Flair的框架直接构建在PyTorch上，PyTorch是最好的深度学习框架之一。

本章内容见“授课计划”的标红部分使用教材：吴恩达《深度学习》课程笔记，这门课基本按照吴恩达老师的课程进度进行，但使用的深度学习框架我改成了PyTorch。

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导读：笔者通过整理分析了NeRF论文和相关参考代码，将为读者朋友讲述利用PyTorch框架，从0到1简单复现一个NeRF（神经辐射场）的实现细节和过程。

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ttools是mgharbi写的关于pytorch的一个帮助库，意思是torchtools。

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TensorRTPython官方文档：CUDAPythonB站视频教程视频配套代码cookbook示例：解析ONNX模型参考源码：cookbook→04-BuildEngineByONNXParser→pyTorch-ONNX-TensorRT

《Transformer的PyTorch实现》这篇博文以一个机器翻译任务非常优雅简介的阐述了Transformer结构。在阅读时存在一些小困惑，此处权当一个记录。

目录1.数据训练配置2.模型载入3.优化器设置4.DeepSpeed设置5.DeepSpeed初始化6.模型训练LLAMA模型子结构：1.数据训练配置利用PyTorch和Transformers库创建数据加载器

参与方式：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md整体进度：https://github.com/apachecn

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前言：这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。我们希望用一个向量来表示每一个单词.有不同的方案目录：one-hotEncodingword-class词的上下文表示count-basedperdition-basedCBOWSkip-GramwordEmbedding词向量相似度一one-hotEncoding假设英文有10万个单词，那每个单词用1个10万维的one-hot编码表示。其中只有1个

bert-bert-chinese预训练模型去做分类任务，这里找了新闻分类数据，数据有20w，来自https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch

目录一、PyTorch二、NCNN三、Numpy一、PyTorch在PyTorch中，张量（Tensor）的形状通常按照(N,C,H,W)的顺序排列，其中：N是批量大小（batchsize）C是通道数（

一、Pytorch基本操作考察1.1任务内容使用初始化一个×的矩阵和一个×的矩阵，对两矩阵进行减法操作（要求实现三种不同的形式），给出结果并分析三种方式的不同（如果出现报错，分析报错的原因），同时需要指出在计算过程中发生了什么

先看Pytorch官方的解释：简单来说，就是返回一个一维张量，这个张量包含由start到end的均匀间隔steps的n个点参数：start(float)-区间的起始点end(float)-区间的终点steps

函数定义：torch.linspace(start,end,steps=100,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→Tensor作用：返回从起始值start(含)到结束值end(含)之间steps个等步距的值的一维张量，步距为(end+1-start)/steps。有点拗口，直接用例子分

Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。通过随机地失活神经元（将其输出设为零），模型在训练期间不会过度依赖于任何一个神经元，减少了复杂模型在训练数据上的过拟合风险。提高模型的鲁棒性：Dropout可以使模型对输入的微小变化更加鲁棒，因为模型不会过分

PyTorch秘籍PyTorch秘籍原文：pytorch.org/tutorials/recipes/recipes_index.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0秘籍是关于如何使用特定

torch.linspace是PyTorch提供的一个用于生成等间隔数值的函数。具体而言，torch.linspace会在指定的区间内生成指定数量的等间隔数值。

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outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.3前向算法当我们使用前馈神经网络接受输入x并产生输出时，信息通过网络向前流动。

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.2NetworkUsingBlocks:VGGimportmat

开始使用完全分片数据并行（FSDP）原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/FSDP_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：HamidShojanazeri

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训练一个玛丽奥玩游戏的RL代理原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/mario_rl_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0注意点击这里下载完整的示例代码作者

PyTorch框架保留了Torch的动态计算图特性并结合了Python语言的易用性和丰富资源。

首先自己先装好自己的cuda驱动，我自己装的是9.2的版本，装的方法可自行百度miniconda安装miniconda是conda的轻量级版本，相比anaconda占用空间小。直接在清华镜像下载安装包https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/选择python3.8的最新版本，下载完后直接双击安装，选择自己的安装路径，一路next

下载模型clip4str_base16x16_d70bde1f2d.ckpt和ViT-B-16.pt；首先根据工程中的README.md进行环境处理：Requires`Python>=3.8`and`PyTorch

要获得与Sentis兼容的模型，您可以执行以下操作之一：在TensorFlow、PyTorch或Keras等框架中训

Sentis中的张量的工作方式与TensorFlow、PyTorch和其他机器学习框架中的张量类似。Sentis中的张量最多可以有8个维度。如果张量的维度为

outputs":[],"source":["%matplotlibinline\n","%reload_extautoreload\n","%autoreload1\n","%aimportd2lzh_pytorch

PyTorch中的nn.Embedding的使用Embedding层在神经网络中主要起到降维或升维的作用。

AI时代来临，让我们开启Pytorch之旅第一步，安装AnacondaAnaconda：数据科学的利器Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，用于计算科学，特别是数据科学。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1502.03044.pdf参考代码：https://github.com/parksunwoo/show_attend_and_tell_pytorch

制作数据集3.部署YOLOV8的代码3.1远程部署3.1.1项目下载3.1.2修改代码3.1.2.1训练模型3.1.2.1验证模型3.2本地部署3.2.1YOLOV8项目部署3.2.2cuda、cudnn、Pytorch

参数化教程原文：译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：MarioLezcano注意点击这里下载完整示例代码在本教程中，您将学习如何实现并使用此模式来对模型进行约束。这样做就像编写自己的nn.Module一样容易。对深度学习模型进行正则化是一项令人惊讶的挑战。传统技术，如惩罚方法，通常在应用于深度模型时效果不佳，因为被优化的函数的复杂性。当处理病态模型时，这一点尤为棘手。这些模型的示例包括

这篇文章真的巨好，特别适合新手做复现Pytorch循环神经网络（RNN）快速入门与实战_torchrnn-CSDN博客

一、首先先上代码：这个是接pytorchAPI的调用代码importtorchimporttorch.nnasnnbs,T=2,3#批次大小，输入序列长度input_size,hidden_size=2,3

torch.flip(input,dims)是pytorch中的函数，用于对输入张量的指定维度进行翻转操作。

torch.sign()是pytorch中的一个函数，用于计算输入张量的元素的符号。具体地说，torch.sign()函数会返回一个新的张量，其中的元素是输入张量中对应元素的符号。

最后的图片全连接层在PyTorch中实现卷积神经网络加载数据集建立模型训练模型测试模型为什么要卷积神经网络？仅有几层的全连接网络只能做很

在加载模型的时候出现了RuntimeError:CUDAerror:outofmemory，如图1所示，之后查到https://blog.csdn.net/weixin_43509263/article/details/103841657这里面是说这个错误代表的显存不够，但在这里我只是加载一个LeNet-5的模型，这么多显存应该完全是够的。后面发现因为之前的程序之前在另一个卡上运行，这样加载时会默

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1.进入anaconda，输入activatevm1，回车，vm1是我的虚拟环境名，换成自己的就可以了activatevm12.输入python3.依次输入如下指令

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5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用

安装步骤Anaconda安装：下载anaconda的包在linux中执行.sh文件配置环境变量检验是否安装成功创建虚拟环境激活虚拟环境退出虚拟环境CPU版本的pytorch安装：官网安装验证pytorch