pytorch相关知识

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

ArcMap中元数据相关知识

1.ArcMap元数据选项卡概述1.1元数据定义与作用在ArcMap中，元数据是指对地理空间数据及其相关属性的详细描述信息。元数据的作用主要体现在以下几个方面：•数据管理与维护：元数据为数据生产单位提供了有效的数据管理工具。它记录了数据的来源、生产日期、更新频率、数据格式等关键信息，帮助数据管理者快速了解数据的基本情况，从而更好地进行数据的存储、备份和更新操作。例如，通过查看元数据中的数据更新时间
一笑凡尘·2025-03-01 03:22

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

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

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。1.基础知识在开始
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

Python从0到100（六十八）：Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合

这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-02-28 19:58

【Linux】Ubuntu 服务器中 LAMP 服务器安装与配置

本文是针对Linux系统中LAMP服务器安装与配置更加深入的讨论，后续有相关知识会持续更新，谢谢各位的支持前情回顾:【Ubuntu服务器的安装和配置管理】Linux专栏：【Linux零基础开始】【Shell
练小杰·2025-02-28 13:14

SQLite自增列相关内容

文章目录相关知识创建表插入数据查看自增列重置自增列注意事项参考文档相关知识SQLite的自增用法和MySQL类似：使用的关键字是AUTOINCREMENT（MySQL用的是AUTO_INCREMENT）
秦时明月之君临天下·2025-02-28 10:52

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
yuweififi·2025-02-28 10:49

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中，我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder（声码器）。在本教程中，我们
AI专题精讲·2025-02-28 09:43

Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX（专题二十六）

注意截至PyTorch2.1，ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的（仍处于测试阶段）导出器，基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。
AI专题精讲·2025-02-28 09:13

Transformer 代码剖析2 - 模型训练 （pytorch实现）

一、模型初始化模块参考：项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析：numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度，典型Tran
lczdyx·2025-02-28 09:38

Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录

1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio
寸先生的牛马庄园·2025-02-28 09:38

PyTorch使用常见异常和解决办法汇总

文章目录1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败Nomodulenamed'torch'2.PyTorch使用张量时报错expectedscalartypeDoublebutfoundFloat3
东哥说AI·2025-02-28 09:36

pytorch基础-比较矩阵是否相等

1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库，它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较，allclose用于考虑一定误差范围的近似比较，适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
yuweififi·2025-02-28 08:34

java面试知识点总结-sql篇

年底了，准备离职换工作了，在做面试准备时，发现自己的知识体系太零散，理论知识储备匮乏，之前也没有特别系统的去进行梳理，正好趁这次机会梳理一下知识体系，一方面为面试做准备，另一方面后续工作中设计到相关知识点时可以迅速定位到相关知识点
weixin_42677025·2025-02-28 04:31

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

跨框架模型演进与行业应用路径

本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络，重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

pytorch阶段性总结2

nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])#卷积核kernel=torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])#min
Colinnian·2025-02-27 23:41

AI探索笔记：线性回归

下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。
安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势：ViT使用自注意力机制（Self-Attention），能够直接捕捉图像中所有patch（图像块）之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务（如图像分类、目标检测）时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化，如(224
周玄九·2025-02-27 17:54

PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（2）代码详细解析

代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（1）至于为什么要备注，因为我基础不好，就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2
咕咕学不会咋办·2025-02-27 15:06

记一次pytorch训练loss异常的问题

记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。
lyyiangang·2025-02-27 14:29

用PyTorch玩转数据：从整理到“看图说话

最近在实验室鼓捣深度学习项目，发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看，连我这种手残党都能轻松上手。
开心快乐幸福一家人·2025-02-27 13:54

RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float

  在使用Pytorch时报了RuntimeError:expecteddtypeDoublebutgotdtypeFloat这个错误，仔细一查才发现是数据类型的问题。
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

【pytorch_geometric报错】RuntimeError: softmax() Expected a value of type

  如果pytorch_geometric中的softmax函数报错，声明一下num_nodes变量即可。
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

Windows环境安装torch_geometric库报错

查阅了各种资料尝试了各种方法，有的说是因为visualc++buildtools没有安装博客链接，有的说升级conda甚至还有的说卸载pytorch重装命，令行如下：condaupdate#升级conda
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法二、大模型技术概述2.1大模型的基本原理2.2大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法
LCG元·2025-02-27 08:52

用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络

目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中
gs80140·2025-02-27 08:21

用于训练基于pytorch构建的小型字符级语言模型的数据集汇总

前文，我们从零开始基于transformer框架在pytorch上构建一个小型字符级语言模型，并编写了完整的python示例，模型是需要训练的，所以在原有代码的基础上，我们寻找一些公开的数据集对模型进行训练
搏博·2025-02-27 06:03

扣子和DIfy调用deepseek对比分析

又闻言，Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。
ISDF-CodeInkVotex·2025-02-27 06:30

基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤

以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容：1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库，推荐使用Python语言，以下是一些关键库：PyTorch：YOLO
pk_xz123456·2025-02-26 23:37

安装CUDA以及GPU版本的pytorch

使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。
lskkkkkkkkkkkk·2025-02-26 21:53

如何将 DeepSeek 模型与 PyTorch结合使用

Ollama下载模型验证模型下载本地部署DeepSeek模型使用Flask创建HTTP服务使用PyCharm调用本地服务进一步集成到开发流程封装函数自定义快捷键（可选）✍️相关问答DeepSeek模型与PyTorch
LCG元·2025-02-26 21:52

都在这，DeepSeek完整版学习手册【清华大学1-5弹】（无套路，免费下载）

课程链接：https://pan.quark.cn/s/517afdb4419c前段时间，清华大学发布了一份AI教学课程—《DeepSeek从入门到精通》，课程以浅显易懂的方式讲解了DeepSeek的相关知识
2501_90658343·2025-02-26 20:42

MySQL与NoSQL：数据库技术的双面选择与学习价值

那么通过这篇文章，我来带你初步的认识一下NoSQL与MySQL的差异，以及为什么要学习NoSQL相关知识。
码有余悸·2025-02-26 20:41

Windows 系统下，使用 PyTorch 的 DataLoader 时，如果 num_workers 参数设置为大于 0 的值，报错

在Windows系统下，使用PyTorch的DataLoader时，如果num_workers参数设置为大于0的值，可能会遇到以下错误：RuntimeError:Anattempthasbeenmadetostartanewprocessbeforethecurrentprocesshasfinisheditsbootstrappingphase.Thisprobablymeansthatyoua
张三不嚣张·2025-02-26 20:10

从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解

本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型，并详细解释模型架构和训练步骤。
陆鳐LuLu·2025-02-26 19:02

pytorch PIL对np和tensor 图像数据的显示

（显示图像）PIL可以显示np的图像数据，np是whc的格式。在np转换为tenser格式后会自动转换为cWH的格式，tenser再转回来时，依然是cwh格式np.tranpose（1,2,0）可以将cwh格式转换为whc的格式,也就是将原来的0,1,2代表的cwh，变成whc格式代码表示是====互转的代码“tensor_a=torch.tensor(array),np_array=tensor
Tianwen_Burning·2025-02-26 19:32

IPEX-LLM: 英特尔硬件大语言模型加速库部署

本指南将帮助你掌握如何使用IPEX-LLM（IntelPyTorchExtensionforLargeLanguageModels）在英特尔硬件上实现最优化的模型部署。
Felix_bin·2025-02-26 17:23

在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入

Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库，能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡（如Arc、Flex和Max）在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型
shuoac·2025-02-26 16:16

第5关：线性代数

相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：如何使用numpy进行矩阵运算点积和matmul的区别。
-阿呆-·2025-02-26 14:00

训练神经网络出现nan

参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞
崧小果·2025-02-26 11:12

Pytorch(5): LeNet，ResNet，RNN，LSTM代码

1、LeNet5与ResNet18实战第一部分：LeNet5代码：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLenet5(nn.Module):def__init__(self):super(Lenet5,self).__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(nn.Conv2d
weixin_51182518·2025-02-26 11:06

【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

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。
写代码的中青年·2025-02-26 08:48

Python常见库的使用

文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2
浪子西科·2025-02-26 07:38

面试技巧|软件测试面试题八股文-数据库题库

可以根据面试题来展开学习相关知识点，会让你进步得更快。关系型数据库和非关系型数据库的区别？
软件测试雪儿·2025-02-26 04:48
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