pytorch之旅

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

这个代码是以tensorflow为框架训练的，由于之前一直没有系统的了解tensorflow框架和Pytorch框架的区别，得着今天闲来无事，了解了一下，顺便看看能不能自己用Pytorch框架来训练猫狗分类的代码
摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块在PyTorch中，nn.Module是构建神经网络模型的基础类。
PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

4 大绝招：揭秘高性能 .NET 套接字的秘密武器 —— System.IO.Pipelines

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣大家好！
墨瑾轩·2025-02-07 21:59

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started
Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

飞腾平台Arm NN软件栈安装使用指南

点击这里开始你的技术升级之旅吧本文分享至飞腾开发者平台《飞腾平台ArmNN软件栈安
·2025-02-07 17:05

飞腾X100 NPU 应用SDK使用手册

点击这里开始你的技术升级之旅吧本文分享至飞腾开发者平台《飞腾X100NPU应用SD
·2025-02-07 17:04

JavaScript基础实现增删改查：构建你的编程之旅

在当今的Web开发领域，JavaScript（简称JS）作为前端开发的核心语言，扮演着至关重要的角色。无论是处理用户交互、动态更新页面内容，还是与后端服务器进行数据交换，JavaScript都发挥着关键作用。本文将通过JavaScript基础语法，展示如何实现增删改查（CRUD，Create,Read,Update,Delete）操作，帮助初学者掌握这一实用技能。创建（Create）创建操作通常涉
buame·2025-02-07 15:21

深入浅出 NRM：加速你的 npm 包管理之旅

文章目录前言一、NRM是什么？二、为什么需要NRM？三、NRM的优势四、NRM的安装与使用4.1安装NRM4.2查看可用的npm源4.3切换npm源4.4测试npm源速度4.5添加自定义npm源4.6删除npm源五、NRM的进阶使用六、总结前言作为一名JavaScript开发者，你是否曾为npm包下载速度慢而烦恼？是否曾被复杂的npm源切换所困扰？今天，我将带你认识一个强大的工具——NRM，它将彻
Microi风闲·2025-02-07 14:39

Python中的可视化设计与UI界面

Python中的可视化设计与UI界面开场白：视觉的力量Python中的UI设计之旅：从构思到实现初探PythonUI库：Tkinter的魅力深入实战：Kivy框架的应用玩转GUI：PyQt5的高级特性可视化设计
master_chenchengg·2025-02-07 12:30

一文带你了解Spark4新特性，开启大数据处理新篇章

今天，就让我们一同踏上这场探索之旅，深入剖析Spark4.0
敏叔V587·2025-02-07 12:59

Nginx 与实时数据分析：Fluentd 集成实战

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嘿，亲爱的探险家们！
墨瑾轩·2025-02-07 12:29

Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到ollama框架

ollama入门系列教程简介与目录相关文章:Ollama教程——入门：开启本地大型语言模型开发之旅Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到Ollama框架Ollama教程——兼容OpenAIAPI
walkskyer·2025-02-07 06:16

2024年GitHub上最火的Python项目

表格：项目名称简介GitHub星星数量主要应用领域PyTorch强大的深度学习框架，支持GPU加速。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

Gemini 2.0 全面来袭：谷歌能否借此重夺AI王座？

马上开始你的AI探索之旅！2025年初，AI领域的战火再次升级。
that's boy·2025-02-06 19:39

Python酷库之旅-第三方库Pandas(029)

目录一、用法精讲74、pandas.api.interchange.from_dataframe函数74-1、语法74-2、参数74-3、功能74-4、返回值74-5、说明74-6、用法74-6-1、数据准备74-6-2、代码示例74-6-3、结果输出75、pandas.Series类75-1、语法75-2、参数75-3、功能75-4、返回值75-5、说明75-6、用法75-6-1、数据准备75-
神奇夜光杯·2025-02-06 19:05

探索数字化展馆：开启科技与文化的奇幻之旅

在科技飞速发展的当下，数字展馆作为一种新兴的展示形式，正逐渐走进大众的视野。数字展馆不仅仅是传统展馆的简单“数字化升级”，更是融合了多媒体、数字化技术以及人机交互等前沿科技的创新产物。数字展馆借助VR、AR、全息投影等高科技手段，将展品以更生动、逼真的形式呈现出来。通过VR技术，彷佛能穿越时空，置身于历史场景之中，近距离观摩文物；借助全息投影，能让珍贵的艺术品全方位展现在眼前，每一个细节都清晰可见
huoyingcg·2025-02-06 15:42

从零开始构建一个大语言模型-第五章第五节

第五章目录5.1评估生成文本模型5.2训练一个LLM5.3控制随机性的解码策略5.4在PyTorch中加载和保存模型权重5.5从OpenAI加载预训练权重5.5从OpenAI加载预训练权重此前，我们使用一个由一本短篇小说集组成的有限数据集训练了一个小型
释迦呼呼·2025-02-06 15:41

DeepSeek 最新推理模型 R1-Lite：一场数学题的死胡同之旅

在人工智能技术的飞速发展中，推理模型成为了AI展现深度理解能力的重要工具。它们不仅能够处理复杂的自然语言任务，还能在某些领域表现出近似人类思维的推理能力。然而，即便是最先进的推理模型也并非无懈可击。DeepSeek最新推出的R1-Lite模型，在解决一道简单的数学题时，意外地走入了死胡同。这一现象揭示了AI在面对某些类型任务时的局限性，同时也为我们提供了深入思考推理模型改进的机会。一、数学题的背景
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-02-06 15:40

Django视图与路由：打造你的网络帝国

一起来开启你的Django之旅，创造令人瞩目的Web杰作吧！文章目录1.
码趣阿佑·2025-02-06 14:01

yolov5 c++ onnx pytorch pycharm gpu train test

目的：目标实时检测；方法：c++调用yolov5模型；数据资源参考：【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程（2022.06.28全新版本v6.1）_yolov5教程-CSDN博客代码:#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn;//#classnamesstd::vectorclasses={"
mulsh·2025-02-06 12:50

（已接入DeepSeek V3！）从 0 到 1：InsCode AI IDE开发太空侵略者小游戏

一、为什么选择InsCodeAIIDE在开启我的太空侵略者开发之旅前，选择合适的开发工具成了首要难题。
S18119206365_·2025-02-06 12:15

手动计算conv1d 及pytorch源码

文章目录1.conv1d2.pytorch源码1.conv1dconv1d的作用是进行一维的卷积计算，将卷积核沿着输入矩阵进行一维卷积，具体参考如下excel通过网盘分享的文件：conv1d.xlsx链接
取个名字真难呐·2025-02-06 08:21

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

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetdata=np.array([[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.
sirius12345123·2025-02-06 06:39

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.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDatasetimportnumpyasnp#自定义数据集类classCustomDataset(Dataset):def__init__(self,x_data,y_data):self.x_data=torch.from_numpy(x_data).float()self.y_data
菜狗woc·2025-02-06 06:35

【Golang学习之旅】Go 语言基础语法概览

文章目录前言1.Go语言简介1.1Go语言是什么？1.2Go语言的应用场景2.Go语言开发环境2.1安装Go2.2配置Go环境2.3Hello,World!（第一个Go程序）3.Go语言基础语法3.1变量与常量3.2数据类型3.3条件判断与循环3.4数组与切片（slice）3.5Map（哈希表）4.Go语言函数5.Go语言并发编程（Goroutine&Channel）5.1Goroutine（轻量
程序员林北北·2025-02-06 05:01

Python如何解决“No module named ‘torch’”错误

Python如何解决“Nomodulenamed‘torch’”错误1.选择版本：稳定版本or预览版本2.了解你的操作系统3.工具选择4.如何与PyTorch通信5.CPU还是GPU？
程序媛一枚~·2025-02-06 01:25

C# WebSocket-Sharp 全解析：7个关键步骤教你轻松搭建WebSocket服务器与客户端！

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嗨，小伙伴们！
墨瑾轩·2025-02-05 22:03

Spring Boot编程之旅——项目搭建及常用组件介绍

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介SpringBoot是由Pivotal（支付公司）推出的全新框架，其设计目的是用来简化新版JavaEE的应用开发，并通过自动配置来简化Spring配置。对于刚接触SpringBoot的开发人员来说，需要熟悉SpringBoot的主要功能特性、基本配置选项、依赖管理机制、集成开发环境、web支持等，并且了解一些扩展模块比如SpringSecurity、WebSoc
AI天才研究院·2025-02-05 22:02

7大模式！C# RabbitMQ消息队列深度解析与实战指南

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣亲爱的小伙伴们，你们好呀！
墨瑾轩·2025-02-05 20:23

昇腾设备torch_npu推理配置

1.Ascend310B1的npu推理思路在昇腾Ascend310B1NPU上基于PyTorch进行推理时，通过torch_npu替换原有GPU/CUDA操作。
时间逝世298·2025-02-05 20:21

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！，这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。虽然简单，但是跟大多数监督学习算法的
若北辰·2025-02-05 17:34

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门

PyTorch的简洁设计使得它易于入门，在深入介绍PyTorch之前，本文先介绍一些PyTorch的基础知识，以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。
shangjg3·2025-02-05 17:30

详解PASCAL VOC数据集及基于Python和PyTorch的下载、解析及可视化【目标检测+类别分割】

目录PASCALVOC数据集简介PASCALVOC各年份数据集摘要数据集下载通过下面官方提供的网址下载通过PyTorch的API下载数据集解析目标检测数据集物体分割数据集参考文献PASCALVOC数据集简介
KRISNAT·2025-02-05 16:53

【Golang学习之旅】Go 语言数据类型详解（string、slice、map等）

文章目录前言1.Go语言数据类型概览2.Go语言基本数据类型2.1整型（int，uint，float）2.2布尔类型（bool）2.3字符串（string）3.Go语言复合数据类型3.1数组（Array）3.2切片（Slice）3.3映射（Map）4.结构体（Struct）5.指针（Pointer）总结&进阶学习方向前言✅适合人群：Golang新手|后端开发者|面试求职者✅文章亮点：超详细解析+代
程序员林北北·2025-02-05 16:21

ASP.NET Core Web API 处理 JSON 数据：5步打造高效 API

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣Hey，小伙伴们！
墨瑾轩·2025-02-05 15:18

从JPA到MyBatis：选择最适合你的ORM

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嘿，小伙伴们！今天我们要聊聊一个非常重要的主题：ORM（对象关系映射）的选择。
墨瑾轩·2025-02-05 15:11

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络本文主要介绍如何在昇腾上使用pytorch对推荐系统中经典的网络模型WideDeep网络进行训练的实战讲解，使用数据集是criteo，主要内容分为以下几个模块
·2025-02-05 14:00

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

文章目录前言第一部分：图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer
Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

PyTorch中的 torch.nn.GRU

PyTorch中的torch.nn.GRUGRU（GatedRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种变种，常用于处理序列数据。
彬彬侠·2025-02-05 12:53

pytorch 入门案例1 最基础模型 a+b=c

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optimimportSGDimportmatplotlib.pyplotasplt##################初始化输入输出参数########################x=[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]y=[[3],[7],[11],[15]]x=torch.tensor(x).fl
Tianwen_Burning·2025-02-05 10:01

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

自定义数据集：继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集，并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

PyTorch + CUDA环境配置

从目前的情况来看，CUDA版本和PyTorch和Py自身版本是绑定的，而cuDNN和CUDA的大版本绑定，而其中主要受限的其实是PyTorch支持的CUDA版本，因此，这里采用CUDA来适配PyTorch
weixin_54533760·2025-02-05 04:28

python必读书单

文章目录{编程入门}{编程进阶}{算法基础}{Web开发}{网络编程}{爬虫}{安全}{数据分析}{数据科学}{数据挖掘}{机器学习}{深度学习}{其他方向}{编程入门}父与子的编程之旅：与小卡特一起学
Vin0sen·2025-02-05 02:08

Pytorch深度学习实战2-1：详细推导Xavier参数初始化(附Python实现)

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
2401_84140080·2025-02-05 01:35

我想知道 为什么 torch的view 会吧 列和行算一起 进行view ...

在PyTorch中，torch.view是一个非常强大的操作，用于改变张量（Tensor）的形状，而不改变其数据。
zhangfeng1133·2025-02-05 01:05

大模型带你学pytorch课程

看起来你想要开始学习PyTorch，这是一个非常棒的选择！PyTorch是一个强大的开源机器学习框架，由Facebook的人工智能研究实验室开发，被广泛用于深度学习模型的构建和训练。
立杰说·2025-02-05 01:33

Pytorch学习笔记（二）

tensor的创建使用pytorch中的列表创建tensortensor=torch.Tensor([[-1,1],[0,2<
不牌不改·2025-02-04 19:21

pytorch中深度拷贝_PyTorch中的拷贝与就地操作详解

In-place操作pytorch中原地操作的后缀为_，如.add_()或.scatter_()，就地操作是直接更改给定Tensor的内容而不进行复制的操作，即不会为变量分配新的内存。
weixin_39906130·2025-02-04 19:51

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存，但是训练的时候一定要小心使用。如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。有几种简单的方法可以减少模型占用的GPU内存，例如：考虑改变模型的架构或使用具有较少可训练参数的模型类型(例如，选择DenseNet-121而不是DenseNet-
小白学视觉·2025-02-04 19:49

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
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