Torch工具集

在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南，查看CUDA版本，安装对应版本pytorch_pytorch cuda

在PyTorch中使用CUDA，根据你的具体环境和需求调整版本号，确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。
2401_84009626·2024-09-06 16:31

Python、PyTorch与cuda的版本对应表

常见的Python和PyTorch版本对应关系。
码韵·2024-09-06 16:31

window下安装pytorch出现的两个问题：1.OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。2.from torch._C import *

装环境真的是好好好烦啊啊啊啊，之前在自己电脑上装pytorch的时候一次就成功了，现在在公司发的电脑上重新装，怎么也装不好！
kahuifu·2024-09-06 07:59

Nvidia GPU benchmark压力测试工具

一、参考资料使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）GPU：使用gpu-burn压测GPU二、GPU压力测试方法1.PyTorch方式使用torch.ones测试CUDA设备。
花花少年·2024-09-06 00:13

python中的传参（传副本）、变量赋值操作、传引用和全局变量与局部变量

看本博客前，千万先看这篇博客[内存模型](https://blog.csdn.net/smalltorch/article/details/139722852)一【事实1】：python传参都是----
JU HE·2024-09-05 22:32

笔记：Sysinternals 是什么， 常见的 Sysinternals 工具有哪些

Sysinternals工具集包含许多独立的工具，每个工具都有特定的用途。二、常见的Sys
He BianGu·2024-09-05 16:21

pyro.optim pyro ppl 概率编程 优化器 pytorch

特别是，它提供了焦光性，用于包装PyTorch优化器并管理动态生成参数的优化器(参见教程SVI第一部分供讨论)。任何自定义优化算法也可以在这里找到。
zhangfeng1133·2024-09-05 11:17

【目标检测】MMRotate旋转目标检测训练自定义DOTA格式数据集

1.安装环境1.1.Conda虚拟环境condacreate--namemmrotatepython=3.8-ycondaactivatemmrotate1.2.安装PyTorchpipinstalltorch
ericdiii·2024-09-05 10:10

pytorch中的gather函数_Pytorch中torch.gather函数祥解

引言：在多分类中，torch.gather常用来取出标签所对应的概率，但对于刚开始接触Pytorch的同学来说，torch.gather()可能不太好理解，这里做一些说明和演示，帮助理解。
陈村·2024-09-05 07:16

pytorch torch.squeeze函数介绍

在PyTorch中，torch.squeeze(input,dim=None)函数用于去除张量中尺寸为1的维度。一、函数参数input：输入张量。
qq_27390023·2024-09-05 06:44

Pytorch torch.Where 和 torch.Gather

torch.Wheretorch.where(condition,x,y)→Tensor返回一个tensor，tensor的元素从x或者y中的元素选择，选择依据是条件矩阵condition。
程序之巅·2024-09-05 06:12

Pytorch中torch.gather和torch.scatter函数理解

torch.gather()torch.gather(input,dim,index,*,sparse_grad=False,out=None)→Tensor参数解释：input(Tensor)–thesourcetensordim
尘世猫·2024-09-05 06:40

pytorch实战-7图像风格迁移

1什么是风格迁移howto：还是cnn，输入是图像，输出和上一章相比，不是数字，而是图像。意义：给一张图像输入，可以输出指定风格化处理的图像2风格迁移发展简史早期针对图像局部特征（纹理生成）或特定风格/场景建立模型，迁移时通过套用模型提取图片纹理或转化风格。缺点是特征/风格单一，无法通用。2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移，效果很好，并成为了主流。神经网络做风格迁移前，主要有纹理生
新世纪摸鱼战士678·2024-09-04 18:02

深度学习算法——Transformer

参考教材：动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。
fw菜菜·2024-09-04 18:31

pytorch利用简单CNN实现葡萄病虫害图片识别

2实现思路实现思路是想通过pytorch做一个CNN模型的训练，然后根据给出的图片进行类型的预测。3数据集我没有数据集，仅有的一些图片是之前委托我做程序的bro给的
麦麦大数据·2024-09-04 16:19

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。
Mr' 郑·2024-09-04 13:29

私人工具集4——C#加密解密类（CryptoHelper）

子曰：“工欲善其事，必先利其器”github地址：https://github.com/redAntCpp/CSharpTools加密解密在日常开发中也是经常用到，尤其是在写登录功能时，对用户的密码进行加密，有时，对信息安全要求较高时，也需要对传输的数据进行加密，然后本地解密后得到相应的报文，然后继续进行业务。比如银行的金额，医院的患者病历信息等。简单的加密方式介绍加密分为：对称加密和非对称加密。
gzhosp_redAnt·2024-09-04 13:27

java正则表达式提取字符串中的序号，BAT大厂面试总结

四面交叉面：模型上线时应该注意的事，如果请求过高模型服务挂了怎么办，tensorflow和torch的区别，如何降低模型复杂度
qq_38514574·2024-09-04 09:59

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。但是，更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵），来指导参数的更新关于使用更高阶导数的优化器基类的描述。在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda

Colab：https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具，享受免费计算资源-阿里云天池移动九天：https://jiutian.10086.cn/edu/#/homekagglekaggl
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Pytorch问题处理：Pytorch distributed RuntimeError: Address already in use

Pytorch报错如下：PytorchdistributedRuntimeError:Addressalreadyinuse原因：模型多卡训练时端口被占用，换个端口就好了。
道纪书生·2024-09-04 06:42

使用Dockerfile构建一个包含NVIDIA的PyTorch和Detectron2的镜像

查看Dockerfile以下是详细的解释：#使用更具体的标记来固定基础镜像版本，确保环境一致性FROMnvcr.io/nvidia/pytorch:23.01-py3#设置工作目录和环境变量WORKDIR
fydw_715·2024-09-04 06:11

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。
杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。
东华果汁哥·2024-09-04 06:39

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

LLM手撕

LayerNormimporttorchfromtorchimportnnclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,hidden_size,eps=1e-6)
比起村村长·2024-09-04 04:26

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。
2401_85702623·2024-09-04 01:06

pytorch模型保存及加载参数恢复训练的例子

一、示例这里是一个示例，展示如何保存和加载模型、优化器的状态以恢复训练：保存与加载模型和优化器状态的示例importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim
静心问道·2024-09-03 21:44

调度器scheduler保留什么参数

在PyTorch中，学习率调度器（scheduler）用于动态调整优化器的学习率。调度器的状态文件保存了在训练过程中与学习率调度相关的信息。
静心问道·2024-09-03 21:44

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

技术栈深度学习框架：PyTorch目标检测算法：YOLOv4-tiny编程语言：Python硬件加速：GPU（如果可用）功能特
毕设宇航·2024-09-03 13:20

前端框架有哪些

1.简介1.1.概述前端框架是指用于帮助开发者更高效地构建、维护和测试Web应用的工具集。这些框架通常提供了一系列的组件、库和工具，使得开发人员可以快速地搭建起一个具有统一设计和功能的应用界面。
丁爸·2024-09-03 03:21

ValueError: Expected parameter scale (Tensor of shape (2854529,)) of distribution Normal(loc: torch.

正态分布，尺度需要大于0，解决办法scale=F.softplus(scale)Traceback(mostrecentcalllast):Theaboveexceptionwasthedirectcauseofthefollowingexception:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/aistudio/bnn_pyro_fso_middle_2_
zhangfeng1133·2024-09-02 10:44

sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型

目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker（方法一）Dockerfile（方法二）Anaconda（方法三）数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
技术瘾君子1573·2024-09-02 10:12

学习日志26

#coding:utf-8#In[1]:importgymimportcollectionsimportrandomimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmimportpennylaneasqmlfromtorch.utils.tensor
Simon#0209·2024-09-02 09:04

通义千问-VL-Chat-Int4

安装要求(Requirements)python3.8及以上版本pytorch2.0及以上版本建议使用C
九品神元师·2024-09-01 20:42

语义补全学习笔记

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer
AI算法网奇·2024-09-01 17:53

番外-PyTorch细节知识

文章目录一、torch.nn.Parameter1.1Parameter与buffer的区别1.2nn.Module类中实现注册Parameter的机制二、Pytorch中的Tensor,Variable
ModelBulider·2024-09-01 12:52

全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用

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。
为为-180-3121-1455·2024-09-01 12:49

使用docker从零构建python、cuda、pytorch等环境

一、docker和nvidia-docker安装本机先安装docker，然后安装nvidia-docker（在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker，同时本机需要有nvidia显卡驱动，且该驱动版本要支持docker里面的cuda版本）。本机安装nvidia-docker后，不需要再在docker容器中安装nvidia显卡驱动，便可使用gpu（另外有一种说法，可以直接在dock
ken_asr·2024-09-01 11:14

Official pytorch implementation of “Mamba-YOLO：SSMs-based for Object Detection”

#pipinstallrequiredpackagescondacreate-nmambayolo-ypython=3.11condaactivatemambayolopip3installtorch=
weixin_42918943·2024-09-01 11:43

【pytorch】TensorBoard的使用

虽然它是为TensorFlow设计的，但也可以与其他深度学习框架（如PyTorch）一起使用。
hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:09

PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒

文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce
Hoper.J·2024-09-01 01:14

pytorch view 函数介绍

view是PyTorch中用于改变张量形状（tensorshape）的函数。与其他形状转换操作不同的是，view并不改变张量的数据，而是返回一个新的张量，该张量与原始数据共享内存。
qq_27390023·2024-09-01 01:43

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个损失函数，用于计算均方误差损失。均方误差损失函数通常用于回归问题中，它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。
AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)

PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)一、简介torch.nn.functional.interpolate是PyTorch中用于对张量进行上采样或下采样的函数
Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:22

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。
2402_85758349·2024-08-31 21:19

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数一、简介torch.repeat_interleave是PyTorch库中的一个函数，它用于重复张量中的元素。
Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:19

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件，提取“句子”列，‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录
东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成，环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
SnailTyan·2024-08-31 09:06
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他