pyTorch

DCNv2安装适配pytorch各个版本

DCNv2安装适配pytorch各个版本介绍解决方案使用Fork版本（推荐）☆☆☆☆☆DCNv2_latest项目（不推荐）介绍原始项目：https://github.com/CharlesShang/
lqjun0827·2023-12-14 19:32

pytorch一致数据增强

分割任务对image做（某些）transform时，要对label（segmentationmask）也做对应的transform，如Resize、RandomRotation等。如果对image、label分别用transform处理一遍，则涉及随机操作的可能不一致，如RandomRotation将image转了a度、却将label转了b度。MONAI有个ArrayDataset实现了这功能，思
HackerTom·2023-12-14 19:30

anaconda安装pytorch报错：(Caused by SSLError(“Can‘t connect to HTTPS URL because the SSL module is not av

anaconda安装pytorch报错：CondaSSLError:OpenSSLappearstobeunavailableonthismachine.OpenSSLisrequiredtodownloadandinstallpackages.Exception
Roc.lp·2023-12-14 19:26

【小沐学Python】Python实现语音识别（Whisper）

文章目录1、简介1.1whisper简介1.2whisper模型2、安装2.1whisper2.2pytorch2.3ffmpeg3、测试3.1命令测试3.2代码测试：识别声音文件3.3代码测试：实时录音识别
爱看书的小沐·2023-12-14 18:11

论文阅读——Deformable ConvNets v2

论文：https://arxiv.org/pdf/1811.11168.pdf代码：https://github.com/chengdazhi/Deformable-Convolution-V2-PyTorch1
Sciws·2023-12-14 18:35

[PyTorch][chapter 6][李宏毅深度学习][Logistic Regression]

前言：logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，由于结果是一个概率，因此因变量的范围在0和1之间。[3]例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。训练样本特别小的时候用GenerativeModel会有较好的效果，大的样本使用Discrim
明朝百晓生·2023-12-14 17:01

[PyTorch][chapter 7][李宏毅深度学习][深度学习简介]

前言：深度学习常用的开发平台TensorFlowtorchtheanocaffeDSSTNEmxnetlibdnnCNTK目录：1：深度学习发展历史2：DeepLearning工程简介3：DNN简介一发展历史二DeepLearning工程简介深度学习三大步：定义映射函数（神经网络）定义损失函数通过梯度更新，选择最好的映射函数2.1NeuralNetwork给定了一个函数，可以设置不同的参数，所以对
明朝百晓生·2023-12-14 17:01

【PyTorch】卷积神经网络

文章目录1.理论介绍1.1.从全连接层到卷积层1.1.1.背景1.1.2.从全连接层推导出卷积层1.2.卷积层1.2.1.图像卷积1.2.2.填充和步幅1.2.3.多通道1.3.池化层（又称汇聚层）1.3.1.背景1.3.2.池化运算1.3.3.填充和步幅1.3.4.多通道1.4.卷积神经网络（LeNet）1.4.1.简介1.4.2.组成2.实例解析2.1.实例描述2.2.代码实现2.2.1.图像
盛世隐者·2023-12-14 17:49

解决pytorch训练的过程中内存一直增加的问题

来自：解决pytorch训练的过程中内存一直增加的问题-知乎pytorch训练中内存一直增加的原因(部分)代码中存在累加loss，但每步的loss没加item()importtorchimporttorch.nnasnnfromcollectionsimportdefaultdictiftorch.cuda.is_available
京城王多鱼·2023-12-14 17:47

基于pytorch 的RNN实现文本分类

首先，需要导入必要的库，包括torch、torchtext、numpy等：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfromtorchtext.datasetsimportAG_NEWSfromtorchtext.data.utilsimportget_tokenizerfromcollectionsim
Tony小周·2023-12-14 17:45

风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型

目录前言1风速数据EMD分解与可视化1.1导入数据1.2EMD分解2数据集制作与预处理2.1先划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集2.2设置滑动窗口大小为7，制作数据集3基于Pytorch的EMD-LSTM
建模先锋·2023-12-14 17:12

风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型

目录1风速数据EMD分解与可视化1.1导入数据1.2EMD分解2数据集制作与预处理2.1先划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集2.2设置滑动窗口大小为7，制作数据集3基于Pytorch的EMD-LSTM-Attention
建模先锋·2023-12-14 17:12

pytorch的二次索引矩阵无法赋值问题

最近在研究中发现torch一个问题，即torch的二次索引的矩阵无法赋值。具体来说，给定相同的初始常数矩阵a和iou_target矩阵,以及另一iou矩阵，直接赋值是没问题的。然而，当对iou_target矩阵进行二次索引时，即idx矩阵和tp矩阵，可以看到赋值并未起到作用：而矩阵的单个数值可赋值：根据以上观测，在二次索引赋值时，需通过中间变量tp进行。上述过程可以实现为：tp[tp>0]=iou
Lethe♪·2023-12-14 17:39

pytorch debug 常用工具

自动辨识图像格式可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImagedefconvert_to_numpy(image_input):"""自动检测输入图像类型，并将其转换为NumPy数组。"""ifisinstance(image_input,np.ndarray):#输入已经是NumPy数组，直接返回returnima
prinTao·2023-12-14 17:08

pytorch中的归一化：BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm

1归一化概述训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。1.1为什么要归一化数据的归一化操作是数据处理的一项基础性工作，在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表示的，数据样本的不同特征可能会有不同的尺度，这样的情况会影响到数据分析的结果。为了解决这个问题，需要进行数据归
智慧医疗探索者·2023-12-14 17:35

pytorch中数据预处理模块：transforms详解

1tranforms概述1.1torchvision介绍torchvision是pytorch的计算机视觉工具包，主要有以下三个模块：torchvision.transforms：提供了常用的一系列图像预处理方法
智慧医疗探索者·2023-12-14 17:05

时间序列预测实战(二十四)PyTorch实现RNN进行多元和单元预测（附代码+数据集+完整解析）

一、本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行RNN时间序列卷积进行时间序列建模（专门为了时间序列领域新人编写的架构，简单且不同于市面上大家用GPT写的代码），包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据、以及滚动长期预测功能。该结构是一个通用架构任何模型嵌入其中都可运行。下面来介绍一下RNN：循环神经网络（RNN）是深度学习中用于处理序列数据的一种基本网络结
Snu77·2023-12-14 17:32

时间序列预测实战(二十五)PyTorch实现Seq2Seq进行多元和单元预测（附代码+数据集+完整解析）

一、本文介绍本文给大家带来的时间序列模型是Seq2Seq，这个概念相信大家都不陌生了，网上的讲解已经满天飞了，但是本文给大家带来的是我在Seq2Seq思想上开发的一个模型和新的架构，架构前面的文章已经说过很多次了，其是专门为新手开发的，而且为了方便大家使用只定义了一个文件方便大家复制粘贴，架构功能包括：结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据、以及滚动长期预测功能。Seq
Snu77·2023-12-14 17:02

3.PyTorch——常用神经网络层

importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchastfromPILimportImagefromtorchvision.transformsimportToTensor,ToPILImaget.__version__'2.1.1'3.1图像相关层图像相关层主要包括卷积层（Conv）、池化层（Pool）等，这些层在实际使用中可分为一维(1D)、二维(2D)、三维
沉住气CD·2023-12-14 16:25

深度学习——第3章 Python程序设计语言（3.8 深度学习框架PyTorch）

3.8深度学习框架PyTorch目录1.PyTorch简介2.PyTorch的安装3.PyTorch相关资源4.张量5.自动求导6.并行计算简介7.AI硬件加速设备PyTorch简介PyTorch是由MetaAI
曲入冥·2023-12-14 16:51

Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)

目录前言1数据集制作与加载1.1导入数据第一步，导入十分类数据第二步，读取MAT文件驱动端数据第三步，制作数据集第四步，制作训练集和标签1.2数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch2LSTM分类模型和超参数选取2.1定义LSTM分类模型2.2定义模型参数2.3模型结构3LSTM模型训练与评估3.1模型训练3.2模型评估往期精彩内容：Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分
建模先锋·2023-12-14 16:49

YOLO V3 SPP ultralytics 第一节：VOC 的标注文件(xml)转YOLO标注格式(txt)以及如何自定义YOLO数据样本

-->yolotxt2.4yolo的label文件2.6结果2.7代码3.自定义YOLO数据集3.1预备工作3.2打开labelimg3.3绘制代码参考是b站的大佬：3.2YOLOv3SPP源码解析(Pytorch
听风吹等浪起·2023-12-14 15:28

Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)

目录前言1数据集制作与加载1.1导入数据1.2数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch2CNN-2D分类模型和训练、评估2.1定义CNN-2d分类模型2.2定义模型参数2.3模型结构2.4模型训练2.5模型评估3CNN-1D分类模型和训练、评估3.1定义CNN-1d分类模型3.2定义模型参数3.3模型结构3.4模型训练3.5模型评估4模型对比往期精彩内容：Python-凯斯西储大学（CW
建模先锋·2023-12-14 15:27

目标检测 pytorch复现Yolov3目标检测项目

目标检测pytorch复现Yolov3目标检测项目YOLOV3创新核心点YoloV3模型架构即损失函数YoloV3SPP网络模型以及环境搭建1环境配置：2文件结构3训练数据的准备以及目录结构4利用标注好的数据集生成一系列相关准备文件
郭庆汝·2023-12-14 14:47

关于pytorch中的dim的理解

今天碰到一个代码看起来很简单，但是细究原理又感觉好像不太通不太对劲，就是多维tensor数据的操作，比如：y.sum(dim=2)，乍一看很简单数据相加操作，但是仔细一想，这里在第3维度的数据到底是横向相加还是纵向相加，带着疑问实验几次就明白了。首先给个完整的例子：importtorchy=torch.tensor([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,
诶尔法Alpha·2023-12-14 14:59

深度学习模型编译框架TVM概述

训练步骤目前基本由Tensorflow、PyTorch、Keras、MXNet等主流框架主导，同样的，推理步骤目前也处在“百家争鸣”的状态。”TVM是什么？
Linux基金会AI&Data基金会·2023-12-14 14:37

AI编译器及TVM概述

PyTorch：一个基于Python的开源深度学习框架，也提供了一个编译器用于执行和优化PyTorch模型。
WRichards·2023-12-14 14:03

主流机器学习框架及区别

PyTorch：是由Facebook开发的动态图机器学习框架，与TensorFlow相比，PyTorch提供了更直观、更易用的API
WRichards·2023-12-14 14:24

实时监控gpu

Linux监控服务器GPU状态_linux监控gpu_LiQiang33的博客-CSDN博客当outofmemory时，修改环境变量：setPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb
LANWENBING·2023-12-06 21:43

关于随机数的设定和随机噪声

以下是设立随机数和随机噪声的code：设定随机数的方法有很多，下面代码是通过numpy的API设定随机数，除了numpy，实际上scikit，tf，pytorch都有设定随机数的API的#Setarandomseedforreproducibility
DJ.马·2023-12-06 14:57

一键抠图2：C/C++实现人像抠图 (Portrait Matting)

：C/C++实现人像抠图(PortraitMatting)目录一键抠图2：C/C++实现人像抠图(PortraitMatting)1.前言2.抠图算法3.人像抠图算法MODNet（1）模型训练（2）将Pytorch
AI吃大瓜·2023-12-06 13:50

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][chapter 5][李宏毅深度学习][Classification]

前言：这章节主要讲解常用的分类器原理.分类主要是要找到一个映射函数比如垃圾邮件分类:c=0,垃圾邮件c=1正常邮件主要应用场景：垃圾邮件分类,手写数字识别,金融信用评估.这里面简单了解一下，很少用目录：1：Generativemodel2:高斯分类器3:高斯分类器跟其它模型关系一Generativemodel朴素贝叶斯分类器：以二分类为例：不同类别:不同类别出现的概率，先验概率:条件概率,不同类别
明朝百晓生·2023-12-06 12:54

使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练

本文，我们将了解如何基于PyTorch最新的完全分片数据并行(FullyShardedDataParallel，FSDP)功能用Accelerate库来训练大模型。
Hugging Face·2023-12-06 11:38

Pytorch中有哪些损失函数?

Pytorch中有哪些损失函数?一、常见的损失1.**均方误差损失（MeanSquaredErrorLoss）：`nn.MSELoss`**2.
高山莫衣·2023-12-06 11:35

4.9 构建onnx结构模型-Equal

前言构建onnx方式通常有两种：1、通过代码转换成onnx结构，比如pytorch—>onnx2、通过onnx自定义结点，图，生成onnx结构本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构，下面以Equal
nsq_ai·2023-12-06 09:05

4.8 构建onnx结构模型-Less

前言构建onnx方式通常有两种：1、通过代码转换成onnx结构，比如pytorch—>onnx2、通过onnx自定义结点，图，生成onnx结构本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构，下面以Less
nsq_ai·2023-12-06 09:59

【PyTorch】优化分析

文章目录1.模型训练过程划分1.1.定义过程1.1.1.全局参数设置1.1.2.模型定义1.2.数据集加载过程1.2.1.Dataset类：创建数据集1.2.2.Dataloader类：加载数据集1.3.训练循环2.优化分析2.1.定义过程2.2.数据集加载过程2.3.训练循环2.3.1.训练模型2.3.2.评估模型1.模型训练过程划分主过程在__main__下。if__name__=='__ma
盛世隐者·2023-12-06 09:59

pytorch 给定概率分布的张量，如何利用这个概率进行重复\不重复采样？

在PyTorch中，可以使用torch.distributions.Categorical来基于给定的概率分布进行采样。
高山莫衣·2023-12-06 09:58

基于轻量级模型GHoshNet开发构建眼球眼疾识别分析系统，构建全方位多层次参数对比分析实验

移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch
Together_CZ·2023-12-06 08:12

python基于轻量级卷积神经网络模型ShuffleNetv2开发构建辣椒病虫害图像识别系统

移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch
Together_CZ·2023-12-06 08:40

普通策略梯度算法原理及PyTorch实现【VPG】

有没有想过强化学习(RL)是如何工作的？在本文中，我们将从头开始构建最简单的强化学习形式之一—普通策略梯度（VPG）算法。然后，我们将训练它完成著名的CartPole挑战—学习从左向右移动购物车以平衡杆子。在此过程中，我们还将完成对OpenAI的SpinningUp学习资源的第一个挑战。NSDT工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式
新缸中之脑·2023-12-06 08:39

深度学习TensorFlow2基础知识学习前半部分

数据预处理之统一数组维度定义变量和常量训练模型的时候设备变量的设置生成随机数据交叉熵损失CE和均方误差函数MSE全连接Dense层维度变换reshape增加或减小维度数组合并广播机制：简单范数运算矩阵转置框架本身只是用来编写的工具，每个框架包括Pytorch
编程被我拿捏住了·2023-12-06 07:15

【Pytorch使用自制数据集,Dataloader】

数据集结构话不多说，直接上核心代码myDataset.pyfromcollectionsimportCounterfromtorch.utils.dataimportDatasetimportosfromPILimportImageclassMyDataset(Dataset):"""读取自制的数据集args:-image_dir:图片的地址-label_dir:标签的地址-name:数据集的名称
scypreferhjh·2023-12-06 07:53

【水】pytorch：torch.reshape和torch.Tensor.view的区别

【水】pytorch：torch.reshape和torch.Tensor.view的区别注：本篇仅为学习笔记，请谨慎参考，如有错误请评论指出。
Ydon?tkwhmeIS·2023-12-06 07:21

pytorch中的loss.backward()和optimizer.step()中的使用的梯度方向问题

#举例：梯度下降更新模型参数optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate)#在每个训练步骤中optimizer.zero_grad()#清零梯度output=model(input)loss=loss_function(output,target)loss.backward()#计算梯度optimizer.step()#
Mariooooooooooo·2023-12-06 07:51

pytorch学习8-损失函数

系列文章目录pytorch学习1-数据加载以及Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用
Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习9-优化器学习

系列文章目录pytorch学习1-数据加载以及Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用
Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习10-网络模型的保存和加载

系列文章目录pytorch学习1-数据加载以及Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用
Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习11-完整的模型训练过程

系列文章目录pytorch学习1-数据加载以及Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用
Magic171·2023-12-06 07:50
上一页 46 47 48 49 50 51 52 53 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他