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【Pytorch】学习记录分享1——Tensor张量初始化与基本操作

【Pytorch】学习记录分享1——Tensor张量初始化与基本操作1.基础资料汇总2.Tensor张量初始化与基本操作（numpy对比）2.1tensor创建的集中基本方式2.2修改tensor/numpy

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-19 00:47

【Docker光速搞定深度学习环境配置！】

还有就是最恶心的深度学习环境，配置Cuda，Cudnn，Pytorch，TensorFlow，Opencv，G

GIS_宇宙·2023-12-19 00:07

生成模型 | 数字人类的三维重建(3D reconstruction)调研及总结【20231210更新版】

SMPL:ASkinnedMulti-PersonLinearModel论文地址：SMPL2015.pdf(mpg.de)代码地址：CalciferZh/SMPL:NumPy,TensorFlowandPyTorchimplementationofhumanbodySMPLmodelandinfa

夏天｜여름이다·2023-12-18 22:47

GPT-2 模型 Part (3)

机器翻译：Summarization：TransferLearning：MusicGeneration：ResourcesTheGPT2ImplementationfromOpenAICheckoutthepytorch-transformerslibraryfromHuggingFaceinadditiontoGPT2

LittleTreeT·2023-12-18 21:49

【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归

【【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch自动微分与线性回归1.autograd包，自动微分2.线性模型回归演示3.GPU进行模型训练小结：只需要将前向传播设置好，调用反向传播接口，即可实现反向传播的链式求导

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-18 16:47

Android Stuido报错处理

仅用作报错记录。防止以后出项问题不知如何解决。

嗯哼？！。·2023-12-18 16:16

【Python百宝箱】图数据新境界：Neo4j、PyTorch Geometric与RDFLib的全方位攻略

图谱的魔力：从Neo4j到PyTorchGeometric的全面指南前言随着信息时代的不断发展，图数据的重要性在各个领域日益突显。

friklogff·2023-12-18 14:51

pytorch深度学习入门（13）之-模型剪枝

概述模型剪枝是一种用于神经网络压缩的技术，其主要目的是减少模型的计算复杂性和存储需求，同时尽量保持模型的预测能力。这通常通过删除模型中的冗余信息或减少模型的大小来实现。剪枝技术主要有以下几种：重要性剪枝：这种方法首先确定模型中每个权重的重要性，例如可以使用梯度或激活值来判断。然后，删除重要性低的权重，并重新训练模型以调整剩余的权重。全局剪枝：全局剪枝方法通过对整个网络应用某种全局标准（例如，阈值）

码农呆呆·2023-12-18 14:30

pytorch2.0训练报错：Could not load library libcudnn_cnn_train.so.8，Unable to register cuDNN factory解决办法

1.主要问题：最近服务器挂掉了，涉及到了深度学习环境的重新搭建，现在的pytorch版本已经更新到2.0以上了，以前还是用的1.9，安装完成后遇到了这个问题，无法训练模型。

四平先森·2023-12-18 13:10

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（2）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（1）继上一篇文章我们展示了第一个神经网络的完整代码，今天我们来聊聊这个神经网络的模型设计。

骑猪等风·2023-12-18 12:15

docker容器内使用命令报错记录

文章目录进入docker容器/bin/sh:5:vi:notfound从dockerDesktop里面进cli的时候没有tab,没有当前路径跟linux界面不一样进入docker容器dockerexec-it/bin/bash/bin/sh:5:vi:notfoundapt-getupdateapt-getinstall-yvim从dockerDesktop里面进cli的时候没有tab,没有当前路

你就像甜甜的益达·2023-12-18 11:09

pytorch文本分类（一）：文本预处理

pytorch文本分类（一）：文本预处理本文为自己在鲸训练营答题总结，作业练习都在和鲸社区数据分析协作平台ModelWhale上。

大地之灯·2023-12-18 11:11

pytorch文本分类（二）：引入pytorch处理文本数据

pytorch文本数据处理目录pytorch文本数据处理1.Pytorch背景2.数据分割3.数据加载Dataset代码分析字典的用途代码修改的目的Dataloader4.练习原学习任务链接相关数据链接

大地之灯·2023-12-18 11:39

Pytorch学习概述

1.4学习系统的发展历程传统的机器学习策略2.传统机器学习算法的一些挑战3.神经网络的简要历史3.1BackPropagation（反向传播）3.2神经网络模型发展历程3.3深度学习框架学习目标学会使用Pytorch

chairon·2023-12-18 11:33

Windows11环境下配置深度学习环境（Pytorch）

目录1.下载安装Miniconda2.新建Python3.9虚拟环境3.下载英伟达驱动4.安装CUDA版Pytorch5.CPU版本pytorch安装1.下载安装Miniconda下载安装包：镜像文件地址将

chairon·2023-12-18 11:01

pytorch之load() eval()函数

1.load()函数torch.load()是PyTorch中用于从文件中加载序列化对象的函数。它可以用于加载模型、张量、字典等PyTorch对象。

千山万水人海中666·2023-12-18 09:01

AI人工智能和大模型（概念）之二

Pytorch的安装通过Anaconda安装PyTorch更为便捷张量：（1）Tensor可以是高维的（2）并非是PyTorch中才有的概念（3）PyTorch运算的基本单元（4）基础数据定义和运算（5

永远的HelloWorld·2023-12-18 08:29

PyTorch自动梯度计算（注意点）

ifparams.gradisnotNone:params.grad.zero_()我们实际的运算往往会涉及到若干个requires-grad为true的张量进行运算，在这种情况下，Pytorch会计算整个计算图上的损失的导数

永远的HelloWorld·2023-12-18 08:25

30. 深度学习进阶 - 池化

当然现在不需要直接去实现,卷积的原理PyTorch、或者TensorFlow什么的其实都实现了。

茶桁·2023-12-18 08:21

【深入pytorch】transforms.functional 梯度流动问题

实验环境：torch.__version__Out[3]:'1.12.1+cu113'首先测试一下：importtorchfromtorchvision.transformsimportfunctionalasFfromtorch.autogradimportFunctionimg=torch.randn(1,3,224,224)startpoints=torch.FloatTensor([[0.

prinTao·2023-12-18 08:19

Pytorch：模型的权值初始化与损失函数

目录前期回顾一、权值初始化1.1梯度消失与梯度爆炸1.2Xavier初始化1.3Kaiming初始化1.4十种权重初始化方法二、损失函数2.1损失函数初步介绍2.2交叉熵损失CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss2.3剩余的17种损失函数介绍（1）nn.NLLLoss（2）nn.BCELoss（3）nn.BCEWithLogistsLoss（4）nn.L1Loss（

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:37

Pytorch：Tensorboard简要学习

目录一、TensorBoard简介二、TensorBoard的安装与启动Tensorboard的安装Tensorboard的启动三、TensorBoard的简单使用3.1SummaryWriter()3.2add_scalar()和add_scalars()3.3add_histogram()3.4模型指标监控四、总结参考博客一、TensorBoard简介TensorBoard是Google开发的

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:06

Pytorch中的层和块(nn.Module和nn.Sequential的用法)

一、层和块在构造自定义块之前，我们先回顾一下多层感知机的代码。下面的代码生成一个网络，其中包含一个具有256个单元和ReLU激活函数的全连接隐藏层，然后是一个具有10个隐藏单元且不带激活函数的全连接输出层。importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn

奉系坤阀·2023-12-18 08:35

pytorch to caffe

安装caffe,gpu版本的,可以直接通过conda安装condainstallcaffe-gpupytorch安装:官网condainstallpytorchtorchvisioncuda80-cpytorchpytorchtocaffe

lshiwjx·2023-12-18 08:49

转换 pytorch 格式模型为 caffe格式模型 pth2caffemodel

基于GitHubxxradon/PytorchToCaffe源码，修改example\resnet_pytorch_2_caffe.py如下importosimportsyssys.path.insert

Tonyfield·2023-12-18 08:14

pytorch | epoch, batch, iteration

Epoch：训练整个数据集的次数。当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch来进行训练。Batch（批/一批样本）：将整个训练样本分成若干个Batch

Mine4ever_·2023-12-18 08:47

pytorch 搭建GoogLeNet

目录1.介绍Inception结构AuxiliaryClassifier辅助分类器2.搭建GoodLeNet网络3.训练部分4.预测部分5.训练过程1.介绍GoodLeNet网络中的亮点有：引入了Inception结构，在网络在横向上有深度，融合了不同尺度的特征信息使用了1*1的卷积核进行降维处理添加了两个辅助分类器帮助训练丢弃全连接层，使用平均池化层，大大减少了模型的参数下面是GoodLeNet

听风吹等浪起·2023-12-18 07:22

图像识别完整项目之Swin-Transformer，从获取关键词数据集到训练的完整过程

0.前言图像分类的大部分经典神经网络已经全部介绍完，并且已经作了测试代码已经全部上传到资源，根据文章名或者关键词搜索即可LeNet：pytorch搭建LeNet网络对CIFAR-10图片分类AlexNet

听风吹等浪起·2023-12-18 07:17

onnx实现pytorch模型推断及量化

onnx实现pytorch模型推断及量化1.使用onnxruntime实现模型推断1.1cpu版1.1.1保存onnx格式的模型1.1.2实现推断1.2gpu版2.使用onnxruntime实现模型量化

外卖猿·2023-12-18 06:14

AIGC - 环境搭建

机械+2TNvme固态，5.4条64GDDR4内存条，共196G内存二.软件环境搭建主要软件环境版本：系统：Ubuntu20.04GPU驱动：515.43.04CUDA：11.7Python:3.10Pytorch

有意思科技·2023-12-18 02:16

PolarMask环境配置并训练自己的数据集

运行环境：ubuntu18.04，CUDA10，conda硬件：2080Ti参考：PolarMaskpytorch代码实现记录（碎碎念事无巨细版）_Amberrr的博客-CSDN博客_polarmask

SUNSHANGZHE·2023-12-18 02:11

pytorch——支持向量机

1、任务要求针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(二分类)，得到分类结果及其准确率。2、先导入查看基本数据3、合并数据将房间的数据和森林的数据进行合并，生成一个真正用于训练的input4、模型构建与训练可以将支持向量机看成一个简单的，只有输入输出层

努力编程的阿曼·2023-12-18 01:36

Android 后台启动Service 8.0报错记录

报错信息如果针对Android8.0的应用尝试在不允许其创建后台服务的情况下使用startService()函数，则该函数将引发一个IllegalStateException。新的Context.startForegroundService()函数将启动一个前台服务。现在，即使应用在后台运行，系统也允许其调用Context.startForegroundService()。不过，应用必须在创建服务

夏先生早安·2023-12-18 00:03

NLP项目实战01--电影评论分类

展示：训练展示如下：实际使用如下：实现方式：选择PyTorch作为深度学习框架，使用电影评论IMDB数据集，并结合torchtext对数据进行预处理。

陶陶name·2023-12-17 23:47

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解前言ResNeXt讲解分组卷积(GroupConverlution

牙牙要健康·2023-12-17 21:47

【高性能计算】Cpp + Eigen + Intel MKL + 函数写成传引用

CUDA加速原理：CUDA编程学习：自定义Pytorch+cpp/cudaextension高质量C++进阶[2]：如何让线性代数加速1000倍？

dataloading·2023-12-17 21:15

网络推理之深度学习推理框架

为什么C++上的libtorch反而没有python上的pytorch快？PyTorchvsLibTorch：网络推理速度谁更快？高质量C++进阶[2]：如何让线性代数加速1000倍？

dataloading·2023-12-17 21:43

pytorch强化学习（1）——DQN&SARSA

实验环境python=3.10torch=2.1.1gym=0.26.2gym[classic_control]matplotlib=3.8.0numpy=1.26.2DQN代码首先是module.py代码，在这里定义了网络模型和DQN模型importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpclassNet(nn.Module):#构造只有一个隐含层的网络def

开longlong了吗？·2023-12-17 21:57

实时指令唤醒

安装项目环境本项目开发换为：Anaconda3Windows11Python3.11Pytorch2.1.0CUDA12.1安装Pytorch，执行下面命令，如果已经安装了其他版本，若能正常运行，请跳过

夜雨飘零1·2023-12-17 20:54

_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘＜‘.的可能解决方案

pickle.UnpicklingError:invalidloadkey,'<'.在进行模型训练的时候，需要下载模型文件，结果没发现网络不好，模型文件只下了4k，就提示这个个报错，再次运行文件就发现了这个错误RuntimeError:PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive

卜德孝·2023-12-17 20:22

DNN二分类模型

nowtime=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')print("\n"+"=========="*8+"%s"%nowtime)#mac系统上pytorch

caigou.·2023-12-17 19:09

pytorch—to、device、cuda差异

先说结论：.to不仅可以更改设备torch.device还可以改变数据类型torch.dtype，拓展性最好.device只能适用于device之间的转换，扩展性好，即使没有GPU，也可以运行代码，不用做任何修改；.cuda只能用于将设备的cpu转换到cuda，灵活性扩展性最差，如果机器不支持GPU，则需要修改代码后才能在CPU上运行；1.TORCH.TENSOR.TOhttps://pytorc

且放白鹿青涯间·2023-12-17 18:16

PyTorch ： torch.cuda.amp: 自动混合精度详解

amp:全称为Automaticmixedprecision，自动混合精度amp总体介绍：可以在神经网络推理过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。通常，深度学习中使用的精度为32位（单精度）浮点数，而使用16位（半精度）浮点数可以将内存使用减半，同时还可以加快计算速度。然而，16位浮点数的精度较低，可能导致数值下溢或溢出，从而影响训练结果。混合精度:有

北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:14

U-Net代码复现--train.py

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com

北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:44

pytorch：to()、device()、cuda()将Tensor或模型移动到指定的设备上

将Tensor或模型移动到指定的设备上：tensor.to(‘cuda:0’)最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行在做高维特征运算的时候，采用GPU无疑是比用CPU效率更高，如果两个数据中一个加了.cuda()或者.to(device)，而另外一个没有加，就会造成类型不匹配而报错。1.Tensor.to(device)功能：将T

北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:11

pytorch 模型复现

一般来说，设置相同的随机种子，在相同参数条件下，能使pytorch模型复现出相同的结果。

try-agaaain·2023-12-17 16:48

基于pytorch 的RNN实现字符级姓氏文本分类

当使用基于PyTorch的RNN实现字符级姓氏文本分类时，我们可以使用一个非常简单的RNN模型来处理输入的字符序列，并将其应用于姓氏分类任务。

Tony小周·2023-12-17 16:30

检测头篇 | RT-DETR 添加小目标检测头 (P2，P3，P4，P5)

手把手教你使用云服务器训练RT-DETR(Pytorch版)RT-DETR项目【训练】【验证】【推理】脚本|最新更新直接打印FPS，mAP50，mAP75，mAP95RT-DETRBug及解决方案汇总【

迪菲赫尔曼·2023-12-17 15:59

pytorch之导出ONNX相关问题

torch.onnx.exporttorch.onnx.export(model,args,f,export_params=True,verbose=False,training=,input_names=None,output_names=None,operator_export_type=,opset_version=None,do_constant_folding=True,dynamic_

权双·2023-12-17 15:48

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