Pytorch-深度学习实践

pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建

1.前言在PyTorch中，Dataset和DataLoader是两个重要的工具，用于构建输入数据的管道。（1）Dataset是一个抽象类，表示数据集，需要实现__len__和__getitem__方法。（2）DataLoader是一个可迭代的数据加载器，它封装了数据集的加载、批处理、打乱和并行加载等功能。2.分类任务创建Dataset和DataLoader（1）对于分类任务，Dataset需要返
呆呆珝·2025-01-25 05:07

基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用

近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域，MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱，极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
梦想的初衷~·2025-01-21 22:52

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中，商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术，售货机可以在商品售出后自动更新库存，并提供准确的商品信息反馈。然而，在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题，尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模
2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用

近年来，人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。为了帮助科研人员系统地掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法，Ai尚研修特别推出了“最新PyTorch机器学习与深度学习技
为为-180-3121-1455·2024-09-01 12:49

Pytorch-张量基础操作

张量张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同：数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。例如，一幅RGB图像可以表示为一个三维
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-08-24 22:38

最新基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用

近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域，MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱，极大地推动了人工智能技术的应用和创新。系统学习机器学习和深度学习的理论知识及对应的代码实现方法，掌握图像处理的基础知识，以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络
weixin_贾·2024-08-22 05:54

PyTorch-线性回归

已经进入大模微调的时代，但是学习pytorch，对后续学习rasa框架有一定帮助吧。x_train=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[7.042],[10.791],[5.313],[7.997],[3.1]],dtype=np.float32)y_train=np.a
一个高效工作的家伙·2024-02-20 00:46

conda搭建旧版本pytorch虚拟环境——DASR复现

搭建旧版本的pytorch虚拟环境常用有两种方式：方法一：conda命令方式，可以参考如下链接安装老版本的Pytorch-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)举例如下#
BigHeadBro·2024-02-10 21:41

pytorch-索引切片

importtorcha=torch.rand(4,3,28,28)结果:会是一个四维的空间a.shape结果:(torch.Size[4,3,28,28])a[0].shape结果:torch.Size([3,28,28])a[0,0].shape结果:torch.Size([28,28])a[0,0,0].shape结果:torch.Size([28])a[0,0,3,6]结果:tensor(
青灯有味是儿时·2024-02-09 07:22

Python学习笔记--Pytorch-数据类型

张量数据类型数据类型Dim1的标量Dim是size的长度，size\shape是tensor的形状，tensor指的是矩阵中具体的数值a.numel().numel()返回tensor的内存大小a.dim(）返回长度importtorcha=torch.randn(2,3)a.type()type(a)##合法化检验isinstance(a,torch.FloatTensor)##在CPU上部署，
花季秃头少女·2024-02-07 18:09

最新基于MATLAB 2021b的机器学习、深度学习实践

基于MATLAB2021b的机器学习和深度学习实践是一个广泛的主题，下面是一些基本的步骤和资源，可以帮助你开始：安装MATLAB2021b:首先，你需要安装MATLAB2021b。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-06 10:23

pytorch-动手学深度学习

目录2.预备知识2.1数据操作torch.arange()x.shapex.numel()x.reshape(m,n)torch.zeros((2,3,4))torch.ones((2,3,4))torch.randn(3,4)torch.tensor([[2,1,4,3],[1,2,3,4],[4,3,2,1]])x+y,x-y,x*y,x/y,x**y,x==ytorch.exp(x)torc
比三毛多一根头发·2024-02-03 07:25

Pytorch-统计学方法、分布函数、随机抽样、线性代数运算、矩阵分解

Tensor中统计学相关的函数torch.mean()#返回平均值torch.sum()#返回总和torch.prod()#计算所有元素的积torch.max()#返回最大值torch.min()#返回最小值torch.argmax()#返回最大值排序的索引值torch.argmin()#返回最小值排序的索引值torch.std()#返回标准差torch.var()#返回方差torch.media
小旺不正经·2024-02-03 07:14

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day6-7打卡：大模型

⭐️最近参加了由Datawhale主办、联合科大讯飞、阿里云天池发起的AI夏令营（第三期），我参与了深度学习实践-NLP（自然语言处理）方向⭐️作为NLP小白，我希望能通过本次夏令营的学习实践，对NLP
不雨_亦潇潇·2024-02-02 07:51

2401251-pytorch、d2l

管理环境-condacreate-npytorchpython=3.6--n表示name名字的意思名字是pytorch-需要的依赖项python版本是3.6-激活环境condaactivatepytorch
代码猪猪傻瓜coding·2024-01-31 02:26

PyTorch2ONNX-分类模型：速度比较（固定维度、动态维度）、精度比较

图像分类模型部署:PyTorch->ONNX1.模型部署介绍1.1人工智能开发部署全流程step1数据数据采集定义类别标注数据集step2模型训练模型测试集评估调参优化可解释分析step3部署手机/平板服务器
Le0v1n·2024-01-30 07:08

【PyTorch】深度学习实践之 逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

本文目录回归vs分类sigmoid函数损失函数例子课堂练习模型实现计算损失实现代码测试模型学习资料系列文章索引回归vs分类回归是预测数值分类是预测类别概率sigmoid函数LogisticFunction是最典型的sigmoid函数，因此有些书会直接说成sigmoid函数。实际上满足如下条件即可称为sigmoid函数：饱和函数单调递增存在极限损失函数使用二分类交叉熵公式：y=1，预测值接近1，lo
zoetu·2024-01-27 14:51

PyTorch深度学习实践——用pytorch实现logistic regression（分类问题）

参考资料参考资料1：https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109680909参考资料2：http://biranda.top/Pytorch%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0007%E2%80%94%E2%80%94%E5%88%86%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98/#%E9%97%AE
没有人会真的躺平·2024-01-27 14:21

PyTorch深度学习实践——Logistic Regression

在本次学习中，学习到了logistic回归，虽然说是一种回归模型，但是这个模型实际上是做分类问题，对于这种回归模型我们同样从三个方面来进行介绍，logistic回归是什么？为什么要采用logistics回归？如何实现losgistic回归模型？下面是对于logistic回归的总结：logistic回归是什么？给出定义：逻辑斯谛回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法，
不见当年灰太狼·2024-01-27 14:50

AI学习(3): PyTorch-初识张量

1.介绍PyTorch中的张量（tensor）是其核心数据结构，表示任意维度的数组。张量可以用于存储和处理数据，是PyTorch中的基本构建模块。在PyTorch中，张量是torch.Tensor类的实例，它提供了丰富的方法和功能，用于进行数值计算和深度学习模型的构建与训练。1.1创建函数在PyTorch中，有多种方法可以创建张量，如:torch.tensor()、torch.as_tensor(
猿码记·2024-01-26 07:31

研0或研一|如何快速入门深度学习？

课程篇直接上手B站【小土堆PyTorch深度学习快速入门教程】，共计9h50min左右，预计一周就可以学完，比较偏向理论和实践相结合跟李沐学AIB站【动手学深度学习PyTorch版】刘二大人B站【PyTorch深度学习实践
-希冀-·2024-01-15 08:13

yolov8的TensorRT部署（C++版本）

还要装好TensorRT环境，参考下面这篇博客【Ubuntu版】TensorRT安装教程（tar包方式）_ubuntu安装tensorrt-CSDN博客二、模型准备首先你需要一个ONNX模型文件，我是Pytorch
窝工昆邪·2024-01-12 03:20

pytorch -不同网络层设置不同学习率

pytorch-不同网络层设置不同学习率当使用预训练模型时，如果对主干网络以外的网络分支进行了单独的修改并进行初始化，而主干网络层的参数仍采用预训练模型的参数进行初始化，则希望在训练过程中，主干网络只进行微调
小程是个什么鬼·2024-01-10 10:36

“不缺钱，只缺人” ，同传翻译的那些事儿

文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践
飞桨PaddlePaddle·2024-01-10 05:24

Python数据分析全攻略

-数据处理与分析代码示例NumPy-数值计算特点代码示例Matplotlib-数据可视化特点代码示例SciPy-科学计算特点代码示例Scikit-learn-机器学习特点代码示例TensorFlow/PyTorch
跑起来总会有风·2024-01-06 11:53

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题一、零碎知识点1.LongTensor长整形张量2.transform结构及用法二、预备知识1.Softmax激活函数2.NLLLoss损失函数3.CrossEntropyLoss
失舵之舟-·2023-12-30 05:03

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p8加载数据集

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p8加载数据集一、零碎知识点1.enumerate()二、Batch（批次）和Mini-Batch1.Mini-Batch2.Dataset（数据集）3.DataLoader
失舵之舟-·2023-12-30 05:02

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD
失舵之舟-·2023-12-30 05:32

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p6逻辑斯蒂回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p6logistic回归一、零碎知识点1.torchvision2.np.linspace3.torch.Tensor(x).view4.matplotlib画一条直线二
失舵之舟-·2023-12-30 05:32

Pytorch-神经网络

神经网络可以通过torch.nn工具包创建，在前面我们已经简单介绍了autograd，nn依靠autograd定义模型并实现微分。一个nn.Module包含layers和一个forward(input)方法。神经网络一个常见的训练过程如下：（1）定义含有可训练参数的神经网络；（2）遍历输入数据集；（3）输入数据经过网络进行的相关运算（正向传播）；（4）计算损失函数（loss）；（5）梯度反向传播；
WAI_f·2023-12-24 18:02

【深度学习实践】换脸应用dofaker本地部署

本文介绍了dofaker换脸应用的本地部署教程，dofaker支持windows、linux、cpu/gpu推理，不依赖于任何深度学习框架，是一个非常好用的换脸工具。本教程的部署系统为windows11，使用CPU推理。注意：1、请确保您的所有路径不要包含中文，否则可能发生奇怪的问题（windows用户名不要是中文）2、安装好visualstudiocommunity（社区版本)，勾选C++开发。
justld·2023-12-23 12:41

U-Net代码复现--utils dice_score.py

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com
北方骑马的萝卜·2023-12-22 20:15

pytorch-模型预测概率值为负数

在进行ocr识别模型预测的时候，发现预测的结果是正确的，但是概率值是负数：net_out=net(img)#torch.Size([70,1,41])logit,preds=net_out.max(2)#41是类别需要对类别取最大值preds=preds.transpose(1,0).contiguous().view(-1)#torch.Size([70])70是序列，每个序列找到对应的类别了l
哗啦呼啦嘿·2023-12-22 08:43

最新PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，掌握深度学习的基础知识，与经典机器学习算法
asyxchenchong888·2023-12-18 15:48

U-Net代码复现--train.py

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com
北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:44

PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，Ai尚研修特举办“最新PyTorch机器学
梦想的初衷~·2023-12-16 19:07

PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，Ai尚研修特举办“最新PyTorch机器学
思考的小猴子·2023-12-16 14:05

PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，Ai尚研修特举办“最新PyTorch机器学
Mr.靳靳477302280·2023-12-16 12:00

小土堆-pytorch-神经网络-网络模型的保存和读取13_笔记

保存与读取方式一:创建2个python空文件,模拟保存和读取保存:importtorchimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(weights=False)#保存方式一:模型结构+模型参数torch.save(vgg16,"vgg16_method1.pth")保存完成后,会出现这样的文件读取:importtorch#方式一保存方式一,加载模
小徐要考研·2023-12-06 12:05

Pytorch-手写MNIST数据集模型训练过程

1、MNIST数据集简介60000张图片，包括10个类别，每个类别均为6000张，60000=10*6000；训练集50000张，测试集10000张；图片大小均为28*28，单通道灰度图像（0~255）；fromtorchvision.datasetsimportmnistimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplot
残剑天下论·2023-12-03 07:28

深度学习原理与PyTorch实战

教程全部通过测试保证可以成功运行GitHub链接：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook卷积神经网络2019/11/25晚学https://github.com/zergtant/pytorch
22f9d17d554d·2023-12-03 03:47

越学越有趣：『手把手带你学NLP』系列项目02 ——语义相似度计算的那些事儿...

文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践
飞桨PaddlePaddle·2023-12-01 04:13

越学越有趣：『手把手带你学NLP』系列项目05 ——文本情感分析的那些事儿

文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践
飞桨PaddlePaddle·2023-12-01 04:13

每天五分钟计算机视觉：经典架构的力量与启示

本文将探讨学习经典卷积网络架构的原因，并阐述其对于现代深度学习实践
幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

U-Net代码复现--更新中

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com
北方骑马的萝卜·2023-11-29 06:42

AI 夏令营第三期 - 基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛学习笔记3

其中，深度学习实践-NLP方向以讯飞平台“基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛”（2023iFLYTEKA.I.开发者大赛-讯飞开放平台）为学习命题，并提供了一些解题代码供夏令营的初学者、学习者学习研究
话不多说干起来·2023-11-29 01:02

Batch Norm简明图解【批归一化】

BatchNorm（批归一化）是现代深度学习实践者工具包的重要组成部分。在批归一化论文中引入它后不久，它就被认为在创建可以更快训练的更深层次神经网络方面具有变革性。
新缸中之脑·2023-11-28 08:40

pytorch-深度学习实践

pytorch-深度学习实践02-线性回归线性回归是回归问题，损失函数如下图所示。
jjnn97·2023-11-26 12:16

百度飞桨心得Final——总结

①零基础入门深度学习实践项目：波士顿房价
hdu_Mikeshen·2023-11-23 07:03
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