pytorch中文文档学习之路

Python | Pytorch | 什么是 Inplace Operation（就地操作）？

如是我闻：在PyTorch中，InplaceOperation（就地操作）是指直接修改Tensor本身，而不是创建新的Tensor的操作。
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:18

大模型文件格式GGUF格式

大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架，其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式，如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训练结果。但是
·2025-02-04 18:36

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

同时，了解常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础：学习深度学习的基本原理和常用算法，
程序员辣条·2025-02-04 16:57

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

1.导入必要的库首先，导入我们需要的库：Numpy、Pytorch和相关工具包。
辞落山·2025-02-04 10:40

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习框架PyTorch原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
Z211613347·2025-02-04 07:40

PyTorch 训练一个分类器

前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言  TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch
亚里·2025-02-04 05:59

TypeError: expected np.ndarray (got numpy.ndarray)问题处理

问题描述：更换设备后重新搭建的anaconda环境，装好numpy、pytorch后运行相关代码，出现该错误。原因：numpy版本有问题。
天籁忍者·2025-02-04 05:58

机器学习笔记20241017

卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision
tt555555555555·2025-02-04 03:11

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南，重点介绍了基于P
王国平·2025-02-04 00:51

PyTorch数据建模

回归分析importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttimestrat=time.perf_counter()
kaka_R-Py·2025-02-03 23:11

Ubuntu16.04环境下安装cuda10+pytorch1.2

1、背景环境：Ubuntu16.04&titanx作为新一代的人工智能训练平台的PYTORCH，有其独特的优势，为此，完整的安装这一平台，是开展所有工作的首要条件，一开始，笔者认为应该轻松的完成，但是发现实际上要从零完成这一工作
小楼昨夜，东风·2025-02-03 19:11

1、PyTorch 简介

PyTorch是什么？首先，我们讲PyTorch，我们先讲它的前身--torch。
找个栗子·2025-02-03 19:10

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

目录1.常见运算函数个人主页：Icomi专栏地址：PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下，PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。
Icomi_·2025-02-03 19:39

4、PyTorch 第一个神经网络，手写神经网络的基本部分组成

以下实例展示了如何使用神经网络完成简单的二分类任务，为更复杂的任务奠定了基础，通过PyTorch的模块化接口，神经网络的构建、训练和可视化都非常直观。
找个栗子·2025-02-03 19:35

PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络

本文将基于Torchdyn（一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库）
·2025-02-03 12:59

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）因其独特的优势
矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

Vue3 结合 .NetCore WebApi 前后端分离跨域请求简易实例

1、本地安装Vue3环境参考：VUE3中文文档-快速上手注意：初始安装vue时，需要安装router，否则后续也要安装2、安装axios组件比如：npminstallaxios@latest或pnpminstallaxios
醉の虾·2025-02-03 02:51

Kafka中文文档

文章来源：https://kafka.cadn.net.cn什么是事件流式处理？事件流是人体中枢神经系统的数字等价物。它是为“永远在线”的世界奠定技术基础，在这个世界里，企业越来越多地使用软件定义和automated，而软件的用户更多的是Software。从技术上讲，事件流式处理是从事件源实时捕获数据的做法如数据库、传感器、移动设备、云服务和流形式的软件应用程序事件;持久存储这些事件流以供以后检索
圣心·2025-02-03 00:31

legged gym（包含isaac gym）丝滑安装教程

LeggedGym（包含IsaacGym）安装教程——Ubuntu22.04安装IsaacGym安装leggedgym2.1.安装pytorch和cuda:2.2.安装rsl_r2.3.安装legged_gym
littlewells·2025-02-02 18:49

【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
科研_G.E.M.·2025-02-02 16:36

pytorch实现循环神经网络

人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体：nn.RNN：最基本的循环神经网络，适用于短时依赖任务。
纠结哥_Shrek·2025-02-02 10:50

Docker 官方开发文档 中文

文章来源：https://docker.cadn.net.cndocker中文文档启动项目要开始使用，请将项目作为ZIP文件克隆或下载到本地计算机。
圣心·2025-02-02 10:49

PyTorch 官方文档 中文版本

文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数，并保存经过训练的模型。
圣心·2025-02-02 10:49

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

通过实操案例，展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估，包括数据预处理和性能评价。结果证实Transformer模型能有效预测股价，但需注意过拟合和数据量问题。
AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch
小李很执着·2025-02-01 23:43

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_scoredata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1
qwe352633·2025-02-01 22:37

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

代码：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征，y_data是标签（目标值）data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39
〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

pytorch实现简单的情感分析算法

在PyTorch中实现中文情感分析算法通常涉及以下几个步骤：数据预处理、模型定义、训练和评估。下面是一个简单的实现示例，使用LSTM模型进行中文情感分析。
纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:06

pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入（tiansz/bert-base-chinese）

以下是一个完整的词嵌入（WordEmbedding）示例代码，使用modelscope下载tiansz/bert-base-chinese模型，并通过transformers加载模型，获取中文句子的词嵌入。frommodelscope.hub.snapshot_downloadimportsnapshot_downloadfromtransformersimportBertTokenizer,Be
纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:05

pytorch基于GloVe实现的词嵌入

PyTorch实现GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）的完整代码，使用中文语料进行训练，包括共现矩阵构建、模型定义、训练和测试。
纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:31

PyTorch中的unsqueeze函数(自用)

前言最近在学习swin_transformer的模型搭建，其中用到了广播机制，在理解广播机制的过程中发现自己对torch.unsqueeze()函数比较困惑，所以做了个小实验帮助自己理解。问题阐述我们都知道，torch.unsqueeze()函数的作用是拓展张量维度，那么在不同位置拓展之后，原数据是怎样排列的呢？下面进入实验部分。实验>>>importtorch>>>>>>a=torch.Tens
黯岚岚岚岚岚·2025-02-01 15:58

Faceboxes pytorch代码解读(一) box_utils.py(上篇)

Faceboxespytorch代码解读(一)box_utils.py（上篇）有幸读到ShifengZhang老师团队的人脸检测论文，感觉对自己的人脸学习论文十分有帮助。
Faded浩·2025-02-01 14:55

【python】【PyTorch】详细中文解释unsqueeze，代码和代码解读

目录【python】【PyTorch】详细中文解释unsqueeze，代码和代码解读unsqueeze()函数的作用：语法：unsqueeze()操作示例：示例1：将一个一维张量转换为二维张量示例2：在最后一维插入一个新维度示例
资源存储库·2025-02-01 14:20

CondaValueError: Malformed version string ‘~‘: invalid character(s).

尝试使用一个有效的版本号来安装PyTorchLightning，例如：condainstallpytorch-lightning这会安装最新版本的PyTorchLightning。
椰椰荔枝糖·2025-02-01 07:57

【hadoop学习之路】Hive HQL 语句实现查询

目录表数据表1students_data.txt表2course.txt实验步骤结论表数据表1students_data.txt21434,Sara,F,21,20,73,classC41443,Mary,M,19,30,90,classA43333,Dery,F,20,40,85,classB45454,Mary,F,22,10,91,classA14634,Henry,M,18,50,56,c
新世纪debug战士·2025-02-01 03:58

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。
HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

Mac系统安装 deepxde +VS code + pytorch

deepxde在Mac系统安装和学习笔记系列因为换了苹果电脑MacBookPro，所以软件都需要重新安装，记录一下安装过程。我的配置是python+VSCode。打开终端，直接按住command+空格键，输入终端就可以打开了。1.deepxde安装首先输入python3--version查看python版本，我的是Python3.9.13然后输入python3-mpip-V查看自己的pip版本，我
积分酱·2025-01-31 21:09

深度学习篇---深度学习框架

文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件
Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

Paddle和pytorch不可以同时引用

importpaddleprint(paddle.utils.run_check())importtorchprint(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())报错：OSError:[WinError127]找不到指定的程序。Errorloading"C:\ProgramFiles\Python311\Lib\site-pac
饮马长城窟·2025-01-31 21:03

YOLO系列之训练环境（GPU）搭建篇

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转Pytorch环境配置（Windows）Anaconda安装此处下载安装即可⭐温馨提示：安装路径
w94ghz·2025-01-31 17:01

简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型

以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction
科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

【C语言基础习题】C语言练习题——bite 寒假班作业（8）

编程学习之路上，挫折感就像一道道难以逾越的高墙，让许多人望而却步。然而，真正的编程高手都曾在这条路上跌倒过、迷茫过，却最终找到了突破的方法。你是如何在Bug的迷宫中找到出口的？
拾贰_C·2025-01-31 12:21

目标检测入门教程：使用Python实现目标检测算法

在开始之前，请确保您已经安装了Python和以下必要的库：NumPy、OpenCV和PyTorch。您可以使用pip命令来安
晨曦之光，优美芝麻·2025-01-31 10:05

基于Transformer的多通道肌电信号序列分类

本项目基于Transformer实现对表面肌电信号的分类，数据使用excel进行保存，使用Pytorch架构建立模型并训练，利用基于Paramiko库的SSH连接来实现对NAO机器人的远程控制。
咖啡百怪·2025-01-31 10:04

PyTorch 快速入门

我们将通过一个简单的示例，快速了解如何使用PyTorch进行机器学习任务。PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和库，帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。
無量空所·2025-01-31 10:02

GGUF 大模型文件格式

大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架，其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式，如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训
香菜烤面包·2025-01-31 07:04

ollama把huggingface下载下来的模型转换为gguf

importing-pytorch–safetensors。既然官方已经给出了明确的操作步骤，那么我写这篇博客的意义又是什么呢？
abments·2025-01-31 07:34
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