pytorch线性回归第19页

YOLOv8实例分割实战：TensorRT加速部署

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/39273PyTorch版的YOLOv8支持高性能实时实例分割方法。TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。

bai666ai·2024-01-30 17:31

【机器视觉技术栈】04 - 光源

html整体介绍光源选择参考：https://www.cnblogs.com/profession/p/5482445.html工业相机镜头光源选型--光源-知乎机器视觉全栈|机器视觉教程|docsify|pytorch

WonderThink·2024-01-30 16:14

机器学习3-简单线性回归

分析：使用线性回归模型。

dracularking·2024-01-30 16:40

python3.8安装torch1.8.0GPU版

python3.8安装torch1.8.0GPU版torch官网查看对应版本安装命令，https://pytorch.org/get-started/previous-versions/选择CUDA11.1

归来仍是代码小白·2024-01-30 15:32

【无标题】python3.8安装对应版本pytorch的安装

python3.8安装对应版本pytorch的安装。这里我使用的是清华的镜像，比较快捷。原网超慢。要注意各版本对应。

碳317·2024-01-30 15:00

pip install torch及对应torchvision、torchaudio

在这个链接中找你需要下的torch版本，会自动帮你匹配好torchvision、torchaudio版本，生成一个pip命令如下：https://pytorch.org/get-started/previous-versions

Recko.·2024-01-30 15:30

PyTorch基础操作

一、Tensor在PyTorch中，张量（Tensor）是一个核心概念，它是一个用于存储和操作数据的多维数组，类似于NumPy的ndarray，但与此同时，它也支持GPU加速，这使得在大规模数据上进行科学计算变得更加高效

水理璇浮·2024-01-30 12:59

ubuntu安装 veloview_Pointnet+Frustum-Pointnet复现(Pytorch1.3+Ubuntu18.04)

1.数据集和预处理1.1ModelNet40ModelNet40是一个大规模3DCAD数据集，始于3DShapeNets:ADeepRepresentationforVolumetricShapesZhirong，创建初衷是为了学习到能良好捕捉类内差别的3D表示，比当时最新的数据集大22倍。包含151,128个3DCAD模型和660个不同类别，如下图。作者在实验时仅选取了40个类别，每个类别各10

信海松·2024-01-30 11:58

【PMF代码复现及可视化】ICCV 2021 基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割

前言本文在Ubuntu18.04下，使用python3.6pytorch1.8.2+torchvision0.9.2环境运行。电脑配置：NVIDIAGeForceRTX3060。

努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:57

【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置

用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置本文是使用的Linux发行版之一的Ubuntu18.04，在pytorch下复现的，使用Windows或者在tensorflow上复现的同学自动略过

努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:26

【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第二步)-----cityscapes数据集训练和预测

在查看本篇文章之前，请先查看博主的上一篇文章【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置_努力弹琴的大风天的博客-CSDN博客配置好环境之后

努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:26

【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+第三步)-----CityscapesScripts生成自己的标签

本文是在前面两篇文章的基础上，讲解如何更改训练数据集颜色，需要与前面两篇文章连起来看。本文用于修改cityscapes数据集的标签颜色与Semankitti数据集的标签一致，对修改后的数据集进行训练。需要下载两个开发工具包和一个数据集，分别是cityscapesScripts-master、semantic-kitti-api-master和cityscapes数据集：cityscapesScri

努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:22

政安晨的机器学习笔记——实例讲解深度学习工具PyTorch在Ubuntu系统上的安装入门（基于Miniconda）（非常详细）

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，于2016年由Facebook的人工智能研究团队推出，有助于构建深度学习项目。

政安晨·2024-01-30 11:43

政安晨的机器学习笔记——基于Ubuntu系统的Miniconda安装Jupyter Notebook

一、准备工作Miniconda的安装请参考我的另一篇博客文章：实例讲解深度学习工具PyTorch在Ubuntu系统上的安装入门（基于Miniconda）（非常详细）https://blog.csdn.net

政安晨·2024-01-30 11:12

Prism8 for Mac 8.4.3 强大的科研医学生物数据处理软件

Prism8Mac版是一款非常好用且功能强大的科研医学生物数据处理绘图软件，也是目前市场上唯一易于使用的非线性回归分析软件，Prism8专为科学研究而设计的首选分析和绘图解决方案。

mac毒·2024-01-30 10:24

learn2learn环境配置（2023年12月）

learn2learn是元学习方向的一个非常实用的库，但其发布时间较早，与最新版本的pytorch可能存在一些兼容性问题，在2023年12月这个时间进行安装时会遇到一些问题，以下是我遇到的问题及解决的方法

一个机器视觉工程师的自我修养·2024-01-30 09:53

BGAD文章复现笔记-1

ExplicitBoundaryGuidedSemi-Push-PullContrastiveLearningforSupervisedAnomalyDetection》原作者代码：https://github.com/xcyao00/BGAD复现过程：系统Ubuntu22.04,PyTorch1.12.1

一个机器视觉工程师的自我修养·2024-01-30 09:19

TextCNN的复现

TextCNN的复现–pytorch的实现对于TextCNN的讲解，可以参考这篇文章ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification-知乎(zhihu.com

零戚·2024-01-30 09:47

pytorch的安装（GPU版本和CPU版本都可以）

pytorch的安装（GPU版本和CPU版本都可以）直接去download.pytorch.org/whl/torch_stable.html该网站下载torch，如下图所示:其中，前面的cu表示cuda

零戚·2024-01-30 09:46

1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）

搭建几个输出层以及输出层的函数怎么选择的问题二分类问题就是sigmoid返回落在0和1之间，就是可以体现概率，依据它的输入多分类问题多标签问题就是说这里和多分类的神经网络框架都是一样的，不一样的就是它的激活函数选择线性回归问题实例隐藏层与输出层的输出函数都选择

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:45

LSTM进行情感分析

LSTM进行情感分析的复现–pytorch的实现关于TextCNN的复现参考本文章TextCNN的复现–pytorch实现-知乎(zhihu.com)接下来主要是对代码内容的详解，完整代码将在文章末尾给出

零戚·2024-01-30 09:12

机器学习.线性回归

1和2是权重项，0是偏置项，在训练过程中为了使得训练结果更加精确而做的微调，不是一个大范围的因素，核心影响因素是权重项为了完成矩阵的运算，在0后面乘x0，使得满足矩阵的转换，所以在处理数据时候会添加如有上图所示的x0一列全是1的数据为了得出这个平面，我们要做的就是找出所有的未知量y为真实值，乘x是预测值，是误差值，每个样本的真实值和误差值都存在误差什么是机器学习呢：就是你给机器一堆数据，机器通过数

丰海洋·2024-01-30 07:28

机器学习：多项式回归（Python）

多元线性回归闭式解：closed_form_sol.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:28

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasSgemm 解决方法

问题描述在运行pytorch项目的时候遇到了这个问题RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm

han_mj·2024-01-30 07:24

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb

CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)简单查了一下，有说：1不同模块对device设置不同的；2cuda和pytorch

woshicaiji12138·2024-01-30 07:51

论文笔记：多任务学习模型：渐进式分层提取（PLE）含pytorch实现

整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations）论文的阅读笔记背景模型代码论文地址：PLE背景多任务学习（multi-tasklearning，MTL）：给定m个学习任务，这m个任务或它们的一个子集彼此相关但不完全相同。简单地说就是一个模型

图学习的小张·2024-01-30 07:09

PyTorch的nn.Module类的详细介绍

在PyTorch中，nn.Module类是构建神经网络模型的基础类，所有自定义的层、模块或整个神经网络架构都需要继承自这个类。

科学禅道·2024-01-30 07:39

PyTorch2ONNX-分类模型：速度比较（固定维度、动态维度）、精度比较

图像分类模型部署:PyTorch->ONNX1.模型部署介绍1.1人工智能开发部署全流程step1数据数据采集定义类别标注数据集step2模型训练模型测试集评估调参优化可解释分析step3部署手机/平板服务器

Le0v1n·2024-01-30 07:08

win11下 “pytorch导出模型“ 以及 “C++使用onnxruntime部署”

部分一：PyTorch导出模型在Win11下，PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具来训练和导出模型。

夏秃然·2024-01-30 07:08

pytorch tril 用法并导出onnx demo

importtorchimporttorch.nnasnnimportonnxruntimeasortimportnumpyasnpdefcreate_tril_onnx():classSimpleNet(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNet,self).__init__()self.data1=torch.ones((2,3),dtype=to

极乐净土0822·2024-01-30 07:04

基于Pytorch的DDP训练Mnist数据集

在前几期的博文中我们讲了pytorch的DDP，但是当时的demo是自制的虚拟数据集（Pytorch分布式训练：DDP），这期文章我们使用Mnist数据集做测试，测试并完善代码。

Silver__Wolf·2024-01-30 07:03

pytorch nearest upsample整数型tensor

稍微扩展一下，支持h、w用不同的scalefactor，并测试其与PyTorch的几个upsample类的异同，验证[3]的实现用nearest插值。Codeli

HackerTom·2024-01-30 07:02

[pytorch] 定义自己的dataloader

定义自己的dataloader1定义datalaoder1.1__init__1.2__getitem__1.3__len__2调用dataloader参考在使用自己数据集训练网络时，往往需要定义自己的dataloader。1定义datalaoder一般将dataloader封装为一个类，这个类继承自torch.utils.data.datasetfromtorch.utils.dataimpor

Alexa2077·2024-01-30 07:00

Dxy1239310216·2024-01-30 07:28

如何系统地自学 Python？

Python的应用在开始之前，了解Python能做什么：Web开发（如使用Django或Flask）、数据分析（使用Pandas、NumPy）、机器学习（使用scikit-learn、TensorFlow或PyTorch

终将老去的穷苦程序员·2024-01-30 06:19

详细PyTorch安装步骤

PyTorch的安装步骤可以参考以下教程：安装Anaconda：首先需要安装Anaconda，这是一个Python发行版，包含了Python、pip、conda等常用工具。

打工人何苦为难打工人·2024-01-30 06:46

基于YOLOv8的摄像头吸烟行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

本文主要内容:详细介绍了摄像头下吸烟行为检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。

AI小怪兽·2024-01-30 06:09

机器学习-逻辑回归【手撕】

逻辑回归在模式识别问题中，所输出的结果是分类，比如是否是猫，这时候无法通过简单的线性回归来实现问题。

alstonlou·2024-01-30 06:10

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记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,对于书上部分章节也做了整合。Chapter5DeepLearningComputation5.1LayersandBlocksimporttorchfromtorchimportnn

南七澄江·2024-01-30 06:10

pytorch使用dataset和dataloader加载数据集

数据集：batch计算-》加快计算速度；single计算-》越过鞍点single可以得到更好的结果但是无法充分利用cpu的并行能力minibatch综合两者优势。epoch：一次所有数据参与训练；batch-size：每次参与训练的样本数量；interation：内层迭代的次数；batch的个数1.作用：加载数据集2.dataset：数据集支持索引抽象类，不能直接实例化，要创建类继承classMy

清明°·2024-01-30 05:08

基于PyTorch和TensorFlow框架保存模型和load模型的方法

PyTorch中的保存模型和调用模型：1.保存整个模型PyTorch提供了torch.save函数，可以用来保存整个模型，包括模型的架构和参数。

luyanpingya·2024-01-30 04:45

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）+ pytorch学习（Resnet代码实现）

方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch

@默然·2024-01-30 03:01

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）+ pytorch学习

弱监督学习1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch

@默然·2024-01-30 03:31

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+ pytorch学习

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接

@默然·2024-01-30 03:58

PyTorch入门之Tensor综合-含操作/运算、机器学习的关系、稠密张量与稀疏张量的定义等

Tensor的理解数学中有标量、向量和矩阵的概念，它们的维度分别是0、1、2。其中：标量可以看成的一个数字，1，标量中元素的位置固定。向量可以看成是一维表格，向量中元素的位置需要通过其索引确定，表示为矩阵可以看成是二维表格，矩阵中的元素位置需要通过其行号和列号确定，表示为：张量(Tensor)可以视为矩阵的扩展，可以用于表示无穷维度的数据如果我们用标量、向量或矩阵描述一个事物时，该事物最多可用[H

AI小白龙*·2024-01-29 21:34

Transformer模型 | Pytorch实现Transformer模型进行时间序列预测

Transformer模型最初是为了处理自然语言处理任务而设计的，但它也可以用于时间序列预测。下面是将Transformer模型应用于时间序列预测的一般步骤：数据准备：准备时间序列数据集，包括历史观测值和目标预测值。通常，你需要将时间序列转换为固定长度的滑动窗口序列，以便输入到Transformer模型中。特征编码：对于时间序列数据，你需要将每个时间步的特征进行编码。这可以包括使用嵌入层将离散特征

算法如诗·2024-01-29 19:53

深度学习一些有用的网站

Pytorch官方网站https://pytorch.org/get-started/previous-versions/查询期刊会议的排名网站https://www.aminer.cn/ranks/conf

LinlyZhai·2024-01-29 18:27

搭建pytorch

安装anacondaconda使用清华源pip也使用清华源见tensorflow安装创建虚拟环境condacreate-npytorchpython==3.7.7pip安装pip3installtorch

xiewangzhenyan_·2024-01-29 16:13

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