pytorch线性代数第23页

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.4

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。Chapter4MultilayerPerceptron4.4ModelSelection作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正

南七澄江·2024-01-27 06:18

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.1

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。Chapter4MultilayerPerceptron4.1BasicConcepts4.1.1HiddenLayer我们在第三章中描述了仿射变换，它是一种带有偏置项的线性变换。如

南七澄江·2024-01-27 06:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.2 4.3

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。Chapter4MultilayerPerceptron4.2ImplementationsofMultilayer-perceptronfromScratchimportmatpl

南七澄江·2024-01-27 06:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.5

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。Chapter4MultilayerPerceptron4.5WeightDecay前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练

南七澄江·2024-01-27 06:03

Pycharm2023.3.2使用conda创建工程

1conda环境举个例子，创建一个环境，名叫Pytorch，使用的python版本是3.7（1）创建环境condacreate-nPytorchpython=3.7（2）激活环境condaactivatePytorch

Marson丶·2024-01-27 06:40

YOLOv8车牌识别系统深度学习 pytorch框架 LPRNet车牌识别算法大数据毕业设计（源码）✅

1、项目介绍环境：Python3.8深度学习pytorchPyQt5图形化界面LPRNet车牌识别算法YOLOv8车牌OCR识别模型：LPRNet数据集：CCPD2019、CCPD2020数据集其中资源包括

vx_biyesheji0002·2024-01-27 05:20

【一次性解决】CUDA和PyTorch的安装与多版本管理的三种方式

但是如果服务器多人使用，或者复现代码多（pytorch版本和cuda版本是互相依赖的），就需要更进一步的版本管理方法。这里将详细介绍用于深度学习或者CPP开发的CUDA版本管理方式。

prinTao·2024-01-27 04:19

XTuner InternLM-Chat 个人小助手认知微调实践

1.概述目标：通过微调，帮助模型了解对自己身份方式：使用XTuner进行微调2.实操2.1微调环境准备参考：XTuner复现-CSDN博客#InternStudio平台中，从本地clone一个已有pytorch2.0.1

cq99312254·2024-01-27 03:54

高通AI Stack Models开源仓库介绍（二）

文章介绍AI是高通一直关注的领域，为此推出了高通AI软件栈（QualcommAIStack），提供了一个集成所有AI框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX、Keras）、开发者库、系统软件和操作系统的整合平台

csdnsqst0050·2024-01-27 03:12

高通AI Stack Models开源仓库介绍（一）

文章介绍AI是高通一直关注的领域，为此推出了高通QualcommAIStack，提供了一个集成所有AI框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX、Keras）、开发者库、系统软件和操作系统的整合平台

csdnsqst0050·2024-01-27 03:12

阿梦的日记

回顾自己的这学期，不知道自己学了些什么，什么概率论，经济法，线性代数...总之一句话，考完就忘，真是感觉对不起老师。

甜筒面包·2024-01-27 02:44

TensorRT英伟达官方示例解析（三）

TensorRT英伟达官方示例解析（一）TensorRT英伟达官方示例解析（二）TensorRT英伟达官方示例解析（三）文章目录系列文章目录前言一、04-BuildEngineByONNXParser----pyTorch-ONNX-TensorRT

小豆包的小朋友0217·2024-01-27 00:55

深入浅出 diffusion(3)：pytorch 实现 diffusion 中的 U-Net

导入python包importmathimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsilu激活函数classSiLU(nn.Module):#SiLU激活函数@staticmethoddefforward(x):returnx*torch.sigmoid(x)归一化设置defget_norm(norm,num_channels,

木水_·2024-01-26 21:00

深入浅出 diffusion(4)：pytorch 实现简单 diffusion

1.训练和采样流程2.无条件实现importtorch,time,osimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromto

木水_·2024-01-26 21:00

VIT探索笔记（AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE）

VIT探索笔记CodePaper[vit-pytorch](https://github.com/lucidrains/vit-pytorch/tree/main)参看学习bilibili视频11.1VisionTransformer

FMsunyh·2024-01-26 19:34

PyTorch项目笔记（三）使用ImageNet预训练ResNet18模型训练图像分类模型

目录1加载ImageNet预训练模型2准备数据集2.1加载数据集2.2使用matplotlib可视化数据集3模型训练函数4使用torchvision微调模型5观察模型预测结果6固定模型参数1加载ImageNet预训练模型在torchvision.model包中定义了许多模型用于完成图像方面的深度学习任务，包括：图像分类语义分割（semanticsegmentation）目标检测（objectdet

Xyzz1223·2024-01-26 19:40

深度学习入门必知必会

下面是入门深度学习的几个步骤：学习基础知识：了解机器学习和神经网络的基本概念，包括线性代数、概率论和统计学等数学基础知识。

诗雅颂·2024-01-26 19:31

使用MMYOLO中yolov8训练自己VOC数据集实战

概述MMYOLO是商汤公司基于PyTorch框架和YOLO系列算法开源的工具箱-目前支持的任务目标检测旋转框目标检测-支持的算法YOLOv5YOLOv6YOLOv7YOLOv8YOLOXRTMDetRTMDet-Rotated

dream_home8407·2024-01-26 18:51

Pytorch分布式训练：DDP

pytorch是支持单机多卡甚至是多机多卡训练的，目前大部分的模型朝着6G甚至好几十G上涨，单凭一张显卡有点难以招架了。

Silver__Wolf·2024-01-26 18:04

【pytorch】pytorch学习笔记（续2）

求导：pytorch实现自动求导：第一种方法：torch.autograd.grad()设置w需要求导有两种方法：（1）在创建w之后，用来设置w需要求导。（2）在创建w的时候，用w=torch.te

小白冲鸭·2024-01-26 18:04

【pytorch】pytorch学习笔记（续1）

p22：1.加减乘除：（1）add(a,b)：等同于a+b。（2）sub(a,b)：等同于a-b。（3）mul(a,b)：等同于a*b。（4）div(a,b)：等同于a/b。a//b表示整除。2.tensor的矩阵式相乘：matmul注意区分：（1）*：表示相同位置的元素相乘；（2）.matmul：表示矩阵相乘。对于（2）矩阵的相乘，有三种方式：(1)torch.mm:只适用于二维的tensor，

小白冲鸭·2024-01-26 18:04

【pytorch】pytorch学习笔记

p8：1.pytorch不是一个完备的语言库，而是一个对于数据的gpu加速库，所以其没有对string的内键支持，即pytorch的基本类型中不包含string。

小白冲鸭·2024-01-26 18:34

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.3

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.3ConciseImplementationsofLinearRegressionimportnumpyasnpimpor

南七澄江·2024-01-26 18:34

【pytorch】pytorch学习笔记（续3）

p41：1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速：.to方法p42：不太懂p43：1.visdom，tensorbroadXp44：p45：1.如何检测过拟合？在train上表现很好，而在test上表现不好。test的目的（没有valset的时候）：防止过拟合，选取最优参数。相当于是验证集。一般选取testaccuracy最高的那点停止训练，作为最优参数。p46：1.trai

小白冲鸭·2024-01-26 18:03

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

一、引言我们使用PyTorch构建了一个LSTM模型来进行单步温度预测。我们首先爬取成都市近十年的温度数据并进行预处理，然后定义了LSTM模型、损失函数和优化器。

孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

TensorRT-LLM Docker镜像制作

在镜像内安装trt-llm在trt-llm的docker中默认的基础镜像是nvcr.io/nvidia/pytorch:23.08-py3。因此，尝试在该基础镜像中安装trt-llm。

美洲大蠊很顽强·2024-01-26 16:22

深度学习如何弄懂那些难懂的数学公式？是否需要学习数学？

知乎上的：机器学习与深度学习中的数学知识点汇总-SIGAI的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/81834108推荐书籍：1.高等数学/微积分2.线性代数与矩阵论3.概率论与信息论

搬砖班班长·2024-01-26 15:41

一文带你搞懂PyTorch中所有模型查看的函数model.modules()系列

model一般继承nn.Model他的实例一般具有几个有序字典，_modules，_parameters，_buffers，表示当前model的子模块，自己注册的parameters和buffers注意，_modules字典keys对应子模块名字，value对应子模块的实例，所以可以迭代的调用子模块的子模块，比如下面两个函数model._modules["blocks"]._modules["0"

白菜c·2024-01-26 14:16

Difference Between [Checkpoints ] and [state_dict]

在PyTorch中，checkpoints和状态字典（state_dict）都是用于保存和加载模型参数的机制，但它们有略微不同的目的。

挪威的深林·2024-01-26 14:13

【Pytorch 第二讲】如何遍历或者查看Model权重/参数/tesnsor_size/dict_names

for(name,param),(key,value)inzip(network.named_parameters(),network.state_dict().items()):print(f"{name}Tensorsize:{param.size()}{key}Tensorsize:{value.size()}")print("\nParameterdetails:")State_dictk

挪威的深林·2024-01-26 14:06

深度学习-Pytorch如何构建和训练模型

深度学习-Pytorch如何构建和训练模型用pytorch如何构建模型，如何训练模型，如何测试模型？

Alex_StarSky·2024-01-26 12:38

深度学习-Pytorch如何保存和加载模型

深度学习-Pytorch如何保存和加载模型用pytorch构建模型，并训练模型，得到一个优化的模型，那么如何保存模型？然后如何又加载模型呢？

Alex_StarSky·2024-01-26 11:07

Pytorch与TensorFlow如何选择

直接以Pytorch为切入点，它整体来讲API较为清晰，文档较为清晰，比TensorFlow更接近于Python，调试也比较好调试，尤其是当你引用API的时候，Pytorch的API是一个框架下来的，他不会有很多混杂的地方

我爱派生·2024-01-26 11:42

yolov5训练自己的数据

数据标注4.数据整理4.1数据集切分4.2修改数据文件4.3修改模型文件5.训练模型5.1训练5.2验证5.3测试6.训练结果分析1.环境搭建安装anaconda、python、cuda、cudnn、pytorch

wyw0000·2024-01-26 11:42

【Pytorch 第一讲】如何加载预训练模型

一.封装Pytorch的Model加载pre-trianedModelimporttorchimporttorchvision.modelsasmodelsfromtorchvisionimporttransforms

挪威的深林·2024-01-26 11:41

深入浅出 diffusion（2）：pytorch 实现 diffusion 加噪过程

我在上篇博客深入浅出diffusion（1）：白话diffusion原理（无公式）中介绍了diffusion的一些基本原理，其中谈到了diffusion的加噪过程，本文用pytorch实现下到底是怎么加噪的

木水_·2024-01-26 11:40

pytorch与tensorflow如何选择？

目录1.动态图和静态图1.1tensorflow是静态图1.2pytorch动态图2.易用性3.编程语言4.性能和扩展性5.社区支持和生态系统1.动态图和静态图1.1tensorflow是静态图如上图：

wyw0000·2024-01-26 11:06

MIT_线性代数笔记：第 28 讲相似矩阵和若尔当标准型

浊酒南街·2024-01-26 10:58

线性代数基础【6】二次型

第一节、二次型的基本概念及其标准型一、基本概念①二次型含n个变量x1,x2,…,xn,且每项都是2次的齐次多项式②标准二次型只含有平方项不含交叉项的二次型称为标准二次型③二次型的标准化设f(X)=X^TAX为一个二次型,经过可逆的线性变换X=PY(即P为可逆矩阵)把二次型f(X)=X^TAX化为这个过程称为二次型的标准化注意:(1)任何一个二次型f(x1,x2,…,xn)都可以表示为矩阵形式,且A

吴名氏.·2024-01-26 10:56

【01】深度学习——数学基础 | 线性代数 | 微积分 |概率

深度学习1.线性代数1.1标量(scalar)1.2向量(Vector)1.2.1模长和范数1.2.2单位向量1.2.3向量的内积1.2.4向量的外积1.3矩阵(Matrix)1.3.1矩阵转置1.3.2

花落指尖❀·2024-01-26 10:53

线性代数 --- 投影Projection 一（投影向量p）

线性代数中的投影之前看过Gilbertstrang老爷爷在MIT主讲的线性代数视频，令我印象最深的，就是他讲过的一堂关于投影的课。

松下J27·2024-01-26 10:22

MIT_线性代数笔记：线性代数常用概念及术语总结

目录1.系数矩阵2.高斯消元法3.置换矩阵Permutation4.逆矩阵Inverse5.高斯-若尔当消元法6.矩阵的LU分解7.三角矩阵1.系数矩阵线性代数的基本问题就是解n元一次方程组。

浊酒南街·2024-01-26 10:50

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.6

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.6ImplementationsofSoftmaxRegressionfromScratchimporttorchimpo

南七澄江·2024-01-26 09:52

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.5

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.5ImageClassificationDatasetimporttorchimporttorchvisionimport

南七澄江·2024-01-26 09:51

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.2

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.2ImplementationsofLinearRegressionfromScratchimportnumpyasnpi

南七澄江·2024-01-26 09:21

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.7

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.7ConciseImplementationsofSoftmaxRegression从计算角度来看，指数可能会造成数值稳定