Pytorch高级应用

Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 GPU 版

1.确定自己的硬件信息，确定电脑有英伟达(NVIDIA)显卡在任务栏上右键打开任务管理器2.下载安装Anaconda（建议安装迅雷下载，同时浏览器添加扩展“迅雷Chrome支持”）https://www.anaconda.com/https://repo.anaconda.com/archive（历史版本）双击安装包换一下路径尽量不要安装在C盘安装完了，双击这个运行刚开始可能速度有点慢多等等，有更
HLJ洛神千羽·2023-12-27 14:39

pytorch 分布式训练

目录一、DistributedDataParallel内部机制二、普通单卡训练三、分布式训练四、混合精度训练（采用apex）五、可能会遇到的问题1.问题：报错显示两个数据不在同一个device上2.问题：dataloader接收数据的问题3.问题：NCCLinvalidusage问题4.问题：进程初始化问题5.注意：“shuffle=True”和“sampler”不能同时存在6.进程初始化部分的代
Billie使劲学·2023-12-27 14:27

Y9000P + ubuntu22.04 配置Anaconda+pycharm +pytorch

Anaconda3的安装及使用方法安装Anaconda3Anaconda3是Anaconda的具体版本Anaconda3中的Python解释器默认使用的是Python3.x版本，而不是Python2.x版本Python2.x版本中，字符串是以ASCII编码处理的，而在Python3.x版本中，字符串是以Unicode编码处理的安装Anaconda的最佳方法是下载最新的安装程序bash脚本,然后运行
LSG_Dawn·2023-12-27 14:56

ATSS算法

文章目录前言ATSS算法的基本原理ATSS算法的主要设计步骤算法实现伪代码描述如下：pytorch分析主要优点：ATSS算法在一定程度上保证了TinyObject的阳性样本：原文前言作者比较了FCOS和
怎么全是重名·2023-12-27 13:15

常用pytorch代码

准备工作导包提前安装tensorboardX（可视化），torchsnooper（调试代码）pipinstalltensorboardXpipinstalltorchsnooperimporttorchfromtensorboardXimportSummaryWriterimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.fun
yllgl1·2023-12-27 13:13

RandLA-Net windows Pytorch实现

前言最近准备学习有关点云的深度学习模型，想先在自己笔记本电脑（windows11系统）上先简单复现下相关模型和解读代码，由于网上也有很多关于windows系统下的模型复现的博客，所以我就在windows系统下展开了学习。目前只是跑通PointNet和RandLA-Net两个比较基础的模型，但在复现过程中仍遇到很多问题，可能和windows系统本身有关系，所以建议还是提前安装Linux系统，不然可能
Noxxhh·2023-12-27 13:42

使用自监督对比学习模型SimCLR完成图像分类任务：pytorch代码详解

文章目录一、定义有监督和无监督部分网络结构和损失函数1.1任务分解1.2代码1.3代码详解1.3.1SimCLRStage11.3.2SimCLRStage21.3.3lossfunction二、配置文件config.py2.1代码2.2解释三、无监督学习数据加载loaddataset.py3.1代码3.2代码详解3.2.1重写__getitem__方法3.2.2main方法四、无监督训练：tra
好喜欢吃红柚子·2023-12-27 13:11

python读取csv数据

目录背景1.读取csv文件2.判断文件是否存在3.打印当前时间4.生成随机指定维度指定范围的tensor5.pytorch计算欧氏距离，曼哈顿距离6.pytorch18种损失函数7.对一个tensor做行标准化
snake_seeker·2023-12-27 12:41

目标检测 pytorch复现CenterNet目标检测项目

目标检测pytorch复现CenterNet目标检测项目1、项目创新点2、CenterNet网络结构3、CenterNet的模型计算流程如下：4、详细实现原理4.1、heatmap(热力图)理解和生成4.1.1heatmap
郭庆汝·2023-12-27 12:39

AlexNet理论及代码复现笔记（PyTorch）

AlexNet相关理论（参考链接）AlexNet的结构如图所示：结构图进一步理解：在整个图中，我是这样理解的：inputlayer是输入的图像，C1是第一个卷积层，第一个卷积层的卷积核作者画在了输入的图像上，卷积核的大小为11×11×3；以此理解，C2卷积层的卷积核画在了C1的特征图上，卷积核大小为5×5×96（两个GPU，每一个都是48，故为2×48=96）。为什么图分为上下两层呢？这是因为作者
壹||零·2023-12-27 12:39

【代码复现】PyTorch获取读取图像的文件名

背景：论文复现的时候，为了后续操作方便，需要获取到图像的文件名，并按照文件名保存图片先说结论：pytorch使用dataloader时无法直接获取到图像的文件名，需要实现自定义Dataset类的时候去重写
岁月漫长_·2023-12-27 12:07

pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解

pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸先列出公式：卷积后，池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积核尺寸
james_ruslin·2023-12-27 12:30

这一次，我准备了 20节 PyTorch 中文课程

对于刚接触深度学习的小白来说，PyTorch是必会的框架。只是，很多小伙伴还没来得及开启学习之路，一个最重要的问题就摆在了面前：PyTorch，该怎么学呢？
Python数据挖掘·2023-12-27 12:41

【PyTorch】torch.data.Field 参数与方法详解 & Embedding 层浅谈

以下内容基于torchtext0.8.0Docs\rmtorchtext~0.8.0~Docstorchtext0.8.0Docs展开。文章目录Field类功能.构造参数.成员函数build_vocab.Embedding.Field类功能.Field\rmFieldField类对可以用张量Tensor\rmTensorTensor表示的常见文本处理数据类型进行处理，包含一个Vocab\rmVoc
Anova.YJ·2023-12-27 11:24

macos M系列 安装 torch_geometric torch-sparse torch-cluster torch-scatter 等库

背景默认电脑已经安装好Anaconda环境笔者配置为MacBookPro14寸CPU为M1Pro方法一针对你的torch版本去官网下载对应的whl文件然后pip安装地址为:https://pytorch-geometric.com
zoe_ya·2023-12-27 08:13

【指针】指针详解（1）

无论你是初学者还是经验丰富的开发者，这篇博客将帮助你理解和掌握指针的核心概念，从基础知识到高级应用，
@forever@·2023-12-27 07:04

基于Pytorch训练CIFAR-10数据集神经网络分类器

什么是CIFAR-10数据集？CIFAR-10是一个包含了10类，60000张32x32像素彩色图像的数据集。CIFAR-10数据集每类图像有6000张；分为50000张训练数据和10000张测试数据。CIFAR-10数据网址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html数据集分为5个训练数据集和1个测试数据集，每个批次10000张图像cifar10数据分批
LabVIEW_Python·2023-12-27 06:53

使用 PAI-Blade 加速 StableDiffusion Fine-Tuning

例如当我们输入"Aphotoofsksdoginabucket"，StableDiffusion模型会生成类似下面的图片：02PAI-Blade加速PyTorch训练PAI-Blade使用编译优化技术提高
阿里云大数据AI技术·2023-12-27 00:49

Python&anconda系列（亲测有效）：安装pytorch以及报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled解决方法

安装pytorch以及报错AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled解决方法前言：零.环境基本环境aconda问题以及解决方法一.安装pytorch二.
坦笑&&life·2023-12-26 23:47

运行torch_xla时，提示找不到cuda相关库（torchvision版本错误）

环境pytorch2.0.0(+cuda)cuda11.7torch-xla2.0.0tensorflow2.11.1错误信息明明cuda所有相关的库均存在，却提示不能加载动态库，仔细查看错误信息，是由于找不到此符号
SE1992·2023-12-26 21:01

基于XLA_GPU的llama7b推理

环境@pytorch-tpu/llamapytorch2.1.2(+cuda117)torch-xla2.1.1#llama2gitclone--branchllama2-google-next-inferencehttps
SE1992·2023-12-26 21:59

HCIP考试-华为证书安全方向已取得

HCIP-Security-CISN考试内容覆盖防火墙高级设备管理、防火墙高级安全特性、防火墙可靠性技术、虚拟防火墙技术、防火墙VPN高级应用、防火墙基本攻击防范技术、防火墙DDoS攻击防范技术、防火墙基础特性故障排除以及
Zack_snair·2023-12-26 19:34

pytorch中池化函数详解

1池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。池化层主要是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域（一般为
智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

Neural network classification task

###Torchinstallmethod-CPU:pipinstalltorch-ihttps://download.pytorch.org/shl/torch_stable.html-GPU:CUDAandcorrespondingtorchversion-http
python-码博士·2023-12-26 17:16

makefile--变量的应用（上）

变量的高级应用（上）1.变量值的替换使用指定字符(串)替换变量值中的后缀字符（串）语法格式：(var:a=b)或(var:a=b)或{var:a=b}示例1src1:=a.ccb.ccc.ccobj1:
qiuzy_666·2023-12-26 16:52

数据透视表高级应用

Day18数据透视表高级应用2019.01.27一、值显示方式（自动计算占比和排名）1、计算占比点击已生成的透视表→再次拖动数量/金额→右击值显示方式→总计百分比→修改名称（数量占比/金额占比）2、排名分析
Cathy_0227·2023-12-26 14:34

Pytorch深度强化学习2-1：基于价值的强化学习——DQN算法

目录0专栏介绍1基于价值的强化学习2深度Q网络与Q-learning3DQN原理分析4DQN训练实例0专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现
Mr.Winter`·2023-12-26 14:40

AI一点通：卷积神经网络的输出节点大小如何计算？全连接层必要输入大小如何设置

以Pytorch中的一维CNN为例，self.conv1=nn.Conv1d(in_channels=1,out_channels=64,kernel_size=3,padding=1)重要的参数包括input_channels
robot_learner·2023-12-26 12:20

DeepPurpose深度学习工具包

它使用PyTorch框架进行深度
LRJ-jonas·2023-12-26 12:18

自用pytorch之图片、文本导入、标签导出（小土堆）

学习路线爆肝杰哥装一系列东西在G盘小土堆首先插入dataset：fromtorch.utils.dataimportDataset继承dateset类：获取照片路径：fromPILimportImageimgpath=‘’D//。。。。。。。。‘’img_path是一个字符串变量，添加地址时注意两个斜杠img=Image.open(img_path)变量img获取的是图片，用的是Image.ope
颦蹙遥寄·2023-12-26 12:45

Webpack高级应用篇

source-mapconstHtmlWebpackPlugin=require('html-webpack-plugin')module.exports={mode:'development',entry:'./app.js',devtool:false,//默认值为evalplugins:[newHtmlWebpackPlugin()]}devServerdevServer:{static:p
sourceunity·2023-12-26 12:07

webpack高级应用篇（十六）：依赖管理

文章目录require.contextcontextmoduleAPI实验require.context业务使用场景require.context你可以通过require.context()函数来创建自己的context。可以给这个函数传入三个参数：要搜索的目录标记表示是否还搜索其子目录匹配文件的正则表达式。Webpack会在构建中解析代码中的require.context()。语法如下：requ
__畫戟__·2023-12-26 12:07

webpack高级应用篇（九）：tree shaking（usedExports） 与 sideEffects

目录treeshaking（usedExports）treeshaking前treeshaking后sideEffects（副作用）解释treeshaking和`sideEffects`结论treeshaking是一个术语，通常用于描述移除JavaScript上下文中的未引用代码(dead-code)。它依赖于ES2015模块语法的静态结构特性，例如import和export。webpack4正式
__畫戟__·2023-12-26 12:36

webpack高级应用篇（十一）：Polyfills

Polyfillsnpminstall--save@babel/polyfill然后，使用import将其引入到我们的主bundle文件：import'@babel/polyfill'console.log(Array.from([1,2,3],x=>x+x))注意，这种方式优先考虑正确性，而不考虑bundle体积大小。为了安全和可靠，polyfill/shim必须运行于所有其他代码之前，而且需要
__畫戟__·2023-12-26 12:36

webpack高级应用篇（十二）：创建 library

目录创建一个library导出library输出ES模块输出umdoutput.globalObjectexternals依赖外部化除了打包应用程序，webpack还可以用于打包JavaScriptlibrary。以下适用于希望简化打包策略的library作者。创建一个library假设我们正在编写一个名为my-math的小的library，包含加法和减法。基本的项目结构可能如下所示：|-webp
__畫戟__·2023-12-26 12:36

webpack高级应用篇（七）：在 webpack 工程化环境中集成 TypeScript

目录基础配置使用第三方类库在TypeScript使用ESLint未配置过ESLint已配置过ESLint，但没有配置ts如何在在webpack工程化环境中集成TypeScript基础配置安装我们的ts和对应的loadernpmitypescript-S#或yarnaddtypescriptnpmits-loader-D在项目根目录下添加一个ts的配置文件——tsconfig.json，我们可以用t
__畫戟__·2023-12-26 12:35

webpack高级应用篇（八）：多页面应用程序

目录目录结构安装基础配置配置多入口（multi-mainentry）描述入口的对象配置index.html模板HtmlWebpackPlugin配置多页面尽管单页面应用很流行，但是我们并不总是需要它。在多页面应用程序中，server会拉取一个新的HTML文档给你的客户端。页面重新加载此新文档，并且资源被重新下载。然而，这给了我们特殊的机会去做很多事，例如使用optimization.splitCh
__畫戟__·2023-12-26 12:35

webpack高级应用篇（二）：devServer

DevServer基础使用：添加响应头hotopenproxy开启代理重写路径不代理所有内容将多个特定路径代理到同一目标changeOriginchangeOrigin、pathRewrite不生效？clientloggingoverlayprogress开发环境下，我们往往需要启动一个web服务，方便我们模拟一个用户从浏览器中访问我们的web服务，读取我们的打包产物，以观测我们的代码在客户端的表
__畫戟__·2023-12-26 12:05

webpack高级应用篇（三）：ESLint

目录1.安装eslint2.Webpack+ESlint实现实时报错提示3.在编辑器中提示3.1Vscdoe3.2WebStorm4.快捷修复4.1命令行4.2Vscode4.3WebStorm5..eslintignore6.overlay7.GitHooks与Husky——gitcommit时规范代码8.报错修复8.1Parsingerror:'import'and'export'mayonl
__畫戟__·2023-12-26 12:05

Webpack高级应用篇（四）：模块解析（Module Resolution）

目录webpack中的解析规则绝对路径相对路径模块路径解析(Resolve)resolve.aliasresolve.extensions外部扩展(Externals)externalsresolver是一个帮助寻找模块绝对路径的库。一个模块可以作为另一个模块的依赖模块，然后被后者引用，如下：importfoofrom'path/to/module';//或者require('path/to/mo
__畫戟__·2023-12-26 12:35

webpack高级应用篇（一）：source map —— 增强调试过程

DevtoolDevtool模式品质说明(quality)对于开发环境对于生产环境Devtool此选项控制是否生成，以及如何生成sourcemap。使用SourceMapDevToolPlugin进行更细粒度的配置。查看source-map-loader来处理已有的sourcemap。选择一种sourcemap格式来增强调试过程。不同的值会明显影响到构建(build)和重新构建(rebuild)的
__畫戟__·2023-12-26 12:04

【webpack】高级篇

webpack高级应用安装流程提高开发效率与完善团队开发规范devtool属性devServer属性下compress属性port属性headers请求头proxy开启代理https配置http2配置historyApiFallback
博主花神·2023-12-26 12:33

RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNN-Toolkit2 模型的加载转换

文章目录一、Caffe模型加载接口二、TensorFlow模型加载接口三、TensorFlowLite模型加载接口四、ONNX模型加载五、DarkNet模型加载接口六、PyTorch模型加载接口沉淀、分享
内核笔记·2023-12-26 11:51

Java第十九章课堂总结

要开发高级应用程序，就必须掌握一定的图像处理技术。Java绘图是Java程序开发不可缺少的技术，使用这些技术可以为程序提供数据统计、图表分析等功能，还可以为程序搭配音效，提高程序的交互能力。
夕落辞·2023-12-26 10:53

利用fiddler测试APP及高级应用

这篇将讲述怎么通过Fiddler对APP进行抓包，以及简单介绍一些高级应用场景。
爱学习的执念·2023-12-26 08:39

Pytorch项目（结节分割），肺癌检测项目之六

原始数据---》数据处理---》切割图像---》候选分组---》候选分类---》恶性判断结节分割的流程1.使用一个开源的分割模型U-Net。我们不再自己编写一个模型，而是用开源的，也是工作中处理业务问题的主要方式2.调整模型适配我们的数据。因为U-Net原本是为二维图像准备的，而我们的数据是一个三维体数据，所以这里要进行一些修改，主要有下面三点：（1）更新模型。这里主要指的是把U-Net模型融合到
永远的HelloWorld·2023-12-26 07:29

Python遥感影像深度学习指南(3)-卫星图像语义分割之用PyTorch创建一个简单的U-Net 模型

在上一篇文章中，介绍了如何在不使用torchvision模块的情况下，创建卫星图像的多通道数据集。现在，我们将继续创建一个简单的深度学习模型，用于卫星图像的语义分割。1、介绍下图来自"卷积神经网络实现了从高分辨率无人机图像中高效、准确、精细地分割植物物种和群落"的论文，我们要创建的U-Net模型与其类似，其中我们有3个压缩块contractingblocks和3个上采样块（也叫扩展块）upsamp
gis收藏家·2023-12-26 07:28

[PyTorch][chapter 8][李宏毅深度学习][DNN 训练技巧]

前言：DNN是神经网络的里面基础核心模型之一.这里面结合DNN介绍一下如何解决深度学习里面过拟合,欠拟合问题目录：DNN训练常见问题过拟合处理欠拟合处理keras项目一DNN训练常见问题我们在深度学习网络训练的时候经常会遇到下面两类问题：1：训练集上面很差：欠拟合2：训练集上面很好,测试集上面很差：过拟合二过拟合解决过拟合解决方案主要有以下三个处理思路1EarlyStopped2L1L2正规化3D
明朝百晓生·2023-12-26 07:26

Pytorch项目肺癌检测项目之七 （总结）

1.两个模型的构建，分类模型（卷积）和分割模型（U-Net）模型2.数据加载、损失、训练验证登录环节的代码编写3.用F1Score进行模型评估（混淆矩阵）4.数据重复采样和数据增强等优化方法5.使用Tensorboard查看模型效果
永远的HelloWorld·2023-12-26 07:55

pytorch 实现 Restormer 主要模块（多头通道自注意力机制和门控制结构）

前面的博文读论文：Restormer:EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration介绍了Restormer网络结构的网络技术特点，本文用pytorch
木水_·2023-12-26 07:24
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