pytorch线性回归第47页

使用qtquick调用python程序，pytorch

一.内容简介使用qtquick调用python程序二.软件环境2.1vsCode2.2Anacondaversion:conda22.9.02.3pytorch安装pytorch(http://t.csdnimg.cn

+++.·2024-01-08 12:07

【PyTorch实战演练】基于AlexNet的预训练模型介绍

1.3PyTorch库封装的模型及预训练权重2.hymenoptera数据集3.加载预训练的AlexNet模型4.修改模型以适应新的任务5.训练模型6.结果解析6.1训练过程6.2使用验证组数据验证模型精度

使者大牙·2024-01-08 12:03

TensorRTX部署yolov5

l6/x6fromcommandlinearguments.Otherconfigspleasechecksrc/config.hBuildandRunDetectiongenerate.wtsfrompytorchwith.pt

我是一个对称矩阵·2024-01-08 10:35

pytorch获取网络的层数和每层的名字

#创建自己的网络importmodelsmodel=models.__dict__["resnet50"](pretrained=True)forindex,(name,param)inenumerate(model.named_parameters()):print(str(index)+""+name)结果如下：0conv1.weight1bn1.weight2bn1.bias3layer1.

燃梅·2024-01-08 10:58

pytorch 报错“THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=663 error=11“解决方案

今天使用pysot测试数据，pytorch出现下面报错:THCudaCheckFAILfile=/opt/conda/conda-bld/pytorch_1535493744281/work/aten/

lingqing97·2024-01-08 10:27

RuntimeError: NCCL error in: /opt/ conda/ conda-bld/pytorch 1607370117127/work/ torch/lib/c10d/Proce

1问题运行pytorch_lightning训练模型时报错如下RuntimeError:NCCLerrorin:/opt/conda/conda-bld/pytorch1607370117127/work

这男人可真帅·2024-01-08 10:56

win10下安装detectron2-0.5（0.6应该也可以）

1、前面什么pytorch基本步骤网上教程很多,对着项目的要求下就行2、到这里一般都是让你去下一个detectron2，但是我们从github上白嫖的项目都是有detectron2的，所以只需要找到那个

燃梅·2024-01-08 10:24

[PyTorch][chapter 9][李宏毅深度学习][CNN]

前言：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家YannLeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人.CNN除了在图像分类,还有一些其它有趣的创意方案：语音识别，风格迁移，DeepDream,围棋游

明朝百晓生·2024-01-08 10:54

【Pytorch】学习记录分享14——视频分析3D卷积

【Pytorch】学习记录分享14——视频分析3D卷积1.视频分析3D卷积2.UCF101数据3.U3D算法1.视频分析3D卷积3D卷积的简介在图像处理领域，被卷积的都是静态图像，所以使用2D卷积网络就足以

大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-01-08 10:53

PyTorch数据并行（DP/DDP）浅析

一直以来都是用的单机单卡训练模型，虽然很多情况下已经足够了，但总有一些情况得上分布式训练：模型大到一张卡放不下；单张卡batchsize不敢设太大，训练速度慢；当你有好几张卡，不想浪费；展示一下技术。由于还没遇到过一张显卡放不下整个模型的情况，本文的分布式训练仅限数据并行。主要从数据并行的原理和一些简单的实践例子进行说明。文章目录原理介绍DataParallel小样DistributedDataP

Miha_Singh·2024-01-08 10:53

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。

奈何qiao·2024-01-08 10:55

李沐-《动手学深度学习-02-目标检测

算法步骤使用启发式搜索算法来选择锚框（选出多个锚框大小可能不一，需要使用Rolpooling）使用预训练好的模型（去掉分类层）对每个锚框进行特征抽取（如VGG,AlexNet…)训练一个SVM来对每个类进行分类训练一个线性回归模型来预测边缘框偏移

叮咚Zz·2024-01-08 08:40

自然语言处理4——深度学习驱动情感分析 - Python高级实践

本文将介绍深度学习在情感分析中的应用，并通过Python中主要的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）实际搭建情感分析模型。1深度学习在情感分析中的应用1.1深度学习背后的原理深度学习

theskylife·2024-01-08 07:07

PyTorch的核心模块介绍

PyTorch的核心模块介绍1.torch模块2.torch.Tensor模块3.torch.nn模块4.torch.optim模块5.torch.jit模块6.torch.onnx模块7.torch.utils

MechMaster·2024-01-08 07:39

【pytorch学习】深度学习教程 and 实战

pytorch编程实战博主：https://github.com/lucidrainshttps://github.com/lucidrains/vit-pytorch

联系丝信·2024-01-08 06:13

第二、三周周报12.17.2022-12.25.2022

学习了RNN模型的数学基础，原理，用pytorch跑了一下RNN，对于如何使用RNN模型有了一定的了解目录图片爬虫：acjsonseleniumNLP语音辨识TOKEN获取声学特征一些数据集尺度语音辨识常见模型

weixin_51054833·2024-01-08 06:10

Miniconda Python解释器 Conda 包管理器 Pytorch

MinicondaMiniconda是一个轻量级的Anaconda版本，它是一个用于管理Python环境和包的开源工具。Anaconda是一个数据科学和机器学习的开发环境，它包含了许多常用的Python包和工具。与Anaconda相比，Miniconda的安装包更小，只包含了最基本的组件，包括Python解释器和Conda包管理器。这使得Miniconda安装速度更快，并且占用更少的磁盘空间。通过

pythonSuperman·2024-01-08 06:48

keras with pytorch backend ： GPU版

1.MyOSisUbuntu20.042.Installcuda12.2.0(cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run)aswellasNIVDIADriver5353.Installcudnn(cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb)4.downloadtworequirementfilesformkeras

高锦-生信·2024-01-08 06:18

os模块指定gpu无效

使用Pytorch训练神经网络的时候，默认都是使用0卡进行训练。如果当0卡有人用了，那么我们要指定其他gpu。

weixin_43840139·2024-01-08 06:46

指定GPU运行pytorch模型的n种方法

指定GPU方法方法一在终端输入（以下均以指定使用gpu1为例）exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py或者直接CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py方法二在.py文件中加入如下代码需要注意的是：这一行代码要在importtorch前加入，不然可能无效importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEV

weixin_47343723·2024-01-08 06:46

pytorch指定gpu序号不起作用

importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'要放在importtorch的前面TensorFlow同理

uan_cs·2024-01-08 06:14

pytorch集智-1安装与简单使用

1安装1.1简介pytorch可用gpu加速，也可以不加速。gpu加速是通过cuda来实现，cuda是nvidia推出的一款运算平台，它可以利用gpu提升运算性能。

peter6768·2024-01-08 06:43

【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