pytorch线性回归第45页

Ubuntu18 安装chatglm2-6b

遇到的问题：1、执行pythonweb_demo.py的时候有如下的报错：大致意思是，驱动太低，pytorch太高等，使用可

haiy2011·2024-01-03 07:19

Pytorch详细安装过程

1、安装anaconda官网（https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads）下载，使用管理员身份运行（不使用似乎也没事）这里选择Justme（至于为啥，咱也不是很清楚）更改路径，下个界面勾选两个框（让它自动配置环境）由于没有GPU，不用安装cuda（调用GPU的包）2、配置torch环境（1）打开anacondaprompt（2）

AI小白龙*·2024-01-03 07:49

ubuntu中PyCharm导入虚拟环境pytorch / TensorFlow

之前编辑pytorch框架的程序都是在jupyternotebook,虽然jupyternotebook采用交互式的方式很方便，有时候查看别人代码的时候，很不方便，所以就下载了Pycharm，这里我就不赘述如何系在

AI小白龙*·2024-01-03 07:17

关于torch、Pytorch_lightning、torchvision版本的问题

CUDA11.3pipinstalltorch==1.11.0+cu113torchvision==0.12.0+cu113torchaudio==0.11.0--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org

凤凰AI·2024-01-03 06:39

新手入门安装PyTorch及其测试验证

目录检查系统要求安装PyTorch通过pip在windows环境中安装GPU版本：使用conda方式在windows中安装GPU版本在windows环境安装cpu版本验证安装总结检查系统要求在开始安装PyTorch

E寻数据·2024-01-03 06:43

探索 PyTorch 中的 torch.nn 模块**（1）

目录引言torch.nn使用和详解Parameter函数作用使用技巧使用方法和示例UninitializedParameter特点和用途可进行的操作使用示例UninitializedBuffer特点和用途可进行的操作使用示例Module**（重点）关键特性和功能举例说明torch.nn.Module主要方法详解add_module(name,module)apply(fn)bfloat16()bu

E寻数据·2024-01-03 06:43

PyTorch：初学者全面指南torch函数使用

目录引言多维张量数据结构数学运算序列化功能CUDA支持其他实用工具PyTorch的关键特性torch相关函数演示和简介is_tensor函数作用使用技巧使用方法和示例展示结果is_storage存储对象

E寻数据·2024-01-03 06:13

探索 PyTorch 中的 torch.nn 模块（2）

目录torch.nn模块详解register_module_forward_pre_hook主要特性和用途警告钩子签名使用方法返回值示例代码register_module_forward_hook主要特性和用途警告钩子签名使用方法参数返回值示例代码register_module_backward_hook主要用途弃用警告返回值示例代码register_module_full_backward_pr

E寻数据·2024-01-03 05:09

pytorch 转 onnx

ONNX是目前模型部署中最重要的中间表示之一，在把PyTorch模型转换成ONNX模型时，使用的torch接口是torch.onnx.export这里记录了pytorch模型转onnx时的原理和注意事项

哦豁灬·2024-01-03 05:08

数据挖掘案例

利用Pycharm连接MySQL，利用Python代码通过提取数据库的内容，将其封装到本地，为训练模型提供了源数据支持，利用机器学习算法岭回归对数据进行线性回归，进而得到最终的预测结果。

孤城暮雨@·2024-01-03 04:18

Pytorch显示图像

借鉴：http://www.manongjc.com/article/4333.htmlpytorch载入的数据集是元组tuple形式，里面包括了数据及标签（train_data,label），其中的train_data

爬的慢的蜗牛·2024-01-03 03:18

conda环境下安装nvcc -V

conda环境下nvcc安装方法日期23.12.5亲测有效建议安装12.1及一下版本，pytorch-cuda现在最高支持12.1查找对应版本安装condasearch-cnvidiacuda-nvcc

RuiyChen·2024-01-03 02:16

C# Image Caption

decoder_fc_nsc.onnxencoder.onnx项目代码下载C#ImageCaption介绍地址：https://github.com/ruotianluo/ImageCaptioning.pytorchIdecidetosyncupthisrepoandself-critical.pytorch

天天代码码天天·2024-01-03 01:55

我的AI笔记_1（线性回归原理、误差、似然函数、最小二乘法由来）

一、线性回归原理线性回归可以认为是单层的，多层线性回归就是神经网络。在有监督学习中，

xcpppig·2024-01-03 01:24

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

线性回归问题中，上一节可以看出能求出一个“公式推导结果”，但是由于矩阵的性质，我们只能把它当成一个“巧合”，因为大多数结果是没有这种“巧合”的，无法求解。

xcpppig·2024-01-03 01:52

Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类

轴承数据解读与分类处理Python轴承故障诊断(一)短时傅里叶变换STFTPython轴承故障诊断(二)连续小波变换CWT_pyts小波变换故障-CSDN博客Python轴承故障诊断(三)经验模态分解EMD_轴承诊断pytorch-CSDN

建模先锋·2024-01-03 01:50

大甩卖- 轴承故障诊、风速预测

轴承数据解读与分类处理Python轴承故障诊断(一)短时傅里叶变换STFTPython轴承故障诊断(二)连续小波变换CWT_pyts小波变换故障-CSDN博客Python轴承故障诊断(三)经验模态分解EMD_轴承诊断pytorch-CSDN

建模先锋·2024-01-03 01:16

Pytorch学习记录-使用Pytorch进行深度学习，60分钟闪电战

使用Pytorch进行深度学习，60分钟闪电战本次课程的目标：从更高水平理解Pytorch的Tensor（张量）和神经网络训练一个小的图像分类神经网络注意确定已经安装了torch和torchvision

我的昵称违规了·2024-01-03 01:03

Pytorch框架应用系列之 BPNet 5-2：全连接层到矩阵计算！FC近在眼前！

该专题中，文章命名方式为：Pytorch框架应用系列之《项目名称》《总章节-当前章节》：《当前章节项目名称》BP网络专题综述在此！

打团从来人不齐·2024-01-03 00:09

Pytorch框架应用系列之 BPNet 5-1：从零开始！你的第一个神经网络！（综述）

该专题中，文章命名方式为：Pytorch框架应用系列之《项目名称》《总章节-当前章节》：《当前章节项目名称》目录1.项目任务及环境2.BP网络项目内容概述3.BP网络项目子章节概述4.BP网络项目Pyt

打团从来人不齐·2024-01-03 00:08

DCNv2编译报错解决方法

mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html#将其中的{cu_version}替换为你的CUDA版本，{torch_version}替换为你已经安装的pytorch

爱吃糖葫芦的大熊·2024-01-03 00:34

AI 训练框架：Pytorch TensorFLow MXNet Caffe ONNX PaddlePaddle

https://medium.com/jit-team/bridge-tools-for-machine-learning-frameworks-3eb68d6c6558

linzhiji·2024-01-03 00:29

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

区别和联系：在PyTorch中，不同类型任务的主要区别在于输出层的设计和损失函数的选择：二分类任务：（一个图片被分类为猫或者狗，被分类成2个分类中的一种）实现方式1：使用单个输出节点和Sigmoid激活

马鹏森·2024-01-02 23:32

生成模型 | GAN系列生成系列论文及代码调研总结

夏天｜여름이다·2024-01-02 22:47

Pointnet++环境配置（Windows11和ubuntu）及训练教程

本文使用的是Pytorch版本的Pointnet++代码，主要包含完整的环境配置及训练过程，包括在训练时遇到的坑。

AICurator·2024-01-02 21:19

利用EXCEL函数LINEST进行统计学中的回归分析

介绍统计学中的一元和多元线性回归，并通过EXCEL自带的统计函数LINEST、INDEX进行手工计算，再通过EXCEL数据分析工具包进行自动计算。

statr·2024-01-02 20:47

线性回归笔记——统计学任务4打卡

参数估计：已知高考成绩服从正态分布，我想来计算2015年某省高考平均分，于是选取了一个样本，利用参数估计的原理来推断该省平均分；假设检验：已知高考成绩每年都是正态分布，去年的平均分是583(μo)方差是45或者已知我们认为的均值是583(μo)，今年选取了一个样本，调查结果发现样本平均分594，求证高考平均分到底上升了没，进一步说并考生的水平是否有显著提高（假设试卷难度不变）。*这里有个问题：是不

小小尧·2024-01-02 17:23

2020-02-19

经过5天的学习，非常开心对整个知识有了较大的收获，从最初的线性回归，softmax与分类模型，多层感知机，到学习初步的卷积神经网络，leNet网络，为解决神经网络训练中的过拟合、欠拟合和梯度消失爆炸，都进行了详细的代码实现

ninghc·2024-01-02 16:50

Windows10 下 CUDA 新旧多版本共存

但这个版本的TF只能在10以下的CUDA平台，但是以前的Pytorch也要继续啊。所以需要在本地Windows下安装多个版本CUDA，其实有两种方式让CUDA共存。

北桥苏·2024-01-02 16:53

Pytorch安装—CPU版（极速版）

准备工作：下载python下载安装anaconda一、anaconda创建名为pytorch的虚拟环境#创建一个名为pytorch的虚拟环境condacreatecreate-npytorch#通过以下语句进行检查

Visual code AlCv·2024-01-02 15:52

均方差损失推导

（有的地方称之为代价函数，但是个人感觉损失函数这个名称更贴近实际用途）理解：（以均方差损失函数为例）对于一个线性回归模型f(x)=wx+b,其损失函数为.其中，表示预测值与真实值之间的差（即线上的点与真实点之间的距离

Visual code AlCv·2024-01-02 15:20

基于kinova机器人搭建实际抓取环境；采用级联网络Cascade R-CNN提取特征

文章目录源码下载地址项目介绍界面预览项目备注毕设定制，咨询源码下载地址源码下载地址点击这里下载源码项目介绍基于Pytorch深度学习框架进行整体环境搭建，包括数据集制作，模型训练，模型测试，模型优化；基于

Android安卓科研室·2024-01-02 13:06

Python环境——conda环境切换 & 在特定环境下安装依赖

如下图所示使用的命令列出所有环境condaenvlist激活特定环境condaactivatepytorch在该环境下安装pipinstalltabulate前言本篇博客是python开发的使用案例博客

Perley620·2024-01-02 12:30

PyTorch中常用的工具（5）使用GPU加速：CUDA

本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块，合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。

Font Tian·2024-01-02 11:03

PyTorch 节省显存技巧：Activation Checkpointing

参考资料官方文档：https://pytorch.org/docs/2.0/checkpoint.html官方博客：https://medium.com/pytorch/how-activation-checkpointing-enables-scaling-up-training-deep-learning-models

kebijuelun·2024-01-02 10:27

深度学习｜2.2 逻辑回归

线性回归的局限性线性回归算出来的值并不是一个介于0到1的值，并不适合去作为一个概率来使用。优化——sigmoid函数将值回归到介于0和1之间的范围。形式上的优化将向量内积+常

晓源Galois·2024-01-02 06:44

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

pillow像型学操作（转载笔记） --- 西北乱跑娃

Opencv、Matplotlib(plt)、Pillow(PIL)、Pytorch读取数据的通道顺序需注意：Pillow加载图像后的尺寸是二维，图形化是三维，但无法打印三维尺寸。

西北乱跑娃·2024-01-02 06:33

【机器学习】卷积神经网络----GoogLeNet网络（pytorch）

代码是一个使用PyTorch实现的GoogLeNet模型，该模型是一个深度卷积神经网络（CNN）用于图像分类任务。

十年一梦实验室·2024-01-02 05:31

pytorch(2)——张量操作与线性回归

一、张量的操作1）拼接功能：将张量按维度dim进行拼接tensors:张量序列代码如下：功能：在新创建的维度dim进行拼接代码如下：2）切分功能：将张量按维度dim进行平均切分返回值：张量列表注意事项：若不能整除，最后一份张量小于其他张量input：要切分的张量chunks：要切分的份数dim：要切分的维度代码如下功能：将张量按维度dim进行切分返回值：张量列表split_siaze_or_sec

zmj52·2024-01-02 04:02

PyTorch 第一章第三节：张量操作与线性回归

文章目录张量操作：拼接、切分、索引和变换张量的数学运算线性回归张量操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim

冰雪棋书·2024-01-02 04:02

深度学习 PyTorch_Week1【任务2】张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度代码实现：t=torch.ones((2,3))t_0=torch.cat([t,t],dim=0)t_1=torch.cat([t,t,t],dim=1)print("t_0:{}shape:{}\nt_1:{}shape:{}".forma

国家特级不保护动物·2024-01-02 04:31

PyTorch的Tensor（张量）

一、Tensor概念什么是张量？张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导。data:被包装的Tensorgrad:data的梯度（梦回数一）grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad:指示是否需要梯度is_le

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:31

pytorch——张量操作与线性回归

1、张量的操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()（cat()不会拓展张量的维度）功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列din：要拼接的维度torch.cat(tensors,dim=0,out=None)代码实际操作如下：importnumpyasnpimporttorchflag=Trueifflag:t=torch.ones((2,3))t

然后就去远行吧·2024-01-02 04:31

LibTorch之张量操作与线性回归

LibTorch之张量操作与线性回归LibTorch之张量操作与线性回归LibTorch之张量操作与线性回归pytorch到libtorch，一般就是[]到{}的变化一张量初始化二深浅拷贝三C++常用数据类型转换

*Major*·2024-01-02 04:31

（一）PyTorch 中的基本概念_张量操作与线性回归

参考本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py1.3张量操作与线性回归张量的操作拼接

sunshinecxm_BJTU·2024-01-02 04:30

02.张量操作与线性回归；计算图与动态图机制

文章目录张量的操作拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()不扩张张量的维度1.2torch.stack()扩张张量的维度1.3torch.chunk()1.4torch.split()二、张量索引2.1torch.index_select()2.2torch.masked_select()三、张量变换3.1torch.reshape()3.2torch.transpos

oldmao_2000·2024-01-02 04:00

PyTorch入门(三)——张量操作与线性回归

张量操作和线性回归张量操作张量的拼接torch.cat()torch.stack()张量的切分torch.chunk()torch.split()张量的索引torch.index_select()torch.masked_select

技术宅zch·2024-01-02 04:00

学习笔记|Pytorch使用教程02(张量操作与线性回归)

学习笔记|Pytorch使用教程02本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。使用Pytorch版本为1.2。张量的操作:拼接、切分、索引和变换。

NotFound1911·2024-01-02 04:00

pytorch学习2 - 张量操作与线性回归

张量的操作：拼接、切分、索引和变换1张量的拼接与切分1.1torch.cat(tensors,dim=0,out=None)功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度1.2torch.stack(tensors,dim=0,out=None)功能：在新创建的维度dim上进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度区别：cat不会扩展张量的维度，而stack

Rachel_nana·2024-01-02 04:59

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