pytorch线性回归第40页

【无标题】pytorch指定GPU无效问题

importosos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“1”在指定程序执行的GPU时，上述语句要在importtorch之前才可生效。

小猪白白白·2024-01-08 06:43

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——nn.Sequential()

之前在构建神经网络时，我们一般是采用这种方式，就像这样：classNetwork1(nn.Module):def__init__(self):super(Network1,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=5)self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=6

霜溪·2024-01-08 06:13

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——卷积层

在构建我们的网络时，我们需要用到卷积层提取特征，来看到一些特别的东西，当图片经过卷积层，图片尺寸一般会变化。当我们构建网络时，我们需要确定各个层的参数，而这些参数，则是要提前计算的，当某些参数发生错误时，那么构建的网络也很可能发生错误。来看这样一组代码：>>>importtorch>>>importtorch.nnasnn>>> conv2=nn.Conv2d(in_channels=3,out_

霜溪·2024-01-08 06:12

机器学习简单概念和pytorch代码-2

机器学习简单概念和pytorch代码-2学习率的选择和调校特征工程特征工程是数据预处理和分析过程中的一个关键步骤，主要用于机器学习和数据挖掘。

Persistence is gold·2024-01-08 06:11

pytorch集智-2单车预测器

完整代码在个人主页简介链接pytorch路径下可找到1单车预测器1.01.1人工神经元对于sigmoid函数来说，w控制函数曲线的方向，b控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证

peter6768·2024-01-08 06:10

Flappy Bird QDN PyTorch博客 - 代码解读

FlappyBirdQDNPyTorch博客-代码解读介绍环境配置项目目录结构QDN算法重要函数解读preprocess(observation)DeepNetWork(nn.Module)BirdDQN

OverlordDuke·2024-01-08 06:10

PyTorch|构建自己的卷积神经网络--池化操作

实现池化操作很简单，pytorch中早已有相应的实现。nn.MaxPool2d(kernel_size=,stride=)这种池化叫做最大池化。

霜溪·2024-01-08 06:10

mount.nfs: Stale file handle和umount.nfs4:device is busy的解决方法

root@ai-server:/gui#mount-tnfs192.168.140.2:/data/lai/3d_retrieval_system_pytorch//data/lai/3d_retrieval_system_pytorch

恋上钢琴的虫·2024-01-08 06:37

双重差分小介

BulletTech2021·2024-01-08 05:52

Pytorch 模型部署方案

TorchserveTorchserve是AWS和Facebook推出的pytorch模型服务库，整体架构如下torchserve架构图.png特点提供ManagementAPI和InferenceAPI

晓柒NLP与药物设计·2024-01-08 04:29

Pytorch | GPU | 将代码加载到GPU上运行

Pytorch|GPU|将代码加载到GPU上运行“Ithinkifyoudosomethinganditturnsoutprettygood,thenyoushouldgodosomethingelsewonderful

sunflower_level1·2024-01-08 01:21

Logistic 回归模型

二项Logistic回归模型将线性回归函数和Logistic函数复合起来，称为逻辑回归函数，二项Logistic回归模型是一种分类模型，二项Logistic回归模型是如下的条件概率分布：其中，是输入，是输出

shenghaishxt·2024-01-08 01:51

【模型训练】提高pytorch训练时GPU利用率

文章目录前言一、更改BatchSize二、数据预处理三、使用并行训练四、混合精度训练五、使用多线程加载数据六、模型优化七、减少不必要的内存占用前言深度学习模型训练过程经常看到GPU利用效率不高，以下是一些提高GPU利用率常用的方式。对于提高GPU利用率能有一定帮助，但要提高到100%比较难，毕竟GPU利用率低本质上是因为GPU与CPU通讯等原因，导致GPU在程序运行的某些时间处在空闲状态,没有被充

行走的学习机器·2024-01-08 00:38

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

线性回归所以说线性回归模型就是最简单的一种神经网络吗线性回归模型可以看作是一种简单的神经网络模型。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

理解机器学习中的术语

文章目录标量向量矩阵张量求导，梯度代码实现pytorch实现标量向量矩阵张量标量(scalar)，也可以叫做常量，例如x=5向量(vector),它是一个一维数组，例如x=[1,3,4]矩阵(matrix

少年的小俊·2024-01-07 22:13

Darknet yolov4 转onnx

我们需要在github上下载以为大佬写好的转换代码https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4执行如下命令:cdpytorch-YOLOv4python3demo_darknet2onnx.py

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:09

Windows 安装配置 Anaconda、CUDA、cuDNN、pytorch-cuda全流程

Windows安装配置Anaconda、CUDA、cuDNN、pytorch-cuda全流程1.安装Anaconda网址：https://repo.anaconda.com/archive/选择第一个下载即可双击

RobinChan730·2024-01-07 22:04

ARTrack配环境，conda env create -f ARTrack_env_cuda113.yaml报错ResolvePackageNotFound和Found conflicts的解决方案

不一定要和他一样的yaml，pytorch版本对就行，然后运行，缺啥装啥！！！

二年级小熊·2024-01-07 21:02

学习：StatQuest-线性回归

可以用求导求出其正规方程组可求解线性回归image.png左图是将数据点都放在数轴上，我们可以计算这这组数据的均值和方差，，然后计算R^2来衡量线性相关程度（可复习下R^2一章）多元线性回归也是一样的，

小潤澤·2024-01-07 20:13

Pytorch一些小知识点十天快速入门

https://www.aiexplorer.blog/tag/PytorchPytorch-day01-基础入门tensor是什么tensor四则运算tensor广播view和reshape的区别view

闪闪发亮的小星星·2024-01-07 19:24

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

pytorch安装

pytoch安装1.准备工作1.1需要提前安装的软件2.安装pyTorch我遇到的问题3.显卡测试4.CPU与GPU切换方法4.1创建张量4.2第一种切换方法4.3第二种切换方法1.准备工作1.1需要提前安装的软件

MechMaster·2024-01-07 19:41

PyTorch|view()，改变张量维度

在构建自己的网络时，了解数据经过每个层后的形状变化是必须的，否则，网络大概率会出现问题。PyToch张量有一个方法，叫做view(),使用这个方法，我们可以很容易的对张量的形状进行改变，从而符合网络的输入要求。view（）的基本用法很简单，只需传入想要的形状即可，就像这样：importtorchT1=torch.arange(0,16)print(T1)print(T1.size())tensor

霜溪·2024-01-07 19:29

《nlp入门+实战：第七章：pytorch中数据集加载和自带数据集的使用》

文章目录1.模型中使用数据加载器的目的2.数据集类2.1Dataset基类介绍2.2数据加载案例3.迭代数据集4pytorch自带的数据集4.1torchversion.datasets4.2MNIST

ZNineSun·2024-01-07 17:45

[Python] 如何使用scikit-learn库进行线性回归训练和预测

什么是Scikit-learn？Scikit-learn是一个用于Python编程语言的机器学习库。它提供了各种监督和无监督学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。Scikit-learn易于使用且功能强大，可以处理大型数据集，并且具有很好的可扩展性。它还提供了许多方便的工具，如数据预处理、模型选择、评估和可视化等。Scikit-learn是许多机器学习项目中使用的首选库之一。安装scikit-l

老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

[Python] 如何使用joblib库导出和导入scikit-learn线性回归模型

什么是joblib库？Joblib是一个Python库，用于序列化和反序列化Python对象，包括机器学习模型、数据集等。它提供了一种高效的、可扩展的、跨平台的方式来保存和加载大型数据结构，以便在不同的环境中使用。Joblib:runningPythonfunctionsaspipelinejobs—joblib1.3.2documentationGitHub-joblib/joblib:Comp

老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

python使用dataset数据集_Python——数据集和数据加载器,pytorchDataset,Dataloader

Dataset和DataloaderDataset基类PyTorch读取其他的数据，主要是通过Dataset类，所以先简单了解一下Dataset类。

weixin_39820158·2024-01-07 17:45

Pytorch数据加载（Dataset+DataLoader模块）【讲解+代码】

数据载入由什么组成？数据载入由dataset和dataloader组成。dataset:提供一种方式去获取数据及其labeldataloader：为后面网络提供不同的数据形式1.Dataset的功能dataset主要为了实现两个功能1.如何获取每个数据及其label2.告诉我们总共有多少的数据2.Dataset代码：1)查看官方文档解释首先，在anacondaprompt中输入如下代码，打开jup

十二口·2024-01-07 17:43

用pytorch加载自己的数据集（使用Dataloader替代Torchvision.datasets.MNIST）（附项目源码）

参考：https://blog.csdn.net/winycg/article/details/90318371省流：当使用dataloader函数切割数据集与标签时，可以以列表[元组(tensor数据,int标签)]的格式输入。例：将文件夹中的1000张图片输入代码，每张图片尺寸1*28*28，标签以int格式输入。分割批次大小：128#数据:torch.Size([1,28,28])|图像#标

GUET-20082304083·2024-01-07 17:13

[Python] PyTorch之数据集(Dataset)和数据加载器(DataLoader)介绍，使用场景和使用案例

PyTorch的Dataset是一个抽象类，用于表示数据集。它提供了一些通用的方法，如__len__()和__getitem__()，分别用于获取数据集的大小和获取指定索引的数据样本。

老狼IT工作室·2024-01-07 17:42

pytorch-semseg源码解读test.py

这部分代码很坑，原作者代码里若不更改命令行参数norm，则会进行两次标准化importosimporttorchimportargparseimportnumpyasnpimportscipy.miscasmiscfromptsemseg.modelsimportget_modelfromptsemseg.loaderimportget_loaderfromptsemseg.utilsimport

蓝德库洛尔多·2024-01-07 17:07

第四周-P4猴痘识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/Nb93582M_5usednAKp_Jtw)中的学习记录博客**>-**参考文章：[Pytorch实战|

weixin_46559155·2024-01-07 16:18

2020-12-09-win10下GTX3060TI+CUDA+cudnn+pytorch1.7.0安装

最近公司新配置了一台AI工作站，显卡用的刚发售的3060Ti，之前做的深度学习环境镜像中的cuda是10.1的，没法用了，就重新配置了一下环境，在这里做个记录，顺便给有需要的朋友看。我默认你的电脑中已经安装了GTX3060Ti的显卡驱动（没有装的可以去NVIDIA官网下载安装），并且已经配置好了anaconda（python3.7版本，网上安装教程很多）。0.准备安装包链接：https://pan

RoterDL·2024-01-07 15:56

Pytorch中torch.sort()和torch.argsort()函数解析

一.torch.sort()函数解析1.官网链接torch.sort()，如下图所示：2.torch.sort()函数解析torch.sort(input,dim=-1,descending=False,stable=False,*,out=None)输入input，在dim维进行排序，默认是dim=-1对最后一维进行排序，descending表示是否按降序排,默认为False，输出排序后的值以及

逍遥_yjz·2024-01-07 14:31

使用pytorch构建图卷积网络预测化学分子性质

在本文中，我们将通过化学的视角探索图卷积网络，我们将尝试将网络的特征与自然科学中的传统模型进行比较，并思考为什么它的工作效果要比传统的方法好。图和图神经网络化学或物理中的模型通常是一个连续函数，例如y=f(x₁，x₂，x₃，…，x)，其中x₁，x₂，x₃，…，x是输入，y是输出。这种模型的一个例子是确定两个点电荷q1和q2之间的静电相互作用(或力)的方程，它们之间的距离r存在于具有相对介电常数εᵣ

deephub·2024-01-07 13:12

使用pytorch-superpoint与pytorch-superglue项目实现训练自己的数据集

superpoint与superglue的组合可以实现基于深度学习的图像配准，官方发布的superpoint与superglue模型均基于coco数据训练，与业务中的实际数据或许存在差距，为此实现基于开源的pytorch-superpoint

万里鹏程转瞬至·2024-01-07 12:45

安装Anaconda和PyTorch

安装Anaconda和PyTorch可以分为以下几个步骤：步骤1：下载并安装Anaconda访问Anaconda的官方网站：Anaconda.com根据你的操作系统（Windows,macOS,或Linux

Rovy0828·2024-01-07 11:07

win10、win11安装pytorch（可用）

看Python版本，安装对应的pytorch版本我是安装的最新的anaconda包，Python是3.11版本的。

dblinux·2024-01-07 11:06

实现pytorch版的mobileNetV1

mobileNet具体细节，在前面已做了分析记录：轻量化网络-MobileNet系列-CSDN博客这里是根据网络结构，搭建模型，用于图像分类任务。1.网络结构和基本组件2.搭建组件（1）普通的卷积组件：CBL=Conv2d+BN+ReLU6;（2）深度可分离卷积：DwCBL=Convdw+Convdp；Convdw+Convdp={Conv2d(3x3)+BN+ReLU6}+{Conv2d(1x1

Mr.Q·2024-01-07 11:05

PyTorch中nn.Module的继承类中方法foward是自动执行的么？

1、隐式地调用forward方法在PyTorch的nn.Module中，forward方法并不是自动执行的，但它是在模型进行前向传播时必须调用的一个方法。

科学禅道·2024-01-07 11:34

自然语言处理NLP：使用DisBert模型完成文本二分类任务(Pytorch)

项目来源于kaggle竞赛，地址为：NaturalLanguageProcessingwithDisasterTweets|Kaggle本文主要是对本人学习NLP的过程做个总结和记录，以方便日后复习，当然如果本文能帮助到阅读该文的读者，我会感到很开心。该项目通过建立一个机器学习模型，预测哪些推文是关于真实灾难的，哪些不是。首先读取数据，看一下数据的样子，数据在kaggle上可直接下载。可以看到有用

我还是充钱那个少年@·2024-01-07 11:48

PyTorch 新手也可以实现 CosineSimilarity 和 PairwiseDistance - 距离度量的操作

nn.PairwiseDistance功能主要参数输入和输出的形状使用示例总结torch.nn子模块DistanceFunctions解析nn.CosineSimilaritytorch.nn.CosineSimilarity是PyTorch

E寻数据·2024-01-07 11:26

新手可理解的PyTorch 损失函数：优化机器学习模型的关键

目录torch.nn子模块LossFunctions详解nn.L1Loss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.MSELoss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.CrossEntropyLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例使用类别索引使用类别概率nn.CTCLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例有填充的目标未填充的目标nn.NLLLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例一维损失示例二维损失