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在PyTorch中，.pt模型文件通常包含以下几类数据：模型参数：存储模型的权重和偏置参数。优化器状态：包含优化器的状态信息，以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。

yolo1代码运行今天主要是在pycharm上运行pytorch的yolo1训练和测试代码。

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1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数，通常用于多分类任务中。

无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。

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感觉今天介绍的这种方法可以解决所有这种报错出现的问题事件发生：报错：AssertionError:torchnotcompiledwithcudaenabled解决方法：后来看到这个代码parser.add_argument('--test_device',default="cuda:0",type=str,

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torch.matmul是PyTorch中用于进行矩阵乘法的函数。它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算，支持的运算取决于输入张量的维度。

1.2三大框架概览：TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn目前，最流行的机器学习框架主要有TensorFlow、

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记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu激活函数，梯度裁剪，降低优化器的学习率等等都没解决，个人认为这些应该影响不大，一般不会出问题；3.最后是使用如下异常检测：检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。

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下面对每个运算进行详细介绍，并通过PyTorch示例代码展示其实现。1.点积(DotProduct)点积是两个向量之间的数量积，结果是一个标量。点积用于测量两个向量的平行性或相对角度。

torch.norm函数用于计算张量的范数（norm），可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型，它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算向量和矩阵的多种范数，如L1范数、L2范数、无穷范数等。1.函数签名torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,dtype=None,out=None)input:需要计算范数的输入张量。p:范数

主要记录下torch.matmul(A,B)的用法中的一种情况：当A，B有一个是3维以上，另一个是3维或3维以上时，如果想要使用torch.matmul(A,B)，必须同时满足：1.A和B的最后两个维度满足矩阵乘法的要求。例如A的维度是(3,1,3,3)，B是(3,3,2)，此时A的最后2维是(3,3),B是(3,2)，符合条件2.除去最后两个维度，A和B的其他维度要满足可以广播的条件。例如A的维

官网的链接：pipinstalltorch==1.10.0+cu111torchvision==0.11.0+cu111torchaudio==0.10.0-fhttps://download.pytorch.org

torch.sigmoid：函数torch.sigmoid(input_tensor,out=None)->Tensortorch.nn.Sigmoid：class应该看作网络的一层，而不是简单的函数使用。模型的初始化方法中使用，需要在_init__中定义，然后在使用classModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Model,self

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博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。

试了网上的whl下载确保虚拟环境下nvcc和cuda版本一致，还不行遂找淘宝大佬,大佬换了pytorch版本python版本都不行最后根据报错出现的setup安装了pytest-runner，然后pipsearch

1.12.0+cu113用pip安装torch时，出现：ERROR:Nomatchingdistributionfoundfortorch==1.12.0+cu113好像不少用清华源的会出现这个问题解决办法pytorch

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博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。

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