pytorch框架

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。
不要不开心了·2025-03-11 01:58

PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割，共18种作物类型（背景，草地，软冬小麦，玉米，冬季大麦，冬季油菜，春季大麦，向日葵，葡萄藤，甜菜，
计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术
那年一路北·2025-03-01 14:16

torch对于tensor的常规操作

前言使用pytorch框架，会常操作tensor，以下则是对tensor常规操作的汇总。
何33512336·2025-03-01 06:16

【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50

一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
别出BUG求求了·2025-02-26 08:20

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型，使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析，帮助你理解
煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

PyTorch实现DARTS：可微分架构搜索指南

pt.darts项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pt/pt.darts项目介绍PyTorchImplementationofDARTS（简称pt.darts）是一个基于PyTorch
余伊日Estra·2025-02-25 05:07

Ascend Extension for PyTorch是个what？

1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架，使昇腾NPU可以支持PyTorch框架，为PyTorch框架的使用者提供昇腾
·2025-02-25 03:53

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。
ywfwyht·2025-02-16 19:28

pytorch深度学习模型推理和部署、pytorch&ONNX&tensorRT模型转换以及python和C++版本部署

tensorrt进行推理（python环境）3.1onnx转engine文件3.2tensorrt推理4.采用tensorrt进行推理（c++环境）5.采用torch2trt进行推理（python环境）在pytorch
机械心·2025-02-12 10:40

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用_迁移学习轴承诊断DAN:ResNet50-MMD以下文字及代码仅供参考。
QQ_767172261·2025-02-12 07:15

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

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。
高斯小哥·2025-02-11 07:14

深度学习-医学影像诊断

以下以使用深度学习进行医学影像（如X光片）的肺炎诊断为例，为你展示基于PyTorch框架的代码实现。我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，使用公开的肺炎X光影像数据集进行训练和评估。
小赖同学啊·2025-02-10 18:37

一文解释nn、nn.Module与nn.functional的用法与区别

个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：零基础入门PyTorch框架_十二月的猫的博客-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Torch.nn库3
十二月的猫·2025-02-10 03:23

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

这个代码是以tensorflow为框架训练的，由于之前一直没有系统的了解tensorflow框架和Pytorch框架的区别，得着今天闲来无事，了解了一下，顺便看看能不能自己用Pytorch框架来训练猫狗分类的代码
摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetdata=np.array([[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.
sirius12345123·2025-02-06 06:39

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDatasetimportnumpyasnp#自定义数据集类classCustomDataset(Dataset):def__init__(self,x_data,y_data):self.x_data=torch.from_numpy(x_data).float()self.y_data
菜狗woc·2025-02-06 06:35

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

自定义数据集：继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集，并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

大模型文件格式GGUF格式

大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架，其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式，如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训练结果。但是
·2025-02-04 18:36

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

1.导入必要的库首先，导入我们需要的库：Numpy、Pytorch和相关工具包。importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用Numpy创建一个简单的线性可分数据集，并
辞落山·2025-02-04 10:40

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
Z211613347·2025-02-04 07:40

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_scoredata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1
qwe352633·2025-02-01 22:37

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

代码：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征，y_data是标签（目标值）data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39
〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

GGUF 大模型文件格式

大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架，其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式，如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训
香菜烤面包·2025-01-31 07:04

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.数据准备首先，我们需要一些示例数据。在这个例子中，我们将生成一些简单的二维数据点，并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来，我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用PyTorch实现线性SVM指南

svm-pytorchLinearSVMwithPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svm-pytorch本指南基于GitHub上的开源项目svm-pytorch，旨在帮助开发者理解和运用这个库来在PyTorch
余桢钟·2025-01-30 08:51

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。
弥树子·2025-01-28 02:29

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。
cda2024·2025-01-26 20:39

Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘

深度学习框架：开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中，深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别，到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等，其身影无处不在，改变着生活与工作方式。在深度学习领域，Keras、TensorFlow和PyTorch是主流框架，能助开发者构建强大智能模型。但这些框架要充分发挥作用，离不开合适的服务器配置，就像魔法师需要魔法棒和魔力，下面我们就来看看这些具体的框架吧:框
小深ai硬件分享·2025-01-23 16:52

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。
cda2024·2025-01-20 22:42

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。
·2025-01-20 17:21

【强化学习】PyTorch-RL框架

核心功能三、学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL是一个基于PyTorch
大雨淅淅·2025-01-20 05:52

探索极致AI性能：昇腾NPU与PyTorch的完美融合 —— Ascend Extension for PyTorch

AscendExtensionforPyTorch插件，即torch_npu，正是这样一个解决方案，它无缝对接PyTorch框架，将华为昇腾AI处
尤琦珺Bess·2025-01-18 08:14

深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别

本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。
AI_Guru人工智能·2024-09-14 02:43

基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务（附带完整代码）

本文主要实现在pytorch框架下，训练CIFAR数据集，通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。
难得北窗高卧·2024-09-12 01:00

【Python】成功解决IndexError: list index out of range

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。
高斯小哥·2024-09-11 21:34

【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str

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。
高斯小哥·2024-09-08 06:18

版本匹配指南：PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系

多年的深度学习研究和实践，让我逐渐熟练掌握了PyTorch框架，每一步成长都离不开持续的学习和积累。技术专长：在深度学习的广阔天地中
高斯小哥·2024-09-08 03:58

版本匹配指南：Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系

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。
高斯小哥·2024-09-07 18:29

基于PyTorch的ResNet50的10分类模型

使用PyTorch框架构建一个基于ResNet50的10分类模型并进行训练，需要首先确保已经安装了PyTorch和必要的库（如torchvision，用于加载预训练的ResNet50模型）。
Covirtue·2024-08-27 05:25

AI相关技能

AI相关掌握Python语言，了解基本的机器学习和深度学习神经网络算法，会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练，例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频，文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台
liuhehe321·2024-02-26 05:46

深度学习之反向传播算法

反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法，计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法，需要使用pytorch
温柔了岁月.c·2024-02-20 01:55

Pytorch底层源码解读（一）概览

但对于开发者而言，针对日益臃肿的pytorch框架进一步更新迭代已经成为了较大的问题，特别是对刚想要上手对pytorch底层框架进行理解的初学者而言。
firework_97df·2024-02-12 04:08

Pytorch CGAN实现MNIST手写数字数据集

在本博客中，我们将使用PyTorch框架实现一个条件生成对抗网络（ConditionalGAN，简称CGAN），并利用MNIST数据集进行手写数字的生成。
晚风何处来·2024-02-10 18:56

从0开始用 PyTorch 构建完整的 NeRF

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。
深蓝学院·2024-02-05 16:12

继续PyTorch！

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。
科学禅道·2024-02-05 06:15

PyTorch和TensorFlow的简介

PyTorch框架基于Torch。在2017年1月，Face-book人工智能研究院（FAIR）推出了PyTor
三三木木七·2024-02-03 07:30

PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍

backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分，它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。
科学禅道·2024-02-03 07:35

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用
全栈开发圈·2024-02-02 12:46

【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案：add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息

可视化操作步骤：Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、torchsummary1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.打印结果参考深度之眼pytorch
Casia_Dominic·2024-02-02 12:46
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他