pytorch环境配置第4页

CVAT标注工具使用与功能测试-Windows下（保姆式教程）

目录一、安装所需要环境1.1、项目介绍（项目下载地址）1.2、Vue环境配置1.3、配置docker(Windows下)二、CVAT安装和使用2.1、CVAT安装2.2、CVAT使用2.2.1、创建用户

Barry-mapping·2025-03-02 19:25

CentOS vs Ubuntu - 常用命令深度对比及最佳实践指南20250302

1.环境配置管理1.1用户账户管理创建用户CentOSuseraddpyapp#

Narutolxy·2025-03-02 14:49

ZooKeeper集群部署实验出现Error contacting service. It is probably not running.

前提:基础环境配置完成,ZooKeeper集群搭建完成1.启动ZooKeeper服务(切换到/root/zookeeper-3.4.14/bin目录下,我的zookeeper-3.4.14上传到了/root

IT_linux·2025-03-02 14:48

深度学习框架之主流学习框架

PyTorch：由Facebook开发，以其动态计算图

uu1224·2025-03-02 14:17

pytorch 机械臂逆运动学迭代数值解

https://github.com/UM-ARM-Lab/pytorch_kinematics分享一个求解运动学逆解的第三方库pytorch_kinematics，以下是我写的一份集成样例。

chase。·2025-03-02 14:12

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究1.引言2.模型介绍

冒泡芳·2025-03-02 13:08

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件，负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图：解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码

lczdyx·2025-03-02 13:05

Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1）

本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(

lczdyx·2025-03-02 13:05

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练，也就是说，训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就

机器学习之心·2025-03-02 13:35

win11编译pytorchvision cuda128版本流程

1.前置条件本篇续接自win11编译pytorchcuda128版本流程，阅读前请先参考上一篇配置环境。

System_sleep·2025-03-02 13:04

【设计模式】状态机详解与Spring State Machine实践

实践目录状态机基础1.1什么是状态机1.2状态机的基本概念1.3状态机类型SpringStateMachine概述2.1核心组件2.2工作原理SpringStateMachine实战-订单状态流转3.1环境配置

小徐Chao努力·2025-03-02 09:02

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2环境配置实战

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

DeepSeek作为国产自研的深度学习框架，凭借其高效计算优化和灵活架构设计，在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解

写在前面：不知不觉已经更了第一个章节，目前的内容都是很基础的内容，有人会问现在ai时代，还有必要学习这些内容吗，我想说的是，越是基础的内容我们越要认真去学习和分析，ai可以快速解决问题，但是我希望我们可以知其所以然，感谢所有支持的收藏和粉丝，希望这些文章对你们有些许帮助！点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写

环工人学Python·2025-03-02 01:00

Playwright 自动化测试与爬虫快速入门指南

1.环境配置#安装Playwrightpipinstallplaywright#安装浏览器驱动playwrightinstall2.基础用法2.1基本结构fromplaywright.sync_apiimportsync_playwrightdefmain

徐白1177·2025-03-02 00:53

探索未来智能：Lucidrains的Mixture of Experts框架详解

探索未来智能：Lucidrains的MixtureofExperts框架详解mixture-of-expertsAPytorchimplementationofSparsely-GatedMixtureofExperts

咎旗盼Jewel·2025-03-01 20:53

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

今天的内容主要介绍了PyTorch中的数据处理工具箱及其相关工具的使用方法：1.DataLoader：-DataLoader用于批量处理数据，支持多线程加载数据。

不要不开心了·2025-03-01 16:59

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。

环工人学Python·2025-03-01 15:53

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

FFmpeg拉流教程

开发环境：QT：MSVC201764bit和Qtforandroid（跨平台）FFmpeg：4.4.2一、.pro的配置（此处贴出我的示例，请根据自己的环境配置）：win32{INCLUDEPATH+=

zxz520zmg·2025-03-01 13:12

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点，在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型

FL1623863129·2025-03-01 13:10

golang安装与使用

目录环境准备windows安装环境配置GoModulesgo命令行工具gomod命令行工具开发工具go语法基础数据类型字符串类型数组和切片映射类型（字典）结构体与接口常量枚举指针环境准备windows安装下载地址

燎原君·2025-03-01 07:25

android java opencv_OpenCV On Android最佳环境配置指南(Eclipse篇)

注：本篇文章作者已不再维护，毕竟现在使用Eclipse的Android程序员少之又少，所以我将只维护AndroidStudio篇。如果你坚持用Eclipse，请确保所有环境与本文章一致。简介本教程是经过本人多次踩坑，并参考网上众多OpenCVOnAndroid的配置教程总结而来，尽希望能帮助学习移动图像处理的朋友们少走弯路。这也是本人第一次在简书上发布文章，如有不足，希望各位dalao能够指正，我

yuhang555·2025-03-01 07:54

Transformer 代码剖析1 - 数据处理（pytorch实现）

引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来，在自然语言处理领域引起了巨大的变革。它摒弃了传统的循环结构，完全基于注意力机制，显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先，让我们来看看项目的整体结构：（参考项目代码）transformer-

lczdyx·2025-03-01 06:18

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

RuntimeError: Couldn‘t load custom C++ ops.This can happen if your PyTorch and torchvision versions

文章目录出现问题问题分析问题解决出现问题File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvision/ops/boxes.py",line40,innms_assert_has_ops()File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvi

万年枝·2025-03-01 06:46

Transformer 代码剖析8 - 编码器模块Encoder （pytorch实现）

一、代码结构总览TransformerEncoder__init__初始化Encoder类forward前向传播super()父类初始化构建词嵌入层self.emb=TransformerEmbedding参数:d_model/max_len/vocab_size/drop_prob/device构建编码层堆栈self.layers=nn.ModuleList循环创建n_layers个Encode

lczdyx·2025-03-01 04:26

Rust 图形界面开发——使用 GTK 创建跨平台 GUI

本节将详细探讨GTK的环境配置、基础控件、事件处理、布局设计以及样式定制等关键内容。1.环境配置与基础控件1.1环境配置要开始使用GTK，需要确保系统中安装了GTK及其相关依赖。在不同操作

m0_74825526·2025-03-01 04:54

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。

mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

基于Spring Boot的驾校预约管理系统

STM32F103C8T6 基于 TB6612 驱动 12V 编码电机的教程

教程内容从基础原理开始，逐步涵盖硬件连接、开发环境配置、驱动代码实现、PID控制算法以及完整实例代码，最后提供调试与优化的建议。即使是零基础的读者，通过本教程也能逐步掌握相关知识和实现方法。

与光同尘大道至简·2025-02-28 23:26

PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用

PyTorch常见的损失函数：从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时，损失函数（LossFunction）是不可或缺的“裁判”。

阿正的梦工坊·2025-02-28 22:19

Transformer 代码剖析4 - 编码器层实现（pytorch实现）

一、EncoderLayer-类结构定义参考：项目代码classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super(EncoderLayer,self).__init__()self.attention=MultiHeadAttention(d_model=d_model,n_hea

lczdyx·2025-02-28 22:46

＜Rust＞＜iced＞在iced中显示gif动态图片的一种方法

环境配置系统：window平台：visualstudiocode语言：rust库：iced、image概述在iced中，提供了image部件，从理论上说，image是支持gif图片的，但是如果你直接将gif

机构师·2025-02-28 20:06

DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案

一、环境配置问题操作系统兼容性问题：DeepSeek不支持当前操作系统版本。解决：根据官方要求选择兼容的操作系统（如Windows10+/macOS12+/LinuxUbuntu20.04+）4。

程序老猫·2025-02-28 20:36

VS Code Python 开发环境配置

1.安装Python插件快捷键：Ctrl+Shift+X，或者点击左侧的插件面板，安装Python相关插件：PythonJupyter2.推荐修改默认设置快捷键：Ctrl+，，或者点击左侧的设置按钮：SendSelectionToInteractiveWindow-->true选中代码后，按shift+enter打开交互运行窗口并运行python.languageServer->Pylance将P

coco_1998_2·2025-02-28 16:04

YashanDB安装部署

安装数据库服务端Note：在环境配置和产品安装过程中，可能需要重启服务器，若服务器上有其他应用，请确保不会对其造成影响。

·2025-02-28 15:22

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

一、环境配置与库导入确保已安装Python3.7+版本，以及Tenso

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

服务器Ubuntu22.04系统下 ollama的详细部署安装和搭配open_webui使用

服务器Ubuntu22.04系统下ollama的详细部署安装和搭配open_webui使用一、ubuntu和docker基本环境配置1.更新包列表：2.安装docker依赖3.添加docker密钥4.添加阿里云

m0_74824954·2025-02-28 12:09

visual studio 2022 C++ OpenCV开发环境配置(详细教程）

本章教程，主要介绍如何在visualstudio2022中使用opencv。一、下载opencv下载地址：https://opencv.org/releases/选择Windows版本进行下载。下载之后，双击进行安装到指定磁盘中就可以了。二、配置环境变量我是将OpenCV安装到D盘中的，如果你不是安装到D盘的，需要改成你的OpenCV安装目录路径。D:\opencv\build

Roc-xb·2025-02-28 12:34

pytorch基础 nn.embedding

nn.Embedding是PyTorch中的一个模块，用于创建嵌入层（embeddinglayer），它将离散的索引（例如词汇表中的单词索引）映射为固定大小的稠密向量。

yuweififi·2025-02-28 10:49

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别，以下为你详细介绍：1、归一化维度nn.LayerNorm：对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何，它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差，然后进行归一化。例如，对于一个形状为(b