pytorch基础知识积累第35页

基于YOLOv7算法的高精度实时二维码目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时二维码目标检测系统可用于日常生活中检测与定位二维码，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。本系统实现的功能包括：模型权重的选择与初始化；检测置信度与后处

BestSongC·2024-01-06 03:21

基于YOLOv7算法的高精度实时安全背心目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时安全背心目标检测系统可用于日常生活中检测与定位安全背心，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。本系统实现的功能包括：模型权重的选择与初始化；检测置信度与

BestSongC·2024-01-06 03:19

（NeRF学习）NeRFStudio安装win11

【深度学习】【三维重建】windows11环境配置tiny-cuda-nn详细教程nerfstudio介绍及在windows上的配置、使用NeRFStudio官网githubRuntimeError:PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive

噫吁嘻嘻嘻嘻·2024-01-06 01:46

【代码复现】Windows10复现nerf-pytorch

前言由于这段时间正在学习NeRF系列的论文，所以博主决定尝试复现一下原文中实现的效果。这篇文章将会介绍在win10系统下对NeRF的复现过程。最初是想复现原文作者BenMildenhall的源码，不过一直在编译环节报错，参考了几位大佬的blog之后发现是因为原作者使用了tensorflow1.15，本人目前只能安装tensorflow2.XX，所以存在一些不兼容的问题。最终还是选择了基于pytor

marco.lu·2024-01-06 01:45

运行labelme时，出现TypeError错误解决方法

以下代码是出现错误的提示原因：(pytorch)H:\语义分割项目\unet-pytorch-main>labelmeTraceback(mostrecentcalllast):File"c:\users

呦吼吼~·2024-01-06 00:38

python安装thop

1.首先找到thop的下载链接，然后下载，上传到服务器中2.激活自己的虚拟环境，cd到下载的路径下面，比如/home/lab/xxx/pytorch-OpCounter3.运行pythonsetup.py

Highlight_Jin·2024-01-05 22:42

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (250x7 and 9x256) pytorch报错

在利用pytorch搭建神经网络模型的时候，遇到这个错误通常表示矩阵乘法操作的维度不匹配。具体地说，根据错误信息，mat1是一个250x7的矩阵，而mat2是一个9x256的矩阵，它们的维度无法相乘。

郁金为·2024-01-05 21:02

解决：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied（单张图片输入情况，可参考）

在练习使用pytorch加载模型，识别图片时，出现了这一问题。解决方法：使用torch.reshape()将输入数据格式改成与网络相符的格式。

面包鲫鱼·2024-01-05 21:31

AI绘画(sd webui)报错mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied的处理

转换游戏图标的风格时，使用controlnet固定图标样式，运行报错：RuntimeError:mat1andmat2shapescannotbemultiplied(154x1024and768x320)，报错说的是pytorch

像鸟一样飞翔·2024-01-05 21:30

pytorch环境搭建

安装Pytorch的流程：一、安装VisualStudio二、安装CUDA三、安装CUDNN四、安装pytorch一、安装VisualStudioCUDA安装之前需要先安装VisualStudio，因为

norah2·2024-01-05 18:09

TensorRT加速推理入门-1：Pytorch转ONNX

这篇文章，用于记录将TransReID的pytorch模型转换为onnx的学习过程，期间参考和学习了许多大佬编写的博客，在参考文章这一章节中都已列出，非常感谢。

菜鸟的追梦旅行·2024-01-05 15:39

Python打印Python环境、PyTorch和CUDA版本、GPU数量名称等信息

version__python_version=platform.python_version()print("PythonVersion:Python%s"%python_version)print("PyTorchVersion

shengchao0920·2024-01-05 13:04

torchinfo.summary实现模型网络可视化

pytorch命令行打印模型结构的两种方法及对比_print(torch.device)-CSDN博客https://blog.csdn.net/andyL_05/article/details/109266862

youyiketing·2024-01-05 13:01

记模型训练损失为NAN

这个作者将模型训练过程中loss为NAN或INF的原因解释得好好详尽（感谢）：Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchlossnan-CSDN博客https:/

youyiketing·2024-01-05 13:31

Python初探：从零开始的编程奇妙之旅

其丰富的科学计算库（如NumPy、Pandas、Matplotlib）和强大的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）使其成为研究、开发和部署深度学习模型的首选工具。

爱跑步的mango·2024-01-05 12:07

新手可理解的PyTorch线性层解析：神经网络的构建基石

目录torch.nn子模块LinearLayers详解nn.IdentityIdentity类描述Identity类的功能和作用Identity类的参数形状示例代码nn.LinearLinear类描述Linear类的功能和作用Linear类的参数形状变量示例代码nn.BilinearBilinear类的功能和作用Bilinear类的参数形状变量示例代码nn.LazyLinearLazyLinear

E寻数据·2024-01-05 12:51

新手深入PyTorch中RNN、LSTM和GRU使用和理解

目录torch.nn子模块RecurrentLayersnn.RNNBaseRNNBase类描述RNNBase类的功能和作用flatten_parameters()方法示例代码nn.RNNRNN类描述RNN类的功能和作用RNN类的参数输入和输出注意事项示例代码nn.LSTMLSTM类描述LSTM类的功能和作用LSTM类的参数输入和输出注意事项示例代码nn.GRUGRU类描述GRU类的功能和作用GR

E寻数据·2024-01-05 12:21

新手解锁语言之力：理解 PyTorch 中 Transformer 组件

目录torch.nn子模块transformer详解nn.TransformerTransformer类描述Transformer类的功能和作用Transformer类的参数forward方法参数输出示例代码注意事项nn.TransformerEncoderTransformerEncoder类描述TransformerEncoder类的功能和作用TransformerEncoder类的参数for

E寻数据·2024-01-05 12:21

新手也能理解的PyTorch激活函数详解

目录torch.nn子模块Non-linearActivationsnn.ELU主要特点与注意事项使用方法与技巧示例代码图示nn.HardshrinkHardshrink函数定义参数形状示例代码图示nn.HardsigmoidHardsigmoid函数定义参数形状示例代码图示nn.HardtanhHardTanh函数定义参数形状示例代码图示nn.HardswishHardswish函数定义参数形状

E寻数据·2024-01-05 12:20

新手深入浅出理解PyTorch归一化层全解析

目录torch.nn子模块normal层详解nn.BatchNorm1dBatchNorm1d函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.BatchNorm2dBatchNorm2d函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.BatchNorm3dBatchNorm3d函数简介参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.LazyBatchNorm1dLazyBatchN

E寻数据·2024-01-05 12:47

Ubuntu 安装 pytorch

使用pytorch进行深度学习训练。这也是我不得不选择linux的原因。本文是我多次安装时遇到的问题的汇总（包括笔记本和台式机，初始版本是基于我的笔记本电脑），故很多点可能并不会遇到，略过即可。

木欣欣粉皮·2024-01-05 11:46

pytorch训练固定随机种子（亲测有效）

defset_seed(seed):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)#ifyouareusingmulti-GPU.

薛钦亮·2024-01-05 10:14

Pytorch——torch.roll()函数使用方法

文章目录一、torch.roll()函数参数二、使用示例总结参考一、torch.roll()函数参数torch.roll(input,shifts,dims=None)功能：按照指定的维度滚动tensor，如果元素超出了维度，则回归到最初的位置。input：输入的tensorshifts：可以为int，也可以是int型的元组。张量的元素移位的位数。如果移位是一个元组，则dim必须是相同大小的元组，

平殊·2024-01-05 10:38

pytorch安装：简单易行版

为了学习深度学习，我们需要安装pytorch框架，但是官网上的命令直接运行往往并不能安装成功，因此这里提供一种简单易行的安装方法，安装可行性高。

浅梦语11·2024-01-05 10:32

tensorflow ，torch安装

1.whl文件下载地址2.安装方法3.可能出现的问题1..whl文件下载地址torch:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmltensorflow-cpu

好想毕业啊！·2024-01-05 10:02

Pytorch GPU版本whl文件安装-备份自用

安装之前，先配好环境即装CUDA和CUDANN具体是什么，可以去搜一下这里我参考了这篇文章都看看Pytorch官网链接这里进行下补充，我下载的是cuda11.8，在官网中，首先点击installpreviousversion

.一夜知秋.·2024-01-05 10:28

Pytorch之梯度下降算法

复习：首先让我们回忆一下上一篇中所讲的学习目标：使用Pytorch来构建一个学习系统。（Whatshouldbetheb

丘小羽·2024-01-05 07:06

Pytorch Overview

：要求：监督学习和无监督学习：深度学习基本方法：经典的机器学习方法:表示学习的改进：为什么要进行特征提取：深度学习的改进：深度学习的发展：神经网络的简单介绍：深度学习算法的三大支撑：学习目标：如何使用pytorch

丘小羽·2024-01-05 07:36

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.Softmax2dSoftmax2d函数简介函数工作原理输入和输出形状使用技巧与注意事项示例代码nn.LogSoftmaxLogSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧

E寻数据·2024-01-05 07:10

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

lynnhgwang·2024-01-05 07:06

【nn.Parameter】Pytorch特征融合自适应权重设置（可学习权重使用）

2021年11月17日11:32:14今天我们来完成Pytorch自适应可学习权重系数，在进行特征融合时，给不同特征图分配可学习的权重！

bao文·2024-01-05 05:51

Pytorch深度学习-----完整的模型验证套路

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch

-希冀-·2024-01-04 23:22

pytorch深度学习笔记（共计169页，基于本人听完B站小土堆PyTorch深度学习快速入门教程所写）

一、笔记视频pytorch深度学习（共计169页，基于本人听完B站小土堆PyTorch深度学习快速入门教程所写）二、获取方式方式一：点击下面的链接pytorch深度学习笔记如果链接无法打开直接复制下方链接即可

-希冀-·2024-01-04 23:50

深度学习实战第11章代码

https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code/issues/27解决方案：导入一下包fromcassandra.cqltypesimportBytesTypefromdiskcacheimportFanoutCache

haithink·2024-01-04 20:53

Pytorch与激活函数——Sigmoid函数, ReLU函数, Tanh函数

Pytorch与激活函数Sigmoid函数ReLU函数Tanh函数本章内容提示：了解常用的激活函数，利用激活函数，建立简单的三层神经网络模型。

Sophia&Anna·2024-01-04 20:36

[记录]-.pytorch转为.pth

importtorch#加载原始模型original_model=torch.load('network-chairs-things.pytorch')#指定要保存的文件名save_path='network-chairs-things.pth

HRU_3912·2024-01-04 19:39

pytorch 基于 apex.amp 的混合精度训练：原理介绍与实现

文章目录1.混合精度训练介绍1.1FP16与FP321.2为什么要使用混合精度训练？1.3使用fp16带来的问题及解决方法2.apex介绍与安装3.apex.amp的使用3.1三行代码实现amp3.2参数配置3.3amp测试：MNIST手写数字识别4.参考资料推荐1.混合精度训练介绍所谓天下武功，唯快不破。我们在训练模型时，往往受制于显存空间只能选取较小的batchsize，导致训练时间过长，使人

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-04 18:23

Pytorch技法：混合精度训练（一）

pytorch混合精度训练代码这里意思就是在训练的时候用上你机器的FP16运算，不仅用默认的FP32。

几夏经秋·2024-01-04 18:51

PyTorch|PyTorch张量解释

神经网络中的输入、输出和转换都使用张量表示，因此，神经网络编程大量使用张量，张量是我们在PyTorch中编程神经网络时将使用的数据结构。

霜溪·2024-01-04 18:22

PyTorch|transforms

在将图片输入到神经网络进行训练时，一般都需要对输入的图像进行预处理。对图片进行操作有很多种方法，这里我们使用torchvision库的transforms模块。tansforms有很多种方法(一些可以用在张量和PIL图像，一些仅能用于张量，而另一些仅能用于PIL图像），这些方法极大的为我们的图片处理工作提供了便利。我们使用PIL库读取一个图片，在调用transform的Resize方法，改变图片的

霜溪·2024-01-04 18:52

PyTorch|在张量运算中使用GPU

pytorch在张量运算时允许我们在GPU上进行计算，我们可以采用这些方法将数据无缝的移入或移出GPU。

霜溪·2024-01-04 18:51

m1mac 上调用mps遇到nan/inf loss的解决办法

最近跑一个项目时发现调用mps会出现nanloss的问题，甚至运行速度不如cpu调用mps时发现的问题使用cpu正常运行甚至速度还更快解决方法使用以下代码更新pytorchpip3install--pretorchtorchvisiontorchaudio

ladedah·2024-01-04 16:07

data.TensorDataset解析

data.TensorDataset是PyTorch中的一个类，用于创建一个包含多个张量的数据集。这个类的主要作用是将输入的张量组合成一个数据集，使得在训练过程中可以方便地进行数据加载和迭代。

Recursions·2024-01-04 15:10

data.DataLoader详解

data.DataLoader是PyTorch中的一个工具，用于从给定的数据集中加载数据，实现批量化的训练。它是在训练神经网络时常用的一个组件，能够方便地迭代数据集并生成小批量数据。

Recursions·2024-01-04 15:40

从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

Teacher.chenchong·2024-01-04 13:47

用树莓派4b构建深度学习应用（五）Tersorflow篇

前言上回我们把pytorch的环境安装好了，这篇我们建立一下tensorflow和keras的开发环境。

bluishfish·2024-01-04 11:18

使用Tensorboard可视化网络结构（基于pytorch）

从而更好地了解网络模型的结构，Tensorboard工具的使用就给我们提供了方便的途径Tensorboard概况Tensorboard是由Google公司开源的一款可视化工具，是TensorFlow的一个附属组件，但在pytorch

草莓橙子碗·2024-01-04 11:24

自定义数据集的手写数字识别（基于pytorch，可下载训练数据集）

代码依赖的环境，库的引入有以下：#神经网络搭建的库importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#数据处理的库fromtorchvisionimporttransforms,utils,datasetsfromtorch.utils.dataimport

草莓橙子碗·2024-01-04 11:54

PyTorch权值初始化的十种方法

参考PyTorch权值初始化的十种方法-云+社区-腾讯云pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，这里简单介绍，方便查询使用。

Wanderer001·2024-01-04 11:24

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

机器学习基础监督学习给定学习目标（标签），让预测值与目标更加接近。主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据，同时由部分使用标记数据进行模式识别。自编码器就是一种半监督学习，生成的目标就是未经修改的输入，语言处理中根据给定

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

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