Pytorch源码分析

IDEA如何进行远程Debug调试

背景：使用docker进行CVE漏洞复现的时候，由于只能黑盒进行复现，并不能知道为什么会产生这个漏洞，以及漏洞的POC为什么要这么写，之前我都是通过本地debug来进行源码分析，后来搜了一下，发现可以进行远程代码
Smileassissan·2024-02-02 16:47

使用 PyTorch 构建 NLP 聊天机器人

这个全面的教程将利用PyTorch和Python从头开始构建聊天机器人，涵盖模型架构、数据准备、训练循环、评估和部署。
无水先生·2024-02-02 16:09

「连载」边缘计算（十四）02-02：边缘部分源码（源码分析篇）

（接上篇）CloudCore本节将对CloudCore进行剖析，对CloudCore组件中功能模块共用的消息框架和各功能模块的具体功能进行深入剖析，具体包括CloudCore功能模块之间通信的消息框架、cloudhub剖析、edgecontroller剖析、devicecontroller剖析。CloudCore功能模块之间通信的消息框架CloudCore组件中各个功能模块之间是通过Beehive
十越科技·2024-02-02 15:12

解决jupyter notebook主题更改、解决工具栏隐藏的问题

安装主题包进入对应的环境condaactivatepytorch(环境名字自己根据本地环境换)输入命令行，下载主题包pipinstall--upgradejupyterthemes输入命令，查看主题jt-lAvailableThemes
尘埃飞舞·2024-02-02 14:41

tqdm在pytorch中的使用

tqdm库的主要作用是可视化当前网络训练的进程，下载方式为在终端中输入：pipinstalltqdm考虑下面一个常见的训练过程：forepochinrange(num_epochs):##对训练数据的迭代器进行迭代计算forstep,(b_x1,b_y)inenumerate(train_loader):b_x1=b_x1.cuda()b_y=b_y.cuda()output=mlp1(b_x1)
独憩·2024-02-02 13:40

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel
hi_ly_51·2024-02-02 13:25

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用
全栈开发圈·2024-02-02 12:46

Android源码分析：Activity启动流程

分析流程基于Android8.0源码一般情况下我们通过Activity中的startActivity方法启动一个Activity。这个流程中涉及一下几个类：android.app.Activityandroid.app.Instrumentationcom.android.server.am.ActivityManagerServicecom.android.server.am.ActivityS
LeaYw·2024-02-02 12:27

【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案：add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息

文章目录一、add_graph()1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.可视化操作步骤：Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、
Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

集显如何安装pytorch （CPU）

目录前言1.注意事项2.CPU版前言此为记录贴，原先都是独显，安装GPU，第一次查看发现是集显，没有配备的GPU1.注意事项验证自身是否为独显：cmd下执行DxDiag如果Graphics则为集显，代表只能操作CPU模块的如果为独显，执行nvidia-smi，有这种情况：'nvidia-smi'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。一般都是没有配备环境变量默认位置在C:\Progra
码农研究僧·2024-02-02 11:57

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

目前深度学习模型在移动端的使用已越来越广泛，而移动端设备的性能表现自然无法与PC端相提并论，目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile
彧侠·2024-02-02 10:59

海洋鱼类检测7种YOLOV8NANO

【免费】海洋鱼类检测，7种类型，YOLOV8训练，转换成ONNX，OPENCV调用资源-CSDN文库采用YOLOV8NANO训练模型，得到PT模型，然后转换成ONNX，供OPENCV的DNN调用，摆脱PYTORCH
hnsdgxylh·2024-02-02 10:09

PyTorch优化算法：torch.optim.Adam 的参数详解和应用

torch.optim.Adam是PyTorch中实现Adam优化算法的类。
阿罗的小小仓库·2024-02-02 09:59

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

1.torch.nntorch.nn是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。
科学禅道·2024-02-02 09:23

Pytorch从零开始实战18

Pytorch从零开始实战——人脸图像生成本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——人脸图像生成环境准备模型定义开始训练可视化总结环境准备本文基于Jupyternotebook
Liquor999·2024-02-02 09:53

PyTorch与TensorFlow的安装与介绍

人工智能大模型的技术框架人工智能大模型，如OpenAI的GPT-4，涉及到的技术栈主要包括以下几个方面：深度学习框架：TensorFlow,PyTorch等，这些框架提供了构建和训练深度学习模型的必要工具
super_journey·2024-02-02 09:22

【pytorch】anaconda使用及安装pytorch

https://zhuanlan.zhihu.com/p/348120084https://blog.csdn.net/weixin_44110563/article/details/123324304介绍Conda创建环境相当于创建一个虚拟的空间将这些包都装在这个位置，不需要了可以直接打包放入垃圾箱，同时也可以针对不同程序的运行环境选择不同的conda虚拟环境进行运行。例如：env1装了pyto
开心星人·2024-02-02 09:21

pytorch_car_caring 排坑记录

pytorch_car_caring排坑记录任务踩坑回顾简单环境问题代码版本问题症状描述解决方法cuda问题（异步问题）症状描述解决方法任务因为之前那个MPC代码跑出来的效果不理想，看了一天代码，大概看明白了
Debug的魔法小马·2024-02-02 09:51

PyTorch的 torch.unsqueeze() 和 torch.squeeze()方法详解

torch.unsqueeze()定义:torch.unsqueeze(input,dim)返回一个新的张量，该张量为指定位置dim增加了一个大小为1的维度。参数:input(Tensor):输入张量。dim(int):插入维度的索引。返回值:Tensor。一个新的张量，它与输入张量input有着几乎相同的数据，但是增加了一个维度。用途:增加张量的一个维度，常在希望增加一个批处理维度时使用。代码示
实名吃香菜·2024-02-02 09:51

pytorch调用多个gpu训练，手动分配gpu以及指定gpu训练模型的流程以及示例

torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")当使用上面的这个命令时，PyTorch会检查系统是否有可用的CUDA支持的GPU。
筱筱西雨·2024-02-02 09:20

【Pytorch】CNN中的Attention

目录更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-wise还是spatial-wise举一个Spatial-ChannelAttention的例子使用广泛的Dot-productAttentionattention机制中的query,key,value的概念解释Attention的一个例子更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-
leSerein_·2024-02-02 09:16

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络Pytorch
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision
FriendshipT·2024-02-02 09:15

pytorch调用gpu训练的流程以及示例

首先需要确保系统上安装了CUDA支持的NVIDIAGPU和相应的驱动程序。基本步骤如下检查CUDA是否可用：使用torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。指定设备：可以使用torch.device(“cuda:0”)来指定要使用的GPU。如果系统有多个GPU，可以通过改变索引（例如“cuda:1”）来选择不同的GPU。将模型移至GPU：使用.to(device)方法
筱筱西雨·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归，是一种用于解决多分类问题的机器学习算法。它与普通的logist
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

Nginx RTMP源码分析--GOP的实现

nginxrtmpmodule的默认实现中，不支持gop缓存。我们可以自己进行开发，实现的主要原理是：当遇到关键帧时，清空旧的gop缓存并开始缓存新的帧数据；当play时，先将缓存的gop发送给对方，然后开始正常的发送的逻辑。具体逻辑如下：（这里只列出了主要的流程，并不是全部的代码实现）初始化在ngx_rtmp_session_t增加gop相关的字段：typedefstruct{....../*g
龙--技术总结分享·2024-02-02 09:12

深度学习(11)--PyTorch(GPU)安装

一.安装AnacondaAnaconda提供了一个包管理系统和环境管理工具，使用户可以方便的安装、管理和切换不同版本的Python以及相关数据包。具体安装步骤可以参考博主的文章：深度学习(4)--Keras安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/GodFishhh/article/details/135749563?spm=1001.2014.3001.5501安装完Anac
GodFishhh·2024-02-02 09:35

「连载」边缘计算（八）01-25：边缘部分源码（源码分析篇）

搭建开发环境KubeEdge开发环境的搭建与7.1节高度相似，详情见《深入理解边缘计算：云、边、端工作原理与源码分析》。
十越科技·2024-02-02 08:18

「连载」边缘计算（十一）01-30：边缘部分源码（源码分析篇）

（接上篇）函数StartModules()定义具体如下所示。//StartModulesstartsmodulesthatareregisteredfuncStartModules(){coreContext:=context.GetContext(context.MsgCtxTypeChannel)modules:=GetModules()forname,module:=rangemodules
十越科技·2024-02-02 08:18

「连载」边缘计算（十二）01-31：边缘部分源码（源码分析篇）

组件源码分析本节将对Kubernetes的核心组件的源码进行梳理和分析。
十越科技·2024-02-02 08:18

「连载」边缘计算（十三）02-01：边缘部分源码（源码分析篇）

（接上篇）配置模块初始化配置模块初始化具体如下所示。err:=archaius.Init()...CONFIG=archaius.GetConfigFactory()（3）获取内存配置源获取内存配置源具体如下所示。ms:=memoryconfigsource.NewMemoryConfigurationSource()CONFIG.AddSource(ms)（4）获取命令行配置源获取命令行配置源具
十越科技·2024-02-02 08:46

【极简】Pytorch中的register_buffer()

registerbuffer定义模型能用torch.save保存的、但是不更新参数。使用：只要是nn.Module的子类就能直接self.调用使用：classA(nn.Module):#...self.register_buffer('betas',torch.linspace(beta_1,beta_T,T).double())#...手动定义参数上述的参数显然可以直接用一个变量直接定义超参。但
Yonggie·2024-02-02 08:46

freertos 源码分析一 list链表数据结构

链表和任务管理是freertos的核心，先分析链表源码，freertos的链表是双向环形链表，定义与数据结构在list.h中，表项的初始化，插入与删除在list.c中。数据结构一、表项数据结构structxLIST_ITEM{listFIRST_LIST_ITEM_INTEGRITY_CHECK_VALUEconfigLIST_VOLATILETickType_txItemValue;struct
yvee·2024-02-02 08:05

SpringBoot统一功能处理，拦截器，统一数据格式，捕捉异常

编辑@ControllerAdvice源码分析数据结构面试:HashMap,ConcurrentHashMap,ThreadLocal要看(建议看源码)网络:
狗哥不是甜妹·2024-02-02 06:49

webassembly003 MINISIT mnist/convert-h5-to-ggml.py

数据结构#ConvertMNISh5transformermodeltoggmlformat##Loadthe(state_dict)savedmodelusingPyTorch#Iterateoverallvariablesandwritethemtoabinaryfile
FakeOccupational·2024-02-02 06:38

【分布式技术专题】Guava RateLimiter 针对于限流器的入门到实战（含源码分析介绍）

GuavaRateLimiter针对于限流器的入门到实战限流器的思路和算法漏桶算法令牌算法RateLimiter限流器RateLimiter的作用create方法acquire方法tryAcquire方法详细分析参数抛出异常参数抛出异常实践案例第1次获取10个令牌第2次获取1个令牌第3次获取10个令牌资料参考限流器的思路和算法如果让你来造一个限流器，有啥想法？漏桶算法用一个固定大小的队列。比如设置
洛神灬殇·2024-02-02 06:52

深度学习Pytorch框架搭建

记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive
不想学习的Lucy·2024-02-02 04:56

使用colab、featurize进行深度学习

神经网络学习小记录69——Pytorch使用GoogleColab进行深度学习_googlecolabpytorch_Bubbliiiing的博客-CSDN博客PyTorch快速查看pth文件保存的参数
TowerCrane2C·2024-02-02 04:55

深度学习框架PyTorch的介绍和安装方法

一、Pytorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，由FacebookAIResearch开发。它为用户提供了构建和训练深度学习模型的强大工具，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
精英的英·2024-02-02 03:20

linux 内核协议栈 ip_loopback,Linux内核协议栈源码分析.pdf

Linux内核协议栈源码分析.pdfLinux2.6协议栈源代码分析基于Linux2.6.18内核源码V0.1luoyu第i页Linux2.6协议栈源代码分析目录目录ii图目录iv表目录viii前言xiii
周雨鑫·2024-02-02 03:14

消息中间件之RocketMQ源码分析(三)

RocketMQ中的Consumer启动流程RocketMQ客户端中有两个独立的消费者实现类分别为DefaultMQPullConsumer和DefaultMQPushConsumer，DefaultMQPullConsumerDefaultMQPullConsumer,该消费者使用时需要用户主动从Broker中Pull消息和消费消息，提交消费位点继承关系图核心属性namesrvAddr:继承自C
coffee_babe·2024-02-02 01:55

消息中间件之RocketMQ源码分析(四)

消费者的Rebalance机制客户端是通过Rebalance服务做到高可靠的。当发生Broker掉线、消费者实例掉线、Topic扩容等各种突发情况时，消费者组中的消费者实例是怎么重平衡的，以支持全部队列的正常消费的?Rebalance服务的类图RebalanceImpl的核心属性ConcurrentMapprocessQueueTable:记录MessageQueue和ProcessQueue的关
coffee_babe·2024-02-02 01:55

LidarView源码分析（十三）vtkLidarReader类

该类负责读取pcap文件，并调用vtkLidarPacketInterpreter类进行数据解析。然后将数据传入vtk的渲染管线中。可以通过各种索引获取数据：帧数，网络时间，数据时间。头文件在渲染管线中调用的函数为RequestData，获取数据的函数为GetFrame。classLVIOLIDAR_EXPORTvtkLidarReader:publicvtkPolyDataAlgorithm{p
上官天耀·2024-02-02 01:05

LidarView源码分析（十四）vtkPacketFileReader类

简介vtkPacketFileReader是对libpcap的包装（windows系统下是winpcap，linux下是libpcap）。winpcap已经停止维护。可以使用Npcap。在LidarView中仍然使用的是winpcap（http://github.com/patmarion/winpcap.git）。vtkPacketFileReader负责对pcap数据进行读取，并可以获取或者设
上官天耀·2024-02-02 01:05

LidarView源码分析（一）源码组织概览

LidarView源码组织结构Application：界面程序。内容比较简单，主要定义了界面的主框架，然后使用ParaView相关的功能进行初始化。LVCore：核心功能及插件。包含LidarView的数据源，滤波器等插件代码。整个程序是使用ParaView开发模式。显示界面只是个框架，主要功能结构是使用插件的形式实现的。源代码目录树如下：├─Application│├─Icons│├─Softw
上官天耀·2024-02-02 01:04

requestLayout()引起的问题

requestLayout()引起的问题网上有大量写的很深入的requestLayout()源码分析的文章。故这里不再写了，只做一个实际情况下遇到的问题的分析。
HWilliamgo·2024-02-01 23:55

【NIO与Netty】Netty优化与源码

文章名链接JavaNIO入门：结合尚硅谷课程文章地址Netty入门文章地址Netty进阶文章地址|粘包、半包Netty优化与源码文章地址|源码分析一、优化1.1扩展序列化算法序列化，反序列化主要用在消息正文的转换上序列化时
愿你满腹经纶·2024-02-01 22:57

图解java.util.concurrent并发包源码系列——深入理解定时任务线程池ScheduledThreadPoolExecutor

ScheduledThreadPoolExecutorScheduledThreadPoolExecutor作用与用法ScheduledThreadPoolExecutor内部执行流程DelayedWorkQueueScheduledFutureTask源码分析任务提交
黄俊懿·2024-02-01 21:55

Observable【Rx.js源码分析】

几个月前读完了Rx.js的源码（v6）版本，领悟到了Stream模式的实现原理，并将其思想广泛应用在业务代码中。这个过程让我深刻的见识到Stream模式的好处，业务逻辑由此在代码层面更加清晰。接下来的文章中我会讲述Rx.js的核心实现原理，希望大家也可以因此而获益。由于2个原因：1.源码是用ts编写，不熟悉ts的同学可能会不习惯；2.源码不好大段拎出分析。所以我会将其核心实现用js的代码精简后表述
编码的哲哲·2024-02-01 21:27

基于Java+Neo4j开发的知识图谱+全文检索的知识库管理系统（源码分析）

在数字化高度普及的时代，企事业机关单位在日常工作中会产生大量的文档，例如医院制度汇编，企业知识共享库等。针对这些文档性的东西，手工纸质化去管理是非常消耗工作量的，并且纸质化查阅难，易损耗，所以电子化管理显得尤为重要。【springboot+elasticsearch+neo4j+vue+activiti】实现数字知识库管理系统。一、项目概要1.springboot、vue前后端分离技术。2.先进的
瓯雅爱分享·2024-02-01 20:41
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