pytorch模型训练实用教程第6页

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

【PyTorch】torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.deterministic

1.torch.backends.cudnn.benchmark在PyTorch中，torch.backends.cudnn.benchmark是一个配置选项，用于在运行时自动选择最优的卷积算法，以提高计算效率

读思辨·2024-08-23 15:49

PyTorch系列 - PyTorch数据读取 (二)

Pytorch系列：PyTorch系列-PyTorch使用总览(一)PyTorch系列-PyTorch数据读取(二)PyTorch系列-PyTorch网络构建(三)PyTorch系列-PyTorch网络配置

像风一样Pro·2024-08-23 15:18

Pytorch中使用SubsetRandomSampler做数据集划分

importtorchfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.data.samplerimportSubsetRandomSamplerdataset=TensorDataset(torch.tensor(list(range(20))))#构造一个数据集（0到19）idx=list(range(len(d

RAGERAGE_·2024-08-23 14:15

PyTorch踩坑记录1

1model.eval()无法关闭dropout因为model.eval()控制self.training参数，只有用nn.Dropout(0.5)声明才能在调用model.eval()后关闭，用F.dropout(x,p=0.5)是没办法自动关闭的，需要手动把self.training的参数传入到F.dropout()里才行。网上查到是因为model.eval()会影响继承nn.module类的

普通攻击往后拉·2024-08-23 14:43

24.8.19学习笔记（MNIST，）

pytorchMNIST手写数字识别：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

kkkkk021106·2024-08-23 13:10

用python实现图片背景移除

在Python中，实现图片背景移除通常需要使用计算机视觉库，如OpenCV或深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，结合预训练的模型。

数字化信息化智能化解决方案·2024-08-23 09:16

LaneNet 车道线检测项目教程

LaneNet车道线检测项目教程lanenet-lane-detection-pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lanenet-lane-detection-pytorch

邬稳研Beneficient·2024-08-23 04:13

【PyTorch】（三）----搭建卷积神经网络

该系列笔记主要参考了小土堆的视频教程，传送门：P1.PyTorch环境的配置及安装（ConfigurationandInstallationofPyTorch)【PyTorch教程】_哔哩哔哩_bilibili

麦田里的稻草人w·2024-08-23 04:42

Python_pytorch(五)模型训练

反向传播LossFunctionimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportFlattenfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset=torchvision.datasets.CIFAR10("./data",train=False,transform=torchvision.transform

Han Gang·2024-08-23 00:19

python之数据模型训练过程详解

一、模型训练详解当涉及使用Python进行深度学习和神经网络训练时，整个过程可以分为几个关键步骤。这里我会详细解释每个步骤的主要内容和如何实施。1.数据准备在深度学习中，数据准备是非常重要的一步。

m0_68949064·2024-08-23 00:17

Keras与TensorFlow/ PyTorch/ JAX 版本对应

截至2024/3/181.Keras+TensorFlow1.1Keras2:tensorflow~=2.13.0&keras~=2.13.0tensorflow~=2.14.0&keras~=2.14.0tensorflow~=2.15.0&keras~=2.15.01.2Keras3:tensorflow~=2.15.0&keras~=3.0.0tensorflow~=2.16.1&keras

10240024·2024-08-22 22:35

AIGC（人工智能生成内容）的底层技术：技术架构、逻辑代码

数据经过清洗、标注、格式转换等预处理步骤，以适合模型训练。模型层：包含深度学习模型的构建、训练和评估。选择合适的模型架构，如Transformer

熊群·2024-08-22 20:55

pytorch｜找不到 fbgemm.dll 问题处理

问题现象运行逻辑：importtorch报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\scaffold\metasequoia-tyc\ner_address\test_torch.py",line1,inimporttorchFile"D:\py\Python310\lib\site-packages\torch\__init__.py",line143,

长行·2024-08-22 19:50

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

SparkMLlib模型训练—分类算法MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier（多层感知器分类器，简称MLP）是SparkMLlib

猫猫姐·2024-08-22 12:39

【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践

：探索数据矿藏1.数据获取与预处理：AI大模型的燃料1.1数据获取：多样性与规模并重1.2数据清洗与处理：提升数据质量1.3特征工程：挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程：AI与特征工程的结合2.模型训练与优化

C_GUIQU·2024-08-22 10:55

pytorch | transforms.Compose()函数

transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]),])torchvision.transforms是pytorch

DdddJMs__135·2024-08-22 08:17

pytorch | with torch.no_grad()

1.关于withwith是python中上下文管理器，简单理解，当要进行固定的进入，返回操作时，可以将对应需要的操作，放在with所需要的语句中。比如文件的写入（需要打开关闭文件）等。以下为一个文件写入使用with的例子。withopen(filename,'w')assh:sh.write("#!/bin/bash\n")sh.write("#$-N"+'IC'+altas+str(patien

Ddddddd_158·2024-08-22 08:41

pytorch | contiguous() 函数

1.背景torch中一些操作会改变原数据，比如：narrow()view()expand()transpose()等操作，在使用transpose()进行转置操作时，pytorch并不会创建新的、转置后的

Ddddddd_158·2024-08-22 08:10

阿里云计算巢：开启全新云服务时代，助力企业飞速成长

其中，计算巢的StableDiffusionWebUI和aiacctorch服务能够大幅度提升PyTorch的推理性能，为AI应用提供强大的加速能力。

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-08-22 07:47

OpenCV/CV2，PIL，Tensor之间如何互相转化

参考资料：torchvision文档众所周知OpenCV/CV2和PIL是Python领域最常使用的图像处理库，而PytorchTensor则是我们在深度学习领域接触最多的张量数据结构，知道这几种格式之间的相互转化方式是非常有必要的

思念殇千寻·2024-08-22 05:23

使用Python将xml标注文件转换为coco json格式

为了方便模型训练，我们经常需要将XML格式的数据转换成JSON格式。本文将详细介绍如何用Python实

tangjunjun-owen·2024-08-22 00:51

【Python】一文详细介绍 py格式文件

【Python】一文详细介绍py格式文件个人主页：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零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~

高斯小哥·2024-03-29 15:51

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

成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchinfo’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·2024-03-28 12:13

SWIFT环境配置及大模型微调实践

SWIFT环境配置及大模型微调实践SWIFT环境配置基础配置增量配置SWIFTQwen_audio_chat大模型微调实践问题1:问题2:问题定位解决方法手动安装pytorchSWIFT介绍参考：这里SWIFT

weixin_43870390·2024-03-26 22:42

Win环境下安装 torch==1.1.0

解决方案在默认环境中安装torch：pipinstallhttps://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whlpipinstallhttps

JOYCE_Leo16·2024-03-26 15:33

3月23日，每日信息差

素材来源官方媒体/网络新闻首个国产单池万卡液冷算力集群投入运营，满足万亿级大模型训练需求快手电商正式启动兴农计划360AI浏览器APP即将上线，支持500万字长文本处理安卓15将支持音频共享，可同时连接多个耳机播放音乐

信息差Pro·2024-03-25 07:24

【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’

【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’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【

高斯小哥·2024-03-17 18:56

今日无更新

明天有自己的一个发表，还要准备PPT，根据原来的改改就好……这周真的是有点繁杂了，搞定之后连着四五月份要写两篇论文，再加上五月底的课程论文还有紧接着的文献综述，看样子要疯……现在梳理一下自己手里的锤子：转到Pytorch

我的昵称违规了·2024-03-17 17:12

PyTorch学习笔记之基础函数篇（四）

2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace函数讲解torch.logspace函数在PyTorch

熊猫Devin·2024-03-17 16:54

加速 PyTorch 模型预测常见方法梳理

目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用梯度计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时，可以通过多种方法来加快推理速度

samoyan·2024-03-17 16:54

机器学习常用框架

PyTorch：由Faceboo

碧落&凡尘·2024-03-17 12:48

pytorch中张量变换函数

在PyTorch中view(),transpose()和permute()函数都是用于改变张量（Tensor）维度结构的，但它们的作用和使用场景有所不同。

weixin_42924890·2024-03-17 08:44

深度学习pytorch——索引与切片

indexingimporttorcha=torch.rand(4,3,28,28)#表示4张28*28的rgb图print(a[0].shape)#a[0]获得第一张图片print(a[0,0].shape)#a[0,0]获得第一张图片的r图print(a[0,0,2,4])#获得第一张图片第一个通道的一个像素点，因此得到的是一个标量selectfirst/lastN#selectfirst/l

Echo-J·2024-03-17 07:41

Pytorch nn.Module

一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。

霖大侠·2024-03-16 15:53

【深度学习笔记】1 数据操作

在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。

RIKI_1·2024-03-16 02:02

【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’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·2024-03-15 01:56

阿里云分布式深度学习训练架构Whale

Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台PAI论文高效大模型训练框架

qwfys200·2024-03-14 07:30

KGCN---pytorch代码（1）---data_loader

代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportrandomclassDataLoader:'''DataLoaderclasswhichmakesdatasetfortraining

sweet_Mary·2024-03-14 04:27

【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

CatBoost高级教程：分布式训练与大规模数据处理

在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理，并提供相应的代码示例。

Echo_Wish·2024-03-13 05:25

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

当模型训练好后，我们就可以用这个模型来创作歌词。6.3.1

RIKI_1·2024-03-12 23:46

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

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

机器学习-02-机器学习专家系统

主要介绍机器学习中专家系统的应用介绍本门课程的目标完成一个特定行业的算法应用全过程：定义问题（ProblemDefinition）->数据收集(DataCollection)->数据分割(DatasetSpitup)->模型训练

IT从业者张某某·2024-03-07 12:04

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