pytorch中文文档学习之路

2021-01-10

伴着清晨的习习寒风，踩着2021年的第二场积雪，又去送儿子踏上新的学习之路。要问现在最辛苦的是谁，这排名前列的，甚至可以排在第一的，我想就是莘莘学子了。
祁连山人_3575·2024-08-30 20:59

10分钟学会Docker的安装和使用

2.2.2Ubuntu安装2.3验证安装是否成功3Docker镜像（DockerImages）3.1镜像简介3.2镜像操作常用指令4Docker容器4.1容器简介4.2容器操作常用指令5DIY一个自己的Pytorch
明月醉窗台·2024-08-30 16:31

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。
walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意
shangjg3·2024-08-30 12:10

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。
花千树-010·2024-08-30 12:38

PyTorch 基础学习

文章索引：PyTorch基础学习（1）-快速入门PyTorch基础学习（2）-张量TensorsPyTorch基础学习（3）-张量的数学操作PyTorch基础学习（4）-张量的类型PyTorch基础学习
花千树-010·2024-08-30 12:07

Docker 安装Miniconda

下载Miniconda下载地址执行sh命令完成Miniconda的安装中间输入yes完成安装后，执行链接中的命令完成环境配置创建自己conda环境，需要配置清华镜像安装对应的pytorch，Pytorch
奋进在AI路上的小李·2024-08-30 09:16

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

在深入探讨PyTorchGeometric（通常简称为PyG）之前，我们先了解一下它的背景和应用。PyG是基于PyTorch的一个扩展库，专为图数据和图网络模型设计。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

torch.topk深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数1.
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

在PyTorch中，permute方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。
fydw_715·2024-08-30 06:01

深入理解PyTorch中的MessagePassing

深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络（GraphNeuralNetworks，简称GNNs）在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:00

dockerfile拉取私库镜像_从私有仓库拉取镜像

公告：如果您也想加入翻译队伍，或者您有相关中文文档想要贡献给大家，请联系[email protected]，谢谢！
weixin_39566593·2024-08-30 04:50

python 数据分析 损失数值 如何放到csv中呢 人工智能 深度神经网络，Pytorch ,tensorflow

损失数值如何放到csv中呢在Python中，使用`csv`模块将数据写入CSV文件是一种常见的操作。从你提供的代码片段来看，你想要将损失数值写入名为`middle_losse.csv`的文件中。但是，你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方，以确保数据能够正确地写入CSV文件。首先，`csv.writer`对象的`writerows`方法需要一个可迭代对象，例如列表的列表，而不是单个列表。如果你的
zhangfeng1133·2024-08-30 04:45

python graph_详解Python Graphql

前言很高兴现在接手的项目让我接触到了PythonGraphql，百度上对其介绍相对较少也不够全面，几乎没有完整的中文文档，所以这边也借此机会学习一下Graphql。什么是Graphql呢？
weixin_39761491·2024-08-29 18:07

查询vllm-flash-attn与之对应的pytorch

最近安装vllm的时候有时候pytorch版本总是弄错，这里写下vllm-flash-attn与pytoch对应关系打开网站vllm-flash-attn·PyPI查询历史版本点进去查询对应的pytoch
源来猿往·2024-08-29 16:24

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。
2401_85762266·2024-08-29 05:45

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。
liuxin33445566·2024-08-29 03:59

20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。
椰皮糖·2024-08-29 02:22

【Rust日报】 2019-05-14：Rust中哪些特性是零开销抽象的

在神经网络领域，现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备，还有很多空间可以尝试。
六六子大顺1·2024-08-28 23:29

PyTorch库学习之torch.mean函数

PyTorch库学习之torch.mean函数一、简介torch.mean是PyTorch库中的一个函数，用于计算张量的均值。
Midsummer-逐梦·2024-08-28 17:44

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数，参考这里优化函数(OptimizationFunction)：YOLOv5的默认优化算法是：SGD；可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

yolo v8 + flask部署到云服务器，以及问题记录

环境安装1、运行项目报错：nopythonapplicationfound,checkyourstartuplogsforerrors在云服务器pytorch版本安装错了，安装了GPU版本，需要安装CPU
智商不够_熬夜来凑·2024-08-28 11:07

pytorch | torch.contiguous()方法

torch.contiguous()方法语义上是“连续的”，经常与torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()方法一起使用，要理解这样使用的缘由，得从pytorch
Mopes__·2024-08-28 10:31

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。
2401_85763639·2024-08-28 09:56

如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

此外，还需要安装PyTorch，这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项：pip
玩AI的小胡子·2024-08-28 08:22

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。
2401_85760095·2024-08-28 06:41

PyTorch实现CIFAR-10分类代码

这篇是PyTorch学习之路第七篇，用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码（书上的代码有好多冗余）目录完整代码（还未训练）完整代码（已训练，直接载入模型）下面实例数据集位于：C:\Users
曹勖之·2024-08-28 04:56

日撸Java三百行（day31：整数矩阵及其运算）

目录前言一、基本属性与方法二、getter与setter方法三、矩阵相加与矩阵相乘方法1.矩阵相加2.矩阵相乘四、数据测试五、完整的程序代码总结前言从今天开始，我们就要踏上图论的学习之路了。
林金金金·2024-08-28 02:43

Tortoise-ORM FastAPI integration 中文文档(完整版)

Tortoise-ORMFastAPIintegration中文文档(完整版)前言初衷：在学习的时候发现Tortoise-ORMFastAPIintegration官方文档缺中文版，翻阅英文文档效率低，
Fender的web学习路程·2024-08-28 00:00

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的
程序猿鑫·2024-08-27 18:48

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程 人工智能 深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。
zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

torch.nn到底是什么？

PyTorch提供设计精美的模块和类torch.nn，torch.optim，Dataset和DataLoader神经网络。
yanglamei1962·2024-08-27 13:21

Pytorch:torch.diag()创建对角线张量方式例子解析

在PyTorch中，torch.diag函数可以用于创建对角线张量或提取给定矩阵的对角线元素。
乔丹搞IT·2024-08-27 10:00

运维系列&AI系列&Lenovo-G双系统系列（前传-装之前搜索的）：pytorch cuda安装报错的解决方法

pytorchcuda安装报错的解决方法pytorchcuda安装报错的解决方法前言2022.12.8在win+cuda11.8下安装最新PytorchGPU版时遇到包不兼容的问题，该文记录安装的整个流程一
坦笑&&life·2024-08-27 06:33

基于PyTorch的ResNet50的10分类模型

使用PyTorch框架构建一个基于ResNet50的10分类模型并进行训练，需要首先确保已经安装了PyTorch和必要的库（如torchvision，用于加载预训练的ResNet50模型）。
Covirtue·2024-08-27 05:25

Pytorch构建网络模型结构都有哪些方式

目录前言1.使用nn.Module基类2.使用nn.Sequential容器3.使用nn.ModuleList4.使用nn.ModuleDict5.混合使用nn.Module和原生Python代码6.表格总结前言nn.Module：最通用、最灵活的方式，适用于几乎所有场景。nn.Sequential：适合简单的顺序模型，代码简洁。nn.ModuleList和nn.ModuleDict：适合需要动态
松小白song·2024-08-26 16:57

Python(PyTorch)多语言图像感知质量指标算法

要点算法实现：PyTorch单尺度和多尺度质量指标算法|C++单尺度质量指标算法|Rust多尺度质量指标算法|LabVIEW单尺度质量指标算法|MATLAB单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标
亚图跨际·2024-08-26 16:57

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
moyao_miao·2024-08-26 11:21

人工智能开源库有哪些

PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。
openwin_top·2024-08-26 02:59

BCEWithLogitsLoss

 BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。
hero_hilog·2024-08-25 13:39

GPT-4：秒懂情感的AI新突破

GPT-4：秒懂情感的AI新突破生命不息，写作不止继续踏上学习之路，学之分享笔记总有一天我也能像各位大佬一样博客首页@怒放吧德德To记录领地分享学习心得，欢迎指正，大家一起学习成长！
一个有梦有戏的人·2024-08-25 12:36

起而行之 勇挑重担

中年轻干部成长，要走好学习之路。善于学习，就是善于进步
猫猫星球·2024-08-25 09:15

野路子中医学习之路

上周末去中国中医科学院学习，一年第三次去中医的最高学府，教授在之前的基础上更新了课件，大家都听得如痴如醉，仿佛醍醐灌顶。我也感觉收获很大，又多掌握了几个新方子，但是思路其实真的是我一贯坚持的，你看我虽没有经过大学科班教育，但是思路绝对没问题，所以平时自家人或是朋友调理我给的方案效果都不错。思路对，一对百对。回想一下，自己走上相信中医，热爱收集名医，现在还来推广艾灸的中医之路，似乎很顺其自然，从来没
懒到底的猫cy·2024-08-25 06:59

新媒体运营学习之路：让你工资翻倍的五大核心技能

互联网的时代，人们都很重视对新媒体运营的学习，其实不仅仅是要从事运营这份工作的人，普通人掌握新媒体这门手艺也是非常有用的。但是很多人就会问了，我是零经验零基础，学习新媒体运营能行吗？其实新媒体的学习是有规律可循的，不管你是新媒体运营小白，还是从业者，掌握了这五个核心技能，你也能轻松成为新媒体运营高手！新媒体运营学习平台新媒体运营学习核心技能一：内容创作对于一个新媒体运营来说，内容创作是非常核心的技
一念一念_·2024-08-25 04:54

【JAVA学习之路 | 进阶篇】ArrayList,Vector,LinkedList内存解析

1.ArrayList(1).特点:实现了List接口，存储有序的，可重复的数据.底层使用Object[]数组存储.线程不安全.(底层方法未用synchronized修饰.)(2).版本解析::JDK7版本ArrayListlist＝newArrayListJDK8版本ArrayListlist＝newArrayListvector＝newVectorlist＝newLinkedList)都指向了
Vez'nan的幸福生活·2024-08-25 03:36

一起走的学习之路(126)

一个励志的小故事周末璧山有一个半程马拉松比赛，单位有两个新跑马的同事，也跟着大家报名参加了，由于他们俩的年龄都非常大了，一个是58年的，一个是59年的，所以我们给他们设定的目标，就是能够完赛证明自己就好。可是结果却出乎意料，他们一个跑了2小时12分钟，一个跑了2小时20分钟，要知道这个成绩已经是相当的了不起了，对于只有20多岁的我来讲，前次我去参加重庆马拉松比赛，跑完半程用时2小时37分钟，他们整
小米雨路·2024-08-25 03:12

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
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