pyTorch

实时指令唤醒

安装项目环境本项目开发换为：Anaconda3Windows11Python3.11Pytorch2.1.0CUDA12.1安装Pytorch，执行下面命令，如果已经安装了其他版本，若能正常运行，请跳过
夜雨飘零1·2023-12-17 20:54

_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘＜‘.的可能解决方案

pickle.UnpicklingError:invalidloadkey,'<'.在进行模型训练的时候，需要下载模型文件，结果没发现网络不好，模型文件只下了4k，就提示这个个报错，再次运行文件就发现了这个错误RuntimeError:PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive
卜德孝·2023-12-17 20:22

DNN二分类模型

nowtime=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')print("\n"+"=========="*8+"%s"%nowtime)#mac系统上pytorch
caigou.·2023-12-17 19:09

pytorch—to、device、cuda差异

先说结论：.to不仅可以更改设备torch.device还可以改变数据类型torch.dtype，拓展性最好.device只能适用于device之间的转换，扩展性好，即使没有GPU，也可以运行代码，不用做任何修改；.cuda只能用于将设备的cpu转换到cuda，灵活性扩展性最差，如果机器不支持GPU，则需要修改代码后才能在CPU上运行；1.TORCH.TENSOR.TOhttps://pytorc
且放白鹿青涯间·2023-12-17 18:16

PyTorch ： torch.cuda.amp: 自动混合精度详解

amp:全称为Automaticmixedprecision，自动混合精度amp总体介绍：可以在神经网络推理过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。通常，深度学习中使用的精度为32位（单精度）浮点数，而使用16位（半精度）浮点数可以将内存使用减半，同时还可以加快计算速度。然而，16位浮点数的精度较低，可能导致数值下溢或溢出，从而影响训练结果。混合精度:有
北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:14

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：to()、device()、cuda()将Tensor或模型移动到指定的设备上

将Tensor或模型移动到指定的设备上：tensor.to(‘cuda:0’)最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行在做高维特征运算的时候，采用GPU无疑是比用CPU效率更高，如果两个数据中一个加了.cuda()或者.to(device)，而另外一个没有加，就会造成类型不匹配而报错。1.Tensor.to(device)功能：将T
北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:11

pytorch 模型复现

一般来说，设置相同的随机种子，在相同参数条件下，能使pytorch模型复现出相同的结果。
try-agaaain·2023-12-17 16:48

基于pytorch 的RNN实现字符级姓氏文本分类

当使用基于PyTorch的RNN实现字符级姓氏文本分类时，我们可以使用一个非常简单的RNN模型来处理输入的字符序列，并将其应用于姓氏分类任务。
Tony小周·2023-12-17 16:30

检测头篇 | RT-DETR 添加 小目标检测头 (P2，P3，P4，P5)

手把手教你使用云服务器训练RT-DETR(Pytorch版)RT-DETR项目【训练】【验证】【推理】脚本|最新更新直接打印FPS，mAP50，mAP75，mAP95RT-DETRBug及解决方案汇总【
迪菲赫尔曼·2023-12-17 15:59

pytorch之导出ONNX相关问题

torch.onnx.exporttorch.onnx.export(model,args,f,export_params=True,verbose=False,training=,input_names=None,output_names=None,operator_export_type=,opset_version=None,do_constant_folding=True,dynamic_
权双·2023-12-17 15:48

深度学习常用数学知识

使用PyTorch进行向量的内积计算非常简单，可以通过torch.dot()函数实现。以下是一个示例代码，计算两个向量的内积：importtorch#定义两个向量a=torch.t
算法黑哥·2023-12-17 14:32

Pytorch实战（一）——MNIST手写数字识别

本文中的数据来源于Kaggle网站，并非Pytorch自带的数据集（个人认为使用Pytorch封装好的MNIST数据集不利于入门）
dalalaa·2023-12-17 13:36

ModuleNotFoundError: No module named ‘torch.utils._pytree‘

_pytree’该问题为版本不匹配问题，经查询，我当前环境下安装的pytorch版本为1.7.1，而报错的模块为1.8.0以后引入，故需要将现存的pytorch卸载重新安装对应版本。
zhilanguifang·2023-12-17 12:30

3.pytorch模型定义

本次总结，按照收获分为三部分。感悟：关于模型定义方式，其实常用就就两种：Sequential和List，前面一种简单且不需要forward定顺序但是不灵活，没办法中间修改；List就是__init__定义，forward中定传播顺序，很灵活但是要搞两遍。因此，可以将不会进行修改而且重复的部分，用Sequential形式做成模块（下面Unet中有），然后其他部分还用List模式，至少啊，下面预训练模
763aec7b583f·2023-12-17 11:51

Windows深度学习环境配置

cuDNN1.2.1安装CUDA1.2.2安装cuDNN1.2.3卸载1.3配置系统环境变量2Anaconda2.1安装2.2换源2.2.1conda换源2.2.2pip换源2.3常用命令3安装GPU版pytorch3.1
yangtsejin·2023-12-17 10:03

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.4深度学习计算-自定义层

虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。本节将介绍如何使用Module来自定义层，从而可以被重复调用。
蒸饺与白茶·2023-12-17 09:04

AlexNet(pytorch)

AlexNet是2012年ISLVRC2012（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的70%+提升到80%+该网络的亮点在于：（1）首次利用GPU进行网络加速训练。（2）使用了ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数以及Tanh激活函数。（3）使用了LRN局部响应归一化。（4）在全连接层的前两层中使用
caigou.·2023-12-17 07:51

ResNeXt(pytorch)

相比resnet更新了block，如下图，性能也更好一些。可以这样理解，这里的GConv还是用的分组组数还不是g=Cin，之前的ResNet中还是用的普通3*3卷积，但ResNet中引入了1*1卷积来改变通道数，减少3*3卷积的参数，后续的研究对1*1，3*3卷积进行分组来减少参数，直到ShuffleNetV2提出不能一味关注FLOPs，使得模型的结构设计更加合理，这里ResNeXt用的是3*3组
caigou.·2023-12-17 07:51

LeNet(pytorch)

model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,5)self.pool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(1
caigou.·2023-12-17 07:20

使用Pytorch从零开始构建StyleGAN2

这篇博文是关于StyleGAN2的，来自论文AnalyzingandImprovingtheImageQualityofStyleGAN，我们将使用PyTorch对其进行干净、简单且可读的实现，并尝试尽可能地还原原始论文
Garry1248·2023-12-17 07:49

PyTorch: 基于【MobileNet V2】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率99%+】

目录引言1.安装PyTorch2.下载并加载MNIST数据集3.搭建基于MobileNetV2的图像分类模型运行结果（重点看网络开头和结束位置即可）4.设置超参数、损失函数、优化器5.训练模型6.测试模型运行结果完整代码结束语引言在深度学习和计算机视觉的世界里
高斯小哥·2023-12-17 07:48

Pytorch当中的.detach()操作是什么意思

.detach()是PyTorch中用于从计算图中分离张量的方法。当我们在PyTorch中进行张量运算时，操作会构建一个计算图来跟踪计算历史，这个计算图用于自动求导和反向传播来计算梯度。
BugMaker2002·2023-12-17 07:18

pytorch transpose 转置和梯度的传播

今天写代码的时候遇到一个需要进行转置的矩阵，由于涉及到梯度反传，所以有疑问转置之后的矩阵在转置之前的梯度是否存在，经过验证，转置不影响梯度的传播importtorchx=torch.ones(2,2,requires_grad=True)y=x*8z=y.transpose(0,1)z=z*2out=z[0][0]#求梯度backward()out.backward()#查看梯度print(x.g
江_小_白·2023-12-17 07:18

使用Pytorch从零开始构建LoRA

引言在这篇博文中，我将向大家展示如何使用Pytorch从头开始构建LoRA。
Garry1248·2023-12-17 07:47

pytorch代码管理

torch.svdtorch.mmtorch.matmultorch.argsorttorch.view_as_complextorch.view_as_realtorch.splitunsqueezesqueezemasked_filltorch.einsumx.requires_grad_(True)torch.optim.SGD([w],lr=0.01)torch.masked_select
一轮秋月·2023-12-17 07:47

ubuntu18.04 安装yolov5环境及推理环境

文章目录1、安装anaconda31.2、环境变量配置1.3、添加/更换conda清华源2、安装pytorch1.63、CUDA安装4、安装cuDNN5、安装tensorRT6、安装opencv4.67
讳疾忌医丶·2023-12-17 07:31

简单的图像分类任务全流程示例（内含代码）

以下是一个简单的示例，展示了如何使用PyTorch处理自定义图像分类数据集：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision
赢勾喜欢海·2023-12-17 06:54

Pytorch：模型的保存加载、模型微调、GPU的使用

目录一、模型的保存与加载1.1序列化与反序列化（1）torch.save（2）torch.load1.2保存加载模型基本用法1.2.1保存模型1.2.2加载模型1.3模型的断点续训练二、模型微调2.1TransferLearning＆ModelFinetune2.2Finetune的实例三、GPU的使用3.1CPUVSGPU3.2数据迁移至GPU3.3多GPU并行运算四、总结参考博客一、模型的保存
碧蓝的天空丶·2023-12-17 06:23

【系列学习】6.1 用tf编写训练模型的程序—— tf工程化项目实战

【动态图】tf1.11后动态图已经比较常用了，这边不过多介绍了，相比较tf的动态图，应该还是pytorch大家用的比较多。
selfAttention菇·2023-12-17 05:20

EfficientNetV1(pytorch)

之前的研究探索的是单个因改变的影响，这篇论文采用网络搜索机制同时探索3个因素的影响。e图是同时在深度(+layer)，宽度（+channel），分辨率（+h，+w）进行增加，探索影响。这是一个示意图，EfficientNet的基础模块是MBConv，MobileNetV3的基础模块。整体网络设计相关MBConv模块：注意力机制：这个和MobileNetV3有些不同，第一层全连接长度不是升维后的3*
caigou.·2023-12-17 05:52

nn.functional 和 nn.Module

前面我们介绍了Pytorch的张量的结构操作和数学运算中的一些常用API。利用这些张量的API我们可以构建出神经网络相关的组件(如激活函数，模型层，损失函数)。
caigou.·2023-12-17 05:52

ResNet(pytorch)

ResNet的亮点：引入批标准化，不再是之前的普通标准化，加速训练。ResNet的残差块还未把1*1卷积用来降维减少参数，到ResNeXt就把1*1用来升维和降维操作，称为PW卷积()解决的问题：两种残差块，18层，34层使用第一种残差块，50层，101层，152层使用右边的残差块。用到的迁移学习参数表model.pyimporttorch.nnasnnimporttorchclassBasicB
caigou.·2023-12-17 05:22

ShuffleNet V1+V2(pytorch)

V1V1根本思想：1.GConv替换resnet的普通1*1Conv2.GConv后加channelshuffle模块对GConv的不同组进行重新组合。channel_shufflea是resnet模块，b，c是ShuffleNetV1的block，在V1版中，两模块branch2的第一个1*1卷积依然是类似MobileNet中的组卷积，减少参数量，之后有一个channelshuaffle操作，之
caigou.·2023-12-17 05:22

VGG(pytorch)

感受野的基础知识model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch#officialpretrainweightsmodel_urls={'vgg11':'https://download.pytorch.org
caigou.·2023-12-17 05:22

FCN(pytorch)

backbon.pyimporttorchimporttorch.nnasnndefconv3x3(in_planes,out_planes,stride=1,groups=1,dilation=1):"""3x3convolutionwithpadding"""returnnn.Conv2d(in_planes,out_planes,kernel_size=3,stride=stride,pad
caigou.·2023-12-17 05:10

目标检测锚框

目标检测锚框最开始呢，我们需要先介绍一下框，先学会一下怎么画框导入所需要的包fromPILimportImageimportd2lzh_pytorchasd2limportnumpyasnpimportmathimporttorch
平平平安喔·2023-12-17 04:53

基于图片翘曲的后门攻击WaNet源码分析

是一种基于图片翘曲的后门攻击手段，参考文章《基于扭曲的后门攻击》下图分析了WaNet对于人眼的隐蔽性下图展现了WaNet的基本原理参考代码：github代码一、network文件1、blocks.py导入pytorch
AuroraGengi·2023-12-17 02:11

Pytorch学习（1）

引用文章pytorch入门（超详细）什么是pytorch?
AuroraGengi·2023-12-17 02:11

解决国内下载torch慢的问题

https://download.pytorch.org/whl/torch/这里需要注意，下载的torch版本一定要符合你本机中的环境，比如，我这
Luke Ewin·2023-12-17 00:57

深度学习环境配置------windows系统（GPU）------Pytorch

深度学习环境配置------windows系统（GPU）------Pytorch准备工作明确操作系统明确显卡系列CUDA和Cudnn下载与安装1.下载2.安装环境配置过程1.安装Anacoda2.配置环境
I张小博I·2023-12-17 00:22

安装Anaconda和pytorch

首先看下自己电脑是否有英伟达的显卡，如果有的话可以安装GPU版本，没有的话可以安装CPU版本。CPU版本1.安装Anaconda首先去官网下载Anaconda。点击download，下载的就是最新版本的。下载完成后，直接运行下步就行注意到路径这块，最好是全英文。接下来根据个人喜好勾选，可以不用管直接下一步安装好就行。安装好后在开始菜单下，找到带有绿色图标的Anaconda,点击就可以打开Anaco
纯菜鸟123456·2023-12-17 00:19

pytorch网络的增删改

本文介绍对加载的网络的层进行增删改,以alexnet网络为例进行介绍。1.加载网络importtorchvision.modelsasmodelsalexnet=models.alexnet(weights=models.AlexNet_Weights.DEFAULT)print(alexnet)2.删除网络在做迁移学习的时候，我们通常是在分类网络的基础上进行修改的。一般会把网络最后的几层删除掉，
@BangBang·2023-12-17 00:14

anaconda+pytorch+cuda安装教程

1.2.3.选择安装位置4.安装pytorch5.在下载了需要的时间挺长的6.安装完成后测试7.pycharm里的环境位置8.pycharm里运行成功
sci_more·2023-12-17 00:14

『PyTorch』张量和函数之gather()函数

文章目录PyTorch中的选择函数gather()函数参考文献PyTorch中的选择函数gather()函数importtorcha=torch.arange(1,16).reshape(5,3)"""
一只楚楚猫·2023-12-17 00:13

2020-02-27 nn.sequential与nn.module

nn.Sequential和nn.Module是PyTorch中用于构建模型的两个模块。
亻令仃忝鉂·2023-12-16 22:20

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（1）

神经网络如此神奇，feelthemagic今天分享一下学习PyTorch官网demo的心得，原来实现一个神经网络可以如此简单/简洁/高效，同时也感慨PyTorch如此强大。
骑猪等风·2023-12-16 20:46

TrustGeo代码理解（五）sublayers.py

1、importtorch：导入PyTorch库，提供张量（tensor）等深度学习操作的支持。2、importtorch.nnasn
别致的SmallSix·2023-12-16 20:30

PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

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。
梦想的初衷~·2023-12-16 19:07

有哪些常用的计算机视觉工具和库？

PyTorch：是一个由Facebook开发的开源机器学
程序媛珂珂·2023-12-16 18:46
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