Pytorch源码分析第17页

Pytorch 学习笔记--torch.linspace()函数

先看Pytorch官方的解释：简单来说，就是返回一个一维张量，这个张量包含由start到end的均匀间隔steps的n个点参数：start(float)-区间的起始点end(float)-区间的终点steps

SAMSTAYREAL·2024-02-05 09:35

PyTorch：torch.linspace

函数定义：torch.linspace(start,end,steps=100,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→Tensor作用：返回从起始值start(含)到结束值end(含)之间steps个等步距的值的一维张量，步距为(end+1-start)/steps。有点拗口，直接用例子分

地球被支点撬走啦·2024-02-05 09:32

Pytorch: nn.dropout

Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。通过随机地失活神经元（将其输出设为零），模型在训练期间不会过度依赖于任何一个神经元，减少了复杂模型在训练数据上的过拟合风险。提高模型的鲁棒性：Dropout可以使模型对输入的微小变化更加鲁棒，因为模型不会过分

湫兮之风·2024-02-05 09:31

PyTorch 2.2 中文官方教程（一）

PyTorch秘籍PyTorch秘籍原文：pytorch.org/tutorials/recipes/recipes_index.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0秘籍是关于如何使用特定

绝不原创的飞龙·2024-02-05 09:01

Pytorch: torch.linspace等间隔数值函数

torch.linspace是PyTorch提供的一个用于生成等间隔数值的函数。具体而言，torch.linspace会在指定的区间内生成指定数量的等间隔数值。

湫兮之风·2024-02-05 09:59

PyTorch 2.2 中文官方教程（十七）

（Beta）使用缩放点积注意力（SDPA）实现高性能Transformer原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/scaled_dot_product_attention_tutorial.html

绝不原创的飞龙·2024-02-05 08:04

Pytorch机器学习——3 神经网络（五）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.3前向算法当我们使用前馈神经网络接受输入x并产生输出时，信息通过网络向前流动。

辘轳鹿鹿·2024-02-05 08:45

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.2

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。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.2NetworkUsingBlocks:VGGimportmat

南七澄江·2024-02-05 08:20

PyTorch 2.2 中文官方教程（十八）

开始使用完全分片数据并行（FSDP）原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/FSDP_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：HamidShojanazeri

绝不原创的飞龙·2024-02-05 08:46

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.1

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。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.1DeepConvolutionalNeuralNetwork:

南七澄江·2024-02-05 08:45

PyTorch 2.2 中文官方教程（八）

训练一个玛丽奥玩游戏的RL代理原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/mario_rl_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0注意点击这里下载完整的示例代码作者

绝不原创的飞龙·2024-02-05 08:45

Runtime源码剖析对象、类(元类)与isa

从这篇博客开始我们就会进行Runtime源码分析，所以你需要准备一份最新的源代码，源码建议从Apple官方获取本篇博客所用的是750.1版本的objc4源码(目前最新版)对象objc_object定义在

萨缪·2024-02-05 08:20

nginx slice模块的使用和源码分析

文章目录1.为什么需要ngx_http_slice_module2.配置指令3.加载模块4.源码分析4.1指令分析4.2模块初始化4.3slice模块的上下文4.2$slice_range字段值获取4.3httpheader

码农心语·2024-02-05 06:40

nginx flv模块的使用和源码分析

这里写自定义目录标题1.为什么需要ngx_http_flv_module2.配置指令3.加载ngx_http_flv_module模块4.源码分析4.1指令分析4.2ngx_http_flv_handler

码农心语·2024-02-05 06:40

继续PyTorch！

PyTorch框架保留了Torch的动态计算图特性并结合了Python语言的易用性和丰富资源。

科学禅道·2024-02-05 06:15

win10 miniconda pytorch1.5安装

首先自己先装好自己的cuda驱动，我自己装的是9.2的版本，装的方法可自行百度miniconda安装miniconda是conda的轻量级版本，相比anaconda占用空间小。直接在清华镜像下载安装包https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/选择python3.8的最新版本，下载完后直接双击安装，选择自己的安装路径，一路next

咸鱼丶的自我修养·2024-02-05 04:40

跑通CLIP4STR，用于字符识别的预标签制作

下载模型clip4str_base16x16_d70bde1f2d.ckpt和ViT-B-16.pt；首先根据工程中的README.md进行环境处理：Requires`Python>=3.8`and`PyTorch

猫猫与橙子·2024-02-05 02:24

[Unity Sentis] 了解 Sentis 中的模型

要获得与Sentis兼容的模型，您可以执行以下操作之一：在TensorFlow、PyTorch或Keras等框架中训

Unity尧明·2024-02-05 02:53

[Unity Sentis] Sentis 中的 Tensor 基本原理

Sentis中的张量的工作方式与TensorFlow、PyTorch和其他机器学习框架中的张量类似。Sentis中的张量最多可以有8个维度。如果张量的维度为

Unity尧明·2024-02-05 02:53

linear_regression_2.ipynb

outputs":[],"source":["%matplotlibinline\n","%reload_extautoreload\n","%autoreload1\n","%aimportd2lzh_pytorch

fallinmix·2024-02-05 02:49

PyTorch中的nn.Embedding的使用、参数及案例

PyTorch中的nn.Embedding的使用Embedding层在神经网络中主要起到降维或升维的作用。

神奇的布欧·2024-02-05 00:53

JAVASE进阶：Collection高级（2）——源码剖析ArrayList、LinkedList、迭代器

‍作者简介：一位大四、研0学生，正在努力准备大四暑假的实习上期文章：JAVASE进阶：Collection高级（1）——源码分析contains方法、lambda遍历集合订阅专栏：JAVASE进阶希望文章对你们有所帮助

布布要成为最负责的男人·2024-02-04 23:04

JAVASE进阶：函数式编程——lambda表达式替代匿名内部类

源码分析——字符串拼接底层原理、StringBuilder底层原理订阅专栏：JAVASE进阶希望文章对你们有所帮助lambda表达式，高级程序员写起来真的是信手拈来，而且他们经常是把lambda放在Collection

布布要成为最负责的男人·2024-02-04 23:34

JAVASE进阶：Collection高级（1）——源码分析contains方法、lambda遍历集合

‍作者简介：一位大四、研0学生，正在努力准备大四暑假的实习上期文章：JAVASE进阶：函数式编程——lambda表达式替代匿名内部类订阅专栏：JAVASE进阶希望文章对你们有所帮助打算法竞赛的时候用的C++，为了方便敲代码基本上都不怎么用iterator来遍历集合，都是直接使用的下标。但在JAVA，下标遍历的方式不适合所有的集合，因为集合中还包含了Set，其没有索引的概念。又因为Java具有泛型编

布布要成为最负责的男人·2024-02-04 23:03

SpringBoot响应处理源码分析以及自定义MessageConverter

文章目录自定义pojo类通过@ResponseBody响应数据为json格式源码解析内容协商自定义MessageConverter自定义pojo类通过@ResponseBody响应数据为json格式源码解析1、RequestMappingHandlerAdapter.class返回值处理器执行目标方法2、ServletInvocableHandlerMethod.class确定参数，真正执行目标方

Allure丶soul·2024-02-04 22:09

详细流程安装Anaconda，开启AI第一步【Windows版】

AI时代来临，让我们开启Pytorch之旅第一步，安装AnacondaAnaconda：数据科学的利器Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，用于计算科学，特别是数据科学。

心安成长·2024-02-04 22:37

论文阅读_视觉注意力模型生成图片标题

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1502.03044.pdf参考代码：https://github.com/parksunwoo/show_attend_and_tell_pytorch

xieyan0811·2024-02-04 22:33

超级详细的YOLOV8教程

制作数据集3.部署YOLOV8的代码3.1远程部署3.1.1项目下载3.1.2修改代码3.1.2.1训练模型3.1.2.1验证模型3.2本地部署3.2.1YOLOV8项目部署3.2.2cuda、cudnn、Pytorch

李小狗儿·2024-02-04 21:46

RocketMQ源码分析（五）消息的存储

RocketMQ存储的文件主要包括Comitlog文件、ConsumeQueue文件、IndexFile文件。CommitLog：消息存储文件，所有消息主题的消息都存储在CommitLog文件中。ConsumeQueue：消息消费队列，消息到达CommitLog文件后，将异步转发到消息消费队列，供消息消费者消费。IndexFile：消息索引文件，主要存储消息Key与Offset的对应关系。以下是核

甘_·2024-02-04 21:16

PyTorch 2.2 中文官方教程（十四）

参数化教程原文：译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：MarioLezcano注意点击这里下载完整示例代码在本教程中，您将学习如何实现并使用此模式来对模型进行约束。这样做就像编写自己的nn.Module一样容易。对深度学习模型进行正则化是一项令人惊讶的挑战。传统技术，如惩罚方法，通常在应用于深度模型时效果不佳，因为被优化的函数的复杂性。当处理病态模型时，这一点尤为棘手。这些模型的示例包括

绝不原创的飞龙·2024-02-04 21:55

RNN的具体实现

这篇文章真的巨好，特别适合新手做复现Pytorch循环神经网络（RNN）快速入门与实战_torchrnn-CSDN博客

conch0329·2024-02-04 20:56

RNN实战具体跑的代码

一、首先先上代码：这个是接pytorchAPI的调用代码importtorchimporttorch.nnasnnbs,T=2,3#批次大小，输入序列长度input_size,hidden_size=2,3

conch0329·2024-02-04 20:53

【tomcat路径匹配源码分析】搞懂tomcat中web.xml配置servlet的url-pattern为“/“和“/*“的区别

搞懂tomcat中web.xml配置servlet的url-pattern为"/"和"/*"的区别前言结论Servlet匹配规则（tomcat源码）分析举个例子路径配置为`/`导致拦截静态资源问题的解决方案总结原文地址前言我在写原生javaWEB项目时，想通过注册一个servlet实现拦截所有请求由HandOutServlet统一分发，于是我就想到把urlPatterns设置为"/"但是这个会出现

MysticalDream·2024-02-04 20:35

nginx源码分析笔记（二）：nginx整体结构、进程模型

1、nginx的整体结构master属于root用户worker进程属于nobody，权限比较低，安全性比较高。受到攻击时。2、nginx进程模型一个master多个worker进程。master是监控进程，不处理具体业务，管理worker进程。worker处理具体业务，包括连接和读写信号。3、master和worker之间采用信号或者共享内存进行通讯。看代码。4、worker进程如果死掉，mas

奥斯特洛司机·2024-02-04 19:51

docker 主进程日志_docker exec 与容器日志

主讲人为DaoCloud核心开发团队成员Allen(孙宏亮)，他是InfoQ「Docker源码分析」专栏作者，已出版《Docker源码分析》一书。

weixin_39977488·2024-02-04 19:13

CocosCreator3.8源码分析

CocosCreator架构CocosCreator拥有两套引擎内核，C++内核和TypeScript内核。C++内核用于原生平台，TypeScript内核用于Web和小游戏平台。在引擎内核之上，是用TypeScript编写的引擎框架层，用以统一两套内核的差异，让开发更便捷。engine的图像与Android的Surface对接安卓平台下是从一个标准的activity启动，然后加载一个Native

破竹15·2024-02-04 18:41

torch.flip(input, dims)详解

torch.flip(input,dims)是pytorch中的函数，用于对输入张量的指定维度进行翻转操作。

chen_znn·2024-02-04 17:49

torch.sign()详解

torch.sign()是pytorch中的一个函数，用于计算输入张量的元素的符号。具体地说，torch.sign()函数会返回一个新的张量，其中的元素是输入张量中对应元素的符号。

chen_znn·2024-02-04 17:47

Convolutional Neural Networks CNN -- Explained

最后的图片全连接层在PyTorch中实现卷积神经网络加载数据集建立模型训练模型测试模型为什么要卷积神经网络？仅有几层的全连接网络只能做很

许喜远·2024-02-04 17:47

android 源码分析(四Handler机制详解)

Handler机制详解Handler运行机制梳理我们在使用Handler的时候，往往是这样一个使用步骤：初始化一个Handler对象,重写其handleMessage方法获取一个Message对象，并相应的为其what、obj属性赋值调用Handler.sendMessage（msg）方法发送消息发送出来的消息，将在Handler的handleMessage方法中进行处理因此，我们从sendMes

小浩_w·2024-02-04 16:31

pytorch在加载模型时CUDA error: out of memory

在加载模型的时候出现了RuntimeError:CUDAerror:outofmemory，如图1所示，之后查到https://blog.csdn.net/weixin_43509263/article/details/103841657这里面是说这个错误代表的显存不够，但在这里我只是加载一个LeNet-5的模型，这么多显存应该完全是够的。后面发现因为之前的程序之前在另一个卡上运行，这样加载时会默

csh_b293·2024-02-04 16:57

【具身智能】目标导航实验复现详细教程

文章目录【具身智能】目标导航实验复现详细教程1.源码测试2.训练3.验证（附）问题Pytorch与CUDA版本问题项目文件引用问题循环引用问题libstdc++库文件旧显存爆炸问题【具身智能】目标导航实验复现详细教程参考论文

Moresweet猫甜·2024-02-04 16:42

安卓源码分析-Launcher请求到根Activity启动

安卓源码分析-Launcher请求到Activity启动本文基于刘望舒大佬著作《Android进阶解密》结合最新源码整理，丰富而成。

Ricardo.Lvqf·2024-02-04 16:07

AbstractQueuedSynchronizer源码分析- 细节分析

经过了前两篇AbstractQueuedSynchronizer源码分析-ReentrantLock抢锁解锁,AbstractQueuedSynchronizer源码分析-CountDownLatch分析

Ghost俊元·2024-02-04 15:08

查看当前虚拟环境中的pytorch版本

1.进入anaconda，输入activatevm1，回车，vm1是我的虚拟环境名，换成自己的就可以了activatevm12.输入python3.依次输入如下指令

ffemininity·2024-02-04 15:08

linux Pytorch（GPU版本）后出现torch.cuda.is_available()返回False，解决方案来啦

解决方案：一级目录二级目录第一次的下载过程如何判断是否是CPU的版本解决方案一级目录二级目录第一次的下载过程我当时下载GPU版本的pytorch的时候，就是直接从官网首页给的命令下载的，如下图：但是好像他们给出的命令默认安装的是

芝麻芝麻快长头发·2024-02-04 15:04

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用

蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

在云服务器上安装Anaconda，安装CPU版的pytorch，运行pytorch代码

安装步骤Anaconda安装：下载anaconda的包在linux中执行.sh文件配置环境变量检验是否安装成功创建虚拟环境激活虚拟环境退出虚拟环境CPU版本的pytorch安装：官网安装验证pytorch

芝麻芝麻快长头发·2024-02-04 15:34

在anaconda中下载pytorch

下载pytorch流程（十大步，中国人不骗中国人）下载anaconda，直接在官网下载即可（https://www.anaconda.com/）在anaconda里创建虚拟环境：------使用命令：condacreate-n