pytorch线性回归第45页

Pytorch张量通过索引获取指定数据

importtorchx=torch.tensor([1,2,3])xOut[3]:tensor([1,2,3])x[0]#索引操作：取单个数字Out[4]:tensor(1)x[0:1]#切片操作：可以保持维度不变Out[5]:tensor([1])x[torch.tensor([True,False,True])]#布尔值索引，通过条件筛选，mask掩码#这个条件可以是tensor也可以是列表

shengchao0920·2024-01-10 10:31

【huggingface】【pytorch-image-models】timm框架中使用albumentations库数据增广

文章目录一、前言二、实操2.1声明库2.2定义你的数据增广算子2.3加入其中一、前言问题是这样的，在使用timm框架训练时，发现数据增广不够，想用Albumentations库的数据增广，怎么把后者嵌入到前者的训练中。其实也是比较简单的，这里笔者也是做个笔记以往忘记，需要的童鞋自取。二、实操我们知道训练才需要数据增广，原始的数据增广是在：其实也就是用XXX_tfl来收集数据增广的算子，那么要加入A

Thomas_Cai·2024-01-10 10:30

【AI】Pytorch 系列：学习率设置

a.有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和余弦退火CosineAnnealing。b.自适应调整：自适应调整学习率ReduceLROnPlateau。c.自定义调整：自定义调整学习率LambdaLR。#得到当前学习率lr=next(iter(optimizer.param_groups))['lr']#multiplelea

路途…·2024-01-10 10:30

第三节

非参数学习算法：缓解对于特征选择的需求--局部加权回归算法（线性回归算法是一种参数学习算法，参数学习算法是使用固定数目的参数来进行数据拟合的算法。）

piziyang12138·2024-01-10 10:33

使用Scikit Learn 进行识别手写数字

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三

i阿极·2024-01-10 10:59

1.4.1机器学习——梯度下降+α学习率大小判定

和b（你可以想象成J(w,b)=w*x+b），我们想要找到最合适的w和b，尝试最小化损失函数J(w,b)的值”梯度下降“：梯度下降（gradientdescent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是

帅翰GG·2024-01-10 10:24

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-10 10:19

安装requirements文件命令（清华源）

pipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/torch网址https://pytorch.org/get-started

晚安Alice·2024-01-10 09:03

pytorch-gpu版本安装

前言PyTorch是一款广泛使用的python深度学习框架，它能够帮助研究者们快速构建和训练复杂的神经网络，在人工智能领域无疑是【宠儿】的存在。

EelBarb·2024-01-10 08:31

torchvision\io\image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension: ‘[WinError 127] ...

原因：torch和torchvision的版本不对应解决方案：根据github上的对应关系，选择适应版本即可https://github.com/pytorch/vision

EelBarb·2024-01-10 08:31

tensor .t() vs .T

pytorch中.t()与.T都表示转置，那么区别是什么呢？查阅官方文档，发现.t()是.transpose函数的简写版本，但两者都只能对2维以下的tensor进行转置。

lollows·2024-01-10 06:53

cannot import name ‘_compare_version‘ from ‘torchmetrics.utilities.imports‘

):File“/scratch/AzureNfsServer_INPUT1/vc_data/users/willing/home/mQG/src/1_train.py”,line14,inimportpytorch_lightningasplFile

Wwwilling·2024-01-10 06:07

CUDA out of memory.

CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0;31.75GiBtotalcapacity;24.79GiBalreadyallocated;20.94MiBfree;26.37GiBreservedintotalbyPyTorch

Wwwilling·2024-01-10 06:07

libtorch 中Scalar 歧义性

libtorch命名空间的Scalar冲突：image.pngimage.png相关版本：libtorch:1.5.1cuda:10.1cudnn:10.1gcc:5.4.0opencv:4.0.1解决方案pytorch

熙熙江湖·2024-01-10 06:36

AI量化策略篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests

李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

Anaconda下查看 PyTorch 和 torchvision 版本（windows环境）

进入anaconda，输入python，回车(base)C:\Users\Administrator>pythonPython3.7.0(default,Jun282018,08:04:48)[MSCv.191264bit(AMD64)]::Anaconda,Inc.onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformati

meteor,across T sky·2024-01-10 04:31

大创项目推荐深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

2概念介绍2.1什么是图像语义分割3条件随机场的深度学习模型3\.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像5PyTorch

laafeer·2024-01-10 04:59

全网最低价：轴承故障——创新模型全家桶

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·2024-01-10 03:23

大甩卖——代码全家桶！！！

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·2024-01-10 03:22

多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的CNN-LSTM预测模型2.1定义CNN-LSTM预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化

建模先锋·2024-01-10 03:52

项目分享：机器学习电影票房分析与预测系统

采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridgeregression岭回归模型、Lassoregression岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的

switch_mooood·2024-01-10 03:49

详解a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning-master代码中的model模型，此代码是对show attend and tell论文的复现，基于Pytorch

代码的下载地址：https://github.com/sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning代码的调试请参考：（强！）

冰岛小贤·2024-01-10 03:44

nerfstudio复现___踩坑坑坑坑坑指南

nerfstudio官方网站：Dataconventions-nerfstudio环境搭建nerfstudio需要python>=3.8pytorchtiny-cuda-nn如果想要训练自己的数据集，那么还需要

但行此事1222·2024-01-10 02:23

强化学习Double DQN方法玩雅达利Breakout游戏完整实现代码与评估pytorch

3.10.12Anaconda：23.7.4系统：Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)IDE：VSCode1.85.1gym：0.26.2Pytorch

一条独龙·2024-01-10 01:22

模型创建与nn.Module

一、网络模型创建步骤二、nn.Module下面描述了在PyTorch中常见的一些属性和功能，用于存储和管理神经网络模型的参数、模块、缓冲属性和钩子函数。

-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

模型容器与AlexNet构建

nn.Sequential是nn.module的容器，用于按顺序包装一组网络层•顺序性：各网络层之间严格按照顺序构建•自带forward()：自带的forward里，通过for循环依次执行前向传播运算Sequential是PyTorch

-恰饭第一名-·2024-01-10 00:01

【随笔-8】pytorch中visdom的基本调用

一、在自己电脑上用visdom监视数据安装visdompipinstallvisdom在代码中使用visdomimportvisdomvis=visdom.Visdom(env='model_1')这时候运行代码，代码跑出来是会报错的。因为还需要先在命令行中开启visdom服务。在命令行中输入python3-mvisdom.server之后命令行中会弹出提示Youcannavigatetohttp

小海绵要自律吖·2024-01-09 23:36

在anaconda中安装pytorch的GPU版本

本文前提：1.你已经下载好了anaconda,最好是新建一个虚拟环境来安装pytorch的GPU版本，并且设置了国内镜像源；2.了解自己电脑对应的cuda版本，可通过nvidia-smi，并下载好了cuda

月落霜满天·2024-01-09 23:20

Hugging face库

Transformers库支持多种深度学习框架，如PyTorch，TensorFlow，JAX和Flax，并且可以轻松地在不同的设备上运行，如CPU，GPU和TPU。

carmen_山海·2024-01-09 21:12

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.13深度学习基础-丢弃法

3.13丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1]来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。本节中提到的丢弃法特指倒置丢弃法（inverteddropout）。3.13.1方法image.pngimage.pngimage.png图3.5隐藏层使用了丢弃法的多层感知机3.13.2从零开始实现根据丢弃法的定义，我们可以很容易地实现它。下面的dropout函

蒸饺与白茶·2024-01-09 21:56

910b上跑Chatglm3-6b进行流式输出【pytorch框架】

文章目录准备阶段避坑阶段添加代码结果展示准备阶段配套软件包Ascend-cann-toolkit和Ascend-cann-nnae适配昇腾的Pytorch适配昇腾的TorchvisionAdapter下载

内卷焦虑人士·2024-01-09 20:39

C# 多项式拟合、线性回归、 MathNet.Numerics

介绍Math.Net是一个开源项目，旨在构建和维护涵盖基础数学的工具箱，以满足.Net开发人员的高级需求和日常需求。其中Math.NETNumerics旨在为科学、工程和日常使用中的数值计算提供方法和算法。涵盖的主题包括特殊函数，线性代数，概率模型，随机数，插值，积分变换等等。安装要使用MathNet.Numerics，首先安装它的Nuget包：NuGet包管理器搜索MathNet.Numeric

gewen_1988·2024-01-09 19:03

【sklearn练习】model常用属性和功能

以下是一些常见的模型属性和功能：常见属性：coef_：对于线性模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等），这个属性表示模型的系数（权重），用于描述特征的重要性。

我感觉。·2024-01-09 18:21

【自动驾驶01】轨迹预测方法总结

Paper:CVPR16_Social_LSTM.pdf(stanford.edu)Code:GitHub-quancore/social-lstm:SocialLSTMimplementationinPyTorch

特卡的风·2024-01-09 15:54

Dora-rs 机器人框架学习教程（3）——利用yolo实现目标检测

文章目录1安装pytroch环境1.1nvidia驱动1.2安装cuda1.3在conda中安装pytorchGPU版本1.4检验pytroch是否安装正确2编写程序代码2.1object_detection.py

熊猫飞天·2024-01-09 13:30

unsqueeze()函数

Pytorchunsqueeze()函数的用法在这里插入代码片importtorcha=torch.ones(10)print("a.shape:",a.shape)b=a.unsqueeze(0)#对

发生了什么Bug·2024-01-09 12:11

Spark回归分析与特征工程

在Spark中，可以使用不同的回归算法，如线性回归、岭回归、La

晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

torch.nn.utils.stateless.functional_call用法

stateless.functional_calltorch.nn.utils.stateless.functional_call是PyTorch2.0中的一个功能，但请注意，这个API在PyTorch2.0

E寻数据·2024-01-09 11:58

PyTorch 参数化深度解析：自定义、管理和优化模型参数

目录torch.nn子模块parametrizeparametrize.register_parametrization主要特性和用途使用场景参数和关键字参数注意事项示例parametrize.remove_parametrizations功能和用途参数返回值异常使用示例parametrize.cached功能和用途如何使用示例parametrize.is_parametrized功能和用途参数返

E寻数据·2024-01-09 11:24

深度学习知识点总结

shape可学习参数weight和bias分别对应γ，β.有bn时cov可以不用bia在训练过程中,mean和std是统计得到的,然后在迭代过程中动态累加,m*si-1+(1-m)*si,m为历史保留比,对应pytorch

zwhdldz·2024-01-09 11:45

torch.nn.functional.interpolate与torchvision.transforms.Resize方法对张量图像Resize应用

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、非张量数据使用torch方法resize(transforms.Resize)二、张量数据使用torch方法resize(torch.nn.functional.interpolate)前言要使用PyTorch

tangjunjun-owen·2024-01-09 11:43

【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比（RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP）

%线性模型%*正则化最小二乘线性回归（RLR）%*最小绝对收缩和选择算子（LASSO）。

随风飘摇的土木狗·2024-01-09 11:30

ModelScope提供了官方镜像及环境配置

ModelScopeLibrary目前支持tensorflow，pytorch深度学习框架进行模型训练、推理，在Python3.7+,Pytorch1.8+,Tensorflow1.15/Tensorflow2.0

AI小白龙*·2024-01-09 11:17

【机器学习：Stochastic gradient descent 随机梯度下降】机器学习中随机梯度下降的理解和应用

【机器学习：随机梯度下降Stochasticgradientdescent】机器学习中随机梯度下降的理解和应用背景随机梯度下降的基本原理SGD的工作流程迭代方法示例：线性回归中的SGD历史主要应用扩展和变体隐式更新

jcfszxc·2024-01-09 09:49

Pytorch下采样再上采样中图像尺寸对齐问题

咿呀咿呦喂·2024-01-09 09:37

用pytorch给深度学习加速：正交与谱归一化技术

torch.nn参数优化parametrizations.orthogonal这个torch.nn.utils.parametrizations.orthogonal模块是PyTorch库中的一个功能，

E寻数据·2024-01-09 09:36

Pytorch上下采样函数--interpolate()

pytorchtorch.nn.functional.interpolate实现插值和上采样什么是上采样：上采样，在深度学习框架中，可以简单的理解为任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。

Activewaste·2024-01-09 09:05

【深入浅出Pytorch-task3】上采样与下采样、神经网络中类的继承，调用父类初始化方法、对网络中间层进行修改

提出问题1.下采样连接与上采样连接是什么?下采样连接和上采样连接也可以叫做池化层以及上采样层1.1下采样（downsampling）在深度学习中，下采样连接也叫下采样层，在视觉领域也称为池化层目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合。但是池化的目的不仅仅是这些，还有保持旋转、平移、伸缩不变形等。上采样（upsampling）在深度学习框架中，上采样连接可以简单的理解为任何可以

数据框·2024-01-09 09:33

pytorch下采样上采样维度无法对齐的问题

pytorch下采样上采样维度无法对齐的问题问题如上，比方说有如下一段pytorch网络代码model+=[nn.Conv2d(ngf*mult,ngf*mult*2,kernel_size=3,stride

Longlongaaago·2024-01-09 09:02

零基础也可以探索 PyTorch 中的上采样与下采样技术

目录torch.nn子模块VisionLayers详解nn.PixelShuffle用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.PixelUnshuffle用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.Upsample用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.UpsamplingNearest2d用法与用途使用技巧注意事项参数形状（同上）示例代码nn.UpsamplingBilinear2d用法与

E寻数据·2024-01-09 09:31

推荐频道

pytorch线性回归