展

随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。

键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用关键词：人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用1.背景介绍2.

AI大模型应用之禅·2025-01-27 16:52

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如，在一个图像分类任务中，过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节（如某张猫图片背景中的一个小污点）都学习得过于精细，以至于在测试集中，只要图像背景稍有不同，就无法正确分类。2.欠拟合（Un

发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

【TVM 教程】线性和递归核

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-27 13:59

pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel

1.单机多卡概述单卡多级的模型训练，即并行训练，可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指，多张GPUs使用相同的模型副本，但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指，多张GPUs使用同一batch的数据，分别训练模型的不同部分.2.DataParallel源码2.1需要传入的参数module(Module):被并行运算的模型device_ids=None:CUDAdevicesoutput

Major Tom _·2025-01-27 13:03

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域，凭借其强大的特征学习能力，成为人工智能的核心技术之一。

一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域，神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。

君君学姐·2025-01-27 08:29

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 B 题生产过程中的决策问题详细思路+matlab代码+python代码+论文范例

5号6号半价，会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖，想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生，容易获得省奖！

2025年数学建模美赛·2025-01-27 06:16

使用 Pyro 和 PyTorch 的贝叶斯神经网络

几个月前，当我按照PyTorch官方教程并为自己构建了一个运行良好的简单分类器时，我也有同样的感觉。

无水先生·2025-01-27 05:45

第八章：AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用

1.背景介绍1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）是一种深度学习技术，由伊玛·古德姆（IanGoodfellow）于2014年提出。

AI天才研究院·2025-01-27 05:11

开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel：优化大模型应用性能新路径

点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者：杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架，SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程，而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion

OpenVINO 中文社区·2025-01-27 04:08

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_1309399183·2025-01-27 03:58

Meta Llama 3 使用 Hugging Face 和 PyTorch 优化 CPU 推理

原文地址：meta-llama-3-optimized-cpu-inference-with-hugging-face-and-pytorch了解在CPU上部署Meta*Llama3时如何减少模型延迟2024

lichunericli·2025-01-27 00:37

Llama3本地部署的解决方案

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·2025-01-27 00:36

深入解析vLLM：加速大模型推理的高效框架

深入解析vLLM：加速大模型推理的高效框架引言在现代深度学习应用中，大型语言模型（如GPT、GLM、LLaMA、Qwen等）的推理速度和资源利用率成为关键挑战。

秋声studio·2025-01-27 00:34

AI 驱动的创业产品设计趋势：大模型赋能下的创新

AI驱动的创业产品设计趋势：大模型赋能下的创新一、背景随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习和大型语言模型（如GPT）的广泛应用，AI正在逐渐改变创业产品设计的游戏规则。

AI天才研究院·2025-01-26 23:28

nvdia triton server运行pt文件

可以选择直接运行pytorch的pt文件，以下为操作步骤。1.pytorch后端环境编译步骤原理是使用pytorchC++API运行pt文件模型。

滑稽的柴犬·2025-01-26 23:27

简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程

我们以识别生物信号为例子，其他类似与图像、文本和目标/故障检测的同样适用1.信号预处理；首先要将得到的生物信号进去噪音去除，另外所有的生物信号由于采样时间不同可能长度并不一样，这时候你需要统一长度。2.特征工程；你需要对所有的经过预处理并且将要输入神经网络的信号提取特征，比如信号的频谱图、时间-频率图或者是一些非线性的动力学特征，比如相空间这些。最重要的是提取的特征数据形状必须一致。3.搭建深度学

懒大王12138·2025-01-26 21:11

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。

cda2024·2025-01-26 20:39

深度学习篇---Anaconda&LabelImg

文章目录前言第一部分：Anaconda是什么？1.简介2.特点（1）包管理器Conda（2）环境管理（3）预装包（4）跨平台（5）社区支持3.安装WindowsLinux3.基本命令（1）conda--version（2）condaupdateconda（3）condacreate--namemyenvpython=3.6（4）condaactivatemyenv（5）condadeactivat

Ronin-Lotus·2025-01-26 20:06

实现 strStr() （KMP算法初探）

字符串5.实现strStr()（KMP算法初探）28.找出字符串中第一个匹配项的下标-力扣（LeetCode）代码随想录难度3-简单（但是个人觉得用KMP算法解决并不简单）（可以直接拉到最后看KMP算法的

Mophead_Zarathustra·2025-01-26 19:28

【安装cudnn】

官网下载并安装如果打算使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并且需要GPU加速，可能还需要安装NVIDIA的cuDNN库，它是一个GPU加速的深度神经网络库。

Eternal-Student·2025-01-26 17:18

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