pytorch循环神经网络第6页

【Python】成功解决AttributeError: ‘MyClass‘ object has no attribute ‘my_attribute‘

AttributeError:‘MyClass’objecthasnoattribute‘my_attribute’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch

高斯小哥·2024-03-13 12:36

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。

算法channel·2024-03-13 01:19

【深度学习模型】6_3 语言模型数据集

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式

RIKI_1·2024-03-12 23:46

【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作

RIKI_1·2024-03-12 07:23

beam search原理与常见实现，与直接sample的区别

BeamSearch原理1.基本概念2.工作流程3.特点BeamSearch与直接Sample的区别1.确定性与随机性2.结果多样性3.性能与效率4.应用场景常见的BeamSearch实现1.TensorFlow库2.PyTorch

samoyan·2024-03-11 13:11

PyTorch：深度学习的革命性框架

在深度学习领域，PyTorch已经成为了一个革命性的框架。自2016年开源以来，它以其高效、灵活和易于使用的特性，迅速获得了研究者和开发者的青睐。

奔强的程序·2024-03-10 17:16

不同框架表示图像时维度顺序的区别：pytorch、keras&tf、opencv、numpy、PIL

在PyTorch、Keras、OpenCV、NumPy和PIL这几个框架中，它们在表示图像时的维度存储顺序有所不同。

蓝海渔夫·2024-03-10 11:08

【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递

RIKI_1·2024-03-10 11:07

PyTorch训练，TensorRT部署的简要步骤（采用ONNX中转的方式）

1.简述使用PyTorch执行训练，使用TensorRT进行部署有很多种方法，比较常用的是基于INetworkDefinition进行每一层的自定义，这样一来，会反向促使研究者能够对真个网络的细节有更深的理解

赛先生.AI·2024-03-08 07:30

Ubuntu20.04安装并配置vscode

Ubuntu20.04安装并配置vscodevscode安装miniconda安装创建虚拟python3.8环境pytorch和匹配的cuda安装vscode安装VSCode可以通过Snapcraft商店或者微软源仓库中的一个

double_c之·2024-03-07 12:05

真快！几分钟就把视频语音识别为文本了，不到10行代码

虽然已经很简单了，但是对于程序员来说还是不够简洁，毕竟程序员都很“懒”，Whisper虽说安装和调用已经很简单了，但还是需要独立安装PyTorch、ffmpeg甚至Rust。

诗者才子酒中仙·2024-03-05 23:19

pytorch 介绍以及常用工具包展示

1.2PyTorch简介：张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。强调其灵活性、动态计算图和深度学习社区的支持。

R0ot·2024-03-05 00:50

LSTM进行字符级文本生成（pytorch实现）

文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用

山川而川-R·2024-03-04 13:35

使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理

在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。

从零开始学习人工智能·2024-03-02 05:48

金融贷款风险预测：使用图神经网络模型进行违约概率评估

要使用PyTorch和GNN（图神经网络）来预测金融贷款风险，并加入注意力机制，我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后，我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。

从零开始学习人工智能·2024-02-29 13:52

【主流开发语言和开发环境介绍】

流行库：NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。开发环境：PyCharm,VisualStudioCode,JupyterNotebooks。Jav

程序员不想YY啊·2024-02-27 23:06

[C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测

TensorRT是一个用于高效推理的SDK，它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化，从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。

FL1623863129·2024-02-26 22:35

liuhehe321·2024-02-26 05:46

深度学习的进展

方向一：深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念，涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的

CuiXg·2024-02-25 18:59

torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」

torch_scatter和torch_sparse是PyTorch的两个重要扩展库，用于处理图形数据和稀疏张量。

源代码杀手·2024-02-25 01:08

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用模型剪枝（ModelPruning）模型量化（ModelQuantization

prince_zxill·2024-02-24 07:23

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二

prince_zxill·2024-02-24 07:23

深入浅出PyTorch学习网址

https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/

今天是学习的一天·2024-02-23 19:38

【人工智能学习思维脉络导图】

人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络（CNN）循环神经网络

AK@·2024-02-22 23:44

TensorFlow 的基本概念和使用场景

用户可以使用TensorFlow构建各种机器学习模型，例如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。它能够让开发者更方便地构建和训练机器学习模型。它的名字中的"Tensor"指的是多维数组，而"

小麟School·2024-02-20 21:37

【PyTorch Ligntning】快速上手简明指南

目录一、简介二、安装PyTorchLightning三、定义LightningModule3.1SYSTEMVSMODEL3.2FORWARDvsTRAINING_STEP三、配置LightningTrainer

何处闻韶·2024-02-20 21:37

变分自编码器（VAE）PyTorch Lightning 实现

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训

小嗷犬·2024-02-20 21:06

Python中Thop库的基本介绍和参数说明

Thop介绍THOP（Torch-OpCounter）是一个用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具。通过这个库，开发者可以更好地理解和评估模型的复杂度，这对于模型优化和性能调优是非常有帮助的

肆十二·2024-02-20 18:30

【优化器】(三) RMSProp原理 & pytorch代码解析

1.简介在上一篇文章里，我们介绍了AdaGrad，引入了二阶动量来调整不同参数的学习速率，同时它的缺点就是不断地累加二阶动量导致最终学习率会接近于0导致训练提前终止，RMSProp主要针对这个问题进行了优化。2.RMSPropAdaGrad的二阶动量计算公式为其中，为当前时刻的二阶动量，是某一时刻的梯度，表示迄今所有梯度的平方和。问题就在于这个求和上，不断地累加导致学习率为0。RMSProp在Ad

Lcm_Tech·2024-02-20 18:30

Pytorch-RMSprop算法解析

肆十二·2024-02-20 18:59

【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制）

文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）2

QomolangmaH·2024-02-20 16:47

Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC（使用混合机器翻译模型）

五月第二周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文，发现我文献阅读速度太

我的昵称违规了·2024-02-20 16:04

Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍

2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN

lida2003·2024-02-20 16:18

MIT-BEVFusion系列八--onnx导出1 综述及相机网络导出

目录综述export-camera.py加载模型加载数据生成需要导出成onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx

端木的AI探索屋·2024-02-20 14:25

RNN循环神经网络原理理解

一、基础正常的神经网络一般情况下，输入层提供数据，全连接进入隐藏层，隐藏层可以是多层，层与层之间是全连接，最后输出到输出层；通过不断的调整权重参数和偏置参数实现训练的效果。深度学习的网络都是水平方向延伸的，都没有考虑单个隐藏呢个在时间上的变化。这种普通的神经网络模型对于很多问题是无能为力的，例如，在语言分析或者时序预测时就会遇到问题。我们要预测下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子

Andy_shenzl·2024-02-20 14:54

Bert基础(一)--transformer概览

它不单替代了以前流行的循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)和长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络，并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT

Andy_shenzl·2024-02-20 14:22

【踩坑系列记录】Anaconda环境将torch由cpu换成gpu

这段时间开始做深度学习的项目，于是用Anaconda给项目创建了一个环境，其他的环境配置很顺利，就是到了安装pytorch时，我用pytorch官网的代码一直下载的是cpu版本。

RoyZz_·2024-02-20 13:37

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning

韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer

深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch

seasonsyy·2024-02-20 09:50

从代码的层面掌握LLM的路线

原则：从易到难，只用pytorch从第一个项目来熟悉transformer的使用；从第二个项目来掌握对训练数据的使用方法及transformer的decoder的细节；从第三个项目来理解LLM的整个过程

Eloudy·2024-02-20 08:41

从时间序列中提取特征的几种方法

文章目录方法概述可能有用的轮子Referenceseealso方法概述形状特征：DTW、shapelets、CNN时间依赖特征：循环神经网络（LSTM、GRU）、反馈网络序列变换特征：自动编码、seq2seq

千行百行·2024-02-20 08:26

pytorch tensor合并与分割

目录1.cat2.stack3.split4.chunk1.cattorch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor在指定维度上，连接给定tensor序列或empty，除连接的dimension外，所有得的ensor必须有相同的shape参数：tensors-具有相同类型的tensor序列，非emptytensor必须具有相同的shape，连接的dimension

wyw0000·2024-02-20 07:43

Pytorch 配置 GPU 环境

1、Pytorch深度学习跑代码的时候，因为简单的操作不适合cpu运行，我们更习惯用GPU加速代码。

听风吹等浪起·2024-02-20 07:38

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

文章目录1、为什么使用Dropout？2、Dropout的拓展1：R-Dropout3、Dropout的拓展2：Multi-SampleDropout4、Dropout的拓展3：DropConnect5、Dropout的拓展4：Standout6、Dropout的拓展5：GaussianDropout1、为什么使用Dropout？Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]

前言：前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近，通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远（不属于K邻近）,降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术，LLE在进行降维时，都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似，但并没有说对于那些不相似的数据，要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时

明朝百晓生·2024-02-20 07:33

Pytorch关于CIFAR-10测试

下载CIFAR-10数据集：官网：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10的网络结构：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential#定义网络结构classModel(nn.Module):def__init

月疯·2024-02-20 07:03

深度学习(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型

引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch

GodFishhh·2024-02-20 07:31

Pytorch的常用模块和用途说明

肆十二·2024-02-20 07:30

Pytorch-Adam算法解析