pyTorch 第54页

转载：利用Flask实现深度学习模型部署

Zero_to_zero1234·2023-12-02 17:43

【项目部署调试】 AnimateDiff

Assertionerror错误来源：animate.py第55、56行必须安装xformers库pipinstallxformers注意安装的xformers需要确认好与自己pytorch版本对应的版本

_bh·2023-12-02 17:08

pytorch 多卡并行训练

目录设置参数：训练时参数：调用命令：设置参数：importargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--batch_size',type=int,default=64,help='Batchsizefortraining')parser.add_argument('--local_rank',type=int,defa

AI视觉网奇·2023-12-02 17:34

竞赛选题题目：基于深度学习的人脸表情识别 - 卷积神经网络竞赛选题代码

文章目录0简介1项目说明2数据集介绍：3思路分析及代码实现3.1数据可视化3.2数据分离3.3数据可视化3.4在pytorch下创建数据集3.4.1创建data-label对照表3.4.2重写Dataset

laafeer·2023-12-02 16:26

详细介绍torch中的from torch.utils.data.sampler相关知识

PyTorch中的torch.utils.data.sampler模块提供了一些用于数据采样的类和函数，这些类和函数可以用于控制如何从数据集中选择样本。

高山莫衣·2023-12-02 16:19

MobileNetV2-SSDLite代码分析-5 train

Github库地址：pytorch-ssd/train_ssd.py创建网络create_net=lambdanum:create_mobilenetv2_ssd_lite(num,width_mult

祁晏晏·2023-12-02 15:31

Pytorch Tensor Slice

1.普通的sliceIn[2]:x=torch.arange(12).reshape(4,3)In[3]:xOut[3]:tensor([[0.,1.,2.],[3.,4.,5.],[6.,7.,8.],[9.,10.,11.]])In[4]:x.dtypeOut[4]:torch.float32In[5]:y=x[2:,:]In[6]:yOut[6]:tensor([[6.,7.,8.],[9.

昵称己存在·2023-12-02 15:22

Graph attention network

MinjieWangZhengZhangInthistutorial,youlearnaboutagraphattentionnetwork(GAT)andhowitcanbeimplementedinPyTorch.Youcanalsolearntovisualizeandunderstandwhattheattentionmechanismha

魏鹏飞·2023-12-02 14:03

可变形卷积 DeformConv2d

可变性卷积前言为什么要用DConv普通卷积和与可变形卷积计算过程普通卷积计算过程Pytorch官方API可变形卷积计算过程参考资源前言可变形卷积即DCN（缩写取自DeformableConvNets）提出于

菜菜的小粉猪·2023-12-02 14:16

Pytorch——多卡GPU训练与单卡GPU训练相互切换

部分深度学习网络默认是多卡并行训练的，由于某些原因，有时需要指定在某单卡上训练，最近遇到一个，这里总结如下。目录一、多卡训练1.1修改配置文件1.2修改主训练文件1.3显卡使用情况二、单卡训练2.1修改配置文件2.2显卡使用情况三、总结一、多卡训练1.1修改配置文件1.2修改主训练文件上面红框中代码解析：iftorch.cuda.is_available()andngpu>1:#当torch.cu

佐咖·2023-12-02 14:07

25_PyTorch的十九个损失函数（L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss 、CTCLoss、NLLLoss、PoissonNLLLoss 、KLDivLoss等）

1.20.PyTorch的十九个损失函数1.20.1.L1Loss（L1范数损失）1.20.2.MSELoss（均方误差损失）1.20.3.CrossEntropyLoss（交叉熵损失）1.20.4.CTCLoss

涂作权的博客·2023-12-02 14:29

torch如何将网络参数初始化，又如何将参数还原成原始状态？

1、将网络参数初始化为原始状态要将网络参数初始化为原始状态，可以使用PyTorch中的权重初始化方法。常见的权重初始化方式包括正态分布、均匀分布、Xavier初始化等。

高山莫衣·2023-12-02 12:29

如何将x和y利用torch转换成小批量数据，打乱数据、标准化或者归一化？

方法1将数据转换为小批量数据可以使用PyTorch中的DataLoader类，该类可以自动将数据按照批次划分，并且支持对数据进行随机打乱。

高山莫衣·2023-12-02 12:29

Docker+Anaconda+CUDA+cuDNN

在这篇文章中，我的目标是搭建一个可以使用Pytorch的容器。二、前置工作首先要能够连接上服务器，不同实验室用的不一样，我们使用的是xshell和xftp，这里推荐一下，学习可以看B站视频。

Dr.F.Arthur·2023-12-02 11:08

Python环境中HanLP安装与使用

获取所有以指定前缀开头的元素3.3美丽化输出语言3.4维度压缩3.5转为CoNLL格式3.6转换为JSON兼容的字典3.7将文档转换为JSON字符串3.8美丽化文本表示可打印3.9翻译1在Terminal使用pip安装依赖PyTorch

程序终结者·2023-12-02 10:23

ubuntu22下使用nvidia 2080T显卡部署pytorch

1.直接到NVIDA官网下载相应的驱动，然后安装官方驱动|NVIDIA2.下载相应版本cuda，并安装，安装时不安装驱动3.condainstallpytorch==2.1.0torchvision==

娃娃鱼·2023-12-02 10:43

基于mps的pytorch 多实例并行推理

背景大模型训练好后，进行部署时，发现可使用的显卡容量远大于模型占用空间。是否可以同时加载多个模型实例到显存空间，且能实现多个实例同时并发执行？本次实验测试基于mps的方案，当请求依次过来时，多个相同的实例推理任务就可以同时运行。显然，该方法需要显卡测提供某种支持。这种就是nvidia的Multi-ProcessingServices，即显卡多进程服务。一些网上公布的资料[1]，主要是基于已经编译好

海棠花不香·2023-12-02 10:13

手写数字识别加法器--深度学习实验

实验源码自取：手写数字识别加法器.zip-蓝奏云手写数字加法器实验目标和要求目标：1.学会pytorch框架。2.学会CNN网络原理。3.学会迁移学习原理。

IT小艺·2023-12-02 10:42

[PyTorch][chapter 3][李宏毅深度学习-偏差,方差,过拟合,欠拟合]

前言：这章的目的主要是通过诊断错误的来源,通过错误的来源去优化,挑选模型。通过本章掌握过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)出现原因及解决方案.目录：1概述2方差,偏差现象3过拟合和欠拟合4模型选择5概率论回顾一概述如上图：红色空间：真实的数据和标签之间存在一个映射函数（标签）绿色空间：通过训练集上的数据训练出最优的映射函数在数据集进行采样和差异称为偏差bias之间分

明朝百晓生·2023-12-02 10:10

【PyTorch】（五）模型训练

文章目录1.基本步骤1.基本步骤forepochinrange(num_epochs):for_X,_yindataloader:#将数据转移到GPU_X,_y=_X.to(device),_y.to(device)#前向传播计算损失loss=criterion(model(_X).reshape(_y.shape),_y)#清空优化器梯度缓存optimizer.zero_grad()#误差反向传

盛世隐者·2023-12-02 10:08

[PyTorch][chapter 1][李宏毅深度学习-AI 简介]

前言：李宏毅深度学习从2017-2023的系列课程总结内容章节强化学习11李宏毅机器学习【2017】40李宏毅机器学习深度学习(完整版)国语【2020】119李宏毅大佬的深度学习与机器学【2022】90李宏毅机器学习完整课程【2023】43总结303目录：AI发展历史AI应用AI工程简介AI模型一AI发展史主要分为三大阶段1950-1980：人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果80

明朝百晓生·2023-12-02 10:07

一统TF/PyTorch/Jax三大后端框架，网友：改变游戏规则

梦晨发自凹非寺量子位|公众号QbitAIKeras3.0正式发布，被誉为改变了机器学习游戏规则：不仅支持TensorFlow、PyTorch、Jax三大框架作为后端，还能在它们之间无缝切换，甚至混合使用

QbitAl·2023-12-02 10:59

软著项目推荐深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

2概念介绍2.1什么是图像语义分割3条件随机场的深度学习模型3\.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像5PyTorch

iuerfee·2023-12-02 09:47

PyTorch2.0环境搭建

一、安装python并配置环境变量1、打开python官网，下载并安装WelcometoPython.org下载寻找版本：推荐使用3.9版本，或其他表中显示为安全（security）的版本安装：（略）2、配置环境变量：复制python安装路径：高级系统设置、环境变量、Path、新建、将复制的python安装路径粘贴下去一般来说需要两个路径\python#python路径路径\python\Scri

广煜永不挂科·2023-12-02 07:55

PyTorch2.0环境搭建(二)

三、前置环境搭建——CUDApytorch有cpu和gpu两个版本，区别是：1、硬件要求：CPU版本运算只与CPU版本有关；GPU版本还需要额外链接N卡，可以通过N卡进行加速2、运行速度：GPU版本比CPU

广煜永不挂科·2023-12-02 07:50

yolov8-seg 分割推理流程

目录一、分割+检测二、图像预处理二、推理三、后处理与可视化3.1、后处理3.2、mask可视化四、完整pytorch代码一、分割+检测注：本篇只是阐述推理流程，tensorrt实现后续跟进。

韩师兄_·2023-12-02 06:49

Pytorch 损失函数 Mean Squared Error

Pytorch的损失函数定义在torch.nn.functional下，可以直接使用。

洪流之源·2023-12-01 23:23

Transfer learning using Pytorch

迁移学习的两种基本应用场景：1模型初始化又叫做finetuning，一般的模型初始化是一个随机初始，但是使用训练好的参数作为初始化，可能模型会更快的收敛和有更好的表现性能。2将训练好的模型及其参数固定，在该模型后面增加新的网络或者在训练好的模型中间，替换新的网络，以期达到一种固定预定义的特征选择器作用。1模型初始化加载预训练模型，然后将最后的全连接层的输出层替换成新的全连接，使输出有2类，当替换新

十年磨剑_莫回首·2023-12-01 22:39

1024程序员节日：庆祝创新与编码的盛宴

关注算法,python,计算机视觉,图像处理,深度学习,pytorch,神经网络,opencv领域.https://blog.csdn.net/Code_and516?

爱笑的男孩。·2023-12-01 21:14

【AI】Pytorch神经网络分类初探

Pytorch神经网络分类初探1.数据准备环境采用之前创建的Anaconda虚拟环境pytorch，为了方便查看每一步的返回值，可以使用JupyterNotebook来进行开发。

TopFancy·2023-12-01 20:07

深度学习——Loss汇总

深度学习——Loss汇总一、IOULoss二、L1Loss一、IOULoss公式：参考资料:目标检测回归损失函数——IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU二、L1Loss公式：参考资料:PyTorch

William.csj·2023-12-01 20:00

Kaggle-水果图像分类银奖项目 pytorch Densenet GoogleNet ResNet101 VGG19

一些原理文章卷积神经网络基础（卷积，池化，激活，全连接）-知乎PyTorch入门与实践（六）卷积神经网络进阶（DenseNet）_pytorchconv1x1_Skr.B的博客-CSDN博客GoogLeNet

even蛋黄酱·2023-12-01 19:36

Pytorch中的gather的理解和用法

Pytorch中的gather的理解和用法这个Gather的用法花费了点时间，我相信很多人一开始不太懂。跟着我简单理解。

Escape the bug·2023-12-01 19:34

Pytorch 基于 deeplabv3_resnet50 迁移训练自己的图像语义分割模型

一、图像语义分割图像语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在将图像中的每个像素分配到其所属的语义类别，从而实现对图像内容的细粒度理解。与目标检测不同，图像语义分割要求对图像中的每个像素进行分类，而不仅仅是确定物体的边界框。deeplabv3_resnet50就是一个常用的语义分割模型，它巧妙地将两个强大的神经网络架构融合在一起，为像素级别的图像理解提供了强大的解决方案。首先，DeepLabV3

小毕超·2023-12-01 18:59

深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉计算机竞赛

2概念介绍2.1什么是图像语义分割3条件随机场的深度学习模型3\.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像5PyTorch

Mr.D学长·2023-12-01 18:23

经典神经网络——ResNet模型论文详解及代码复现

论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition(thecvf.com)PyTorch官方代码实现：vision/torchvision/models/resnet.pyatmain

伪_装·2023-12-01 15:50

常用分类网络结构学习笔记

文章目录开源代码地址：https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-NetworksVGGNetResNet残差模块ResNet网络搭建PyTorchIncepetionGoogleNetResNextDenseNETSE-Net

龙海L·2023-12-01 15:31

人群计数CSRNet的pytorch实现

本文中对CSRNet:DilatedConvolutionalNeuralNetworksforUnderstandingtheHighlyCongestedScenes（CVPR2018）中的模型进行pytorch

墨骅·2023-12-01 15:22

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.3.0

总是遇到这个问题==记录下解决办法：输入pipinstalltorch==1.3.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html成功！

sliver_23·2023-12-01 13:58

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==2.0.0+cu118

pipinstalltorch==1.13.1+cu117torchvision==0.14.1+cu117torchaudio==0.13.1--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org

loarding·2023-12-01 13:56

【ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.6.0+cu101 (from versions: 】

标题ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtorch==1.6.0+cu101(fromversions:none)使用如下命令安装pytorch

a5_b6c7·2023-12-01 13:24

小土堆学习视频

torch.cuda)dir(torch.cuda.is_available)help(torch.cuda.is_available)2、pycharm使用项目及文件创建、pythonconsole控制台的使用3、pytorch

hongyuyahei·2023-12-01 12:09

学习笔记：Pytorch 搭建自己的Faster-RCNN目标检测平台

B站学习视频up主的csdn博客1、什么是FasterR-CNN2、pytorch-gpu环境配置（跳过）3、FasterR-CNN整体结构介绍Faster-RCNN可以采用多种的主干特征提取网络，常用的有

hongyuyahei·2023-12-01 12:03

Pytorch---实现神经网络模型在GPU上进行训练

采用GPU训练以上一篇完整的模型训练套路中的代码为例，采用GPU训练判断电脑GPU可不可用如果可用的话device就采用cuda()即调用GPU，不可用的话就采用cpu()即调用CPU。device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')importtorchdevice=torch.device('cuda'iftorch

北山啦·2023-12-01 12:55

Pytorch报错 RuntimeError: cuFFT error: CUFFT_INTERNAL_ERROR

一、问题产生背景将线上V100显卡运行的lama图片去水印服务docker容器迁移到线下4090显卡上运行；本以为只要把docker容器运行起来就大功告成，没想到却抛了错误：>>>importtorch>>>torch.fft.rfft(torch.randn(1000).cuda())>Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inRuntimeErr

戴国进·2023-12-01 12:21

pytorch图像分类实战之构建数据集

pytorch图像分类实战之构建数据集前言1、环境配置2、图像采集3、数据集处理(1)删除多余文件查看待删除的多余文件删除多余文件验证多余文件已删除删除gif格式的图像文件删除非三通道的图像再次删除多余的

独孤西·2023-12-01 11:24

MindSpore深度学习模型快速调优

(gitee.com)其他框架比如pytorch可以迁移到minspore通过Mind

编程被我拿捏住了·2023-12-01 11:22

华为学习记录3 Mindspore的基础使用操作

常用的AI框架：TensorFlow、pytorch、Keras、Mindspore、paddlepaddle其中TensorFlow0.x,1.x版本采用的是静态图，不容易debug；pytorch是动态图

编程被我拿捏住了·2023-12-01 11:52

深度学习pytorch分割数据集的方法（将大数据集改小更加易于训练）||图像分类

问题一：划分训练集和验证集：importosfromshutilimportcopy,rmtreeimportrandomdefmk_file(file_path:str):ifos.path.exists(file_path):#如果文件夹存在，则先删除原文件夹在重新创建rmtree(file_path)os.makedirs(file_path)defmain():#保证随机可复现random

编程被我拿捏住了·2023-12-01 11:21

时间序列预测实战(二十一)PyTorch实现TCN卷积进行时间序列预测（专为新手编写的自研架构）

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TCN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TCN时间序列卷积的基本原理：时间序列卷积（TemporalConvolut

Snu77·2023-12-01 10:16

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