【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用模型剪枝（ModelPruning）模型量化（ModelQuantization

【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二

https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）是一种深度学习模型，被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

随着科技的飞速发展，机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从语音识别到图像识别，机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。

目录一、简介二、安装PyTorchLightning三、定义LightningModule3.1SYSTEMVSMODEL3.2FORWARDvsTRAINING_STEP三、配置LightningTrainer

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训

Thop介绍THOP（Torch-OpCounter）是一个用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具。通过这个库，开发者可以更好地理解和评估模型的复杂度，这对于模型优化和性能调优是非常有帮助的

1.简介在上一篇文章里，我们介绍了AdaGrad，引入了二阶动量来调整不同参数的学习速率，同时它的缺点就是不断地累加二阶动量导致最终学习率会接近于0导致训练提前终止，RMSProp主要针对这个问题进行了优化。2.RMSPropAdaGrad的二阶动量计算公式为其中，为当前时刻的二阶动量，是某一时刻的梯度，表示迄今所有梯度的平方和。问题就在于这个求和上，不断地累加导致学习率为0。RMSProp在Ad

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi，兄弟们，这里是肆十二，今天我们来讨论一下深度学习中的RMSprop优化算法。RMSprop算法是一种用于深度学习模型优化的自适应学习率算法。它通过调整每个参数的学习率来优化模型的训练过程。下面是一个RMSprop算法的用例和参数解析。用例假设我们正在训练一个深度学习模型，并且我们选

文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）2

在uniapp中使用Recorder-UniCore插件可以实现跨平台录音功能，uniapp自带的recorderManager接口不支持H5、录音格式和实时回调onFrameRecorded兼容性不好，用Recorder插件可避免这些问题。DCloud插件市场下载插件（有demo项目源码）：https://ext.dcloud.net.cn/plugin?name=Recorder-UniCor

五月第二周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文，发现我文献阅读速度太

2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN

目录综述export-camera.py加载模型加载数据生成需要导出成onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx

这段时间开始做深度学习的项目，于是用Anaconda给项目创建了一个环境，其他的环境配置很顺利，就是到了安装pytorch时，我用pytorch官网的代码一直下载的是cpu版本。

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning

深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch

原则：从易到难，只用pytorch从第一个项目来熟悉transformer的使用；从第二个项目来掌握对训练数据的使用方法及transformer的decoder的细节；从第三个项目来理解LLM的整个过程

这种技术广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、语音识别、文本生成等。而ChatGPT则是基于

简单来说，人工智能是计算机程序的一种，可以使计算机完成类似于人类的任务，例如视觉识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、自主决策等等。人工智能的发展史人工智能（Arti

这些技术使得手机能够提供个性化的用户体验，比如智能推荐、语音识别和图像识别。自然语言处理（NLP）：AI手机使用NLP技术来理解和生成人类语言，使得用户可以通过语音命令与

目录1.cat2.stack3.split4.chunk1.cattorch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor在指定维度上，连接给定tensor序列或empty，除连接的dimension外，所有得的ensor必须有相同的shape参数：tensors-具有相同类型的tensor序列，非emptytensor必须具有相同的shape，连接的dimension

1、Pytorch深度学习跑代码的时候，因为简单的操作不适合cpu运行，我们更习惯用GPU加速代码。

文章目录1、为什么使用Dropout？2、Dropout的拓展1：R-Dropout3、Dropout的拓展2：Multi-SampleDropout4、Dropout的拓展3：DropConnect5、Dropout的拓展4：Standout6、Dropout的拓展5：GaussianDropout1、为什么使用Dropout？Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

前言：前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近，通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远（不属于K邻近）,降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术，LLE在进行降维时，都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似，但并没有说对于那些不相似的数据，要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时

下载CIFAR-10数据集：官网：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10的网络结构：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential#定义网络结构classModel(nn.Module):def__init

引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch

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关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi，兄弟们，这里是肆十二，今天我们来讨论一下深度学习中的Adam优化算法。Adam算法解析Adam算法是一种在深度学习中广泛使用的优化算法，它的名称来源于适应性矩估计（AdaptiveMomentEstimation）。Adam算法结合了两种扩展式的随机梯度下降法的优点，即适应性梯度算

错误代码错误的原因在于y1=0.5*x*2-1.2*xy2=x**3没有放到循环里面，没有随着x的优化而相应变化。importtorchimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimtorch.autograd.set_detect_anomaly(True)device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()e

替换成0，则变量保持不动0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)替换成1，变量会变化0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0

https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu101.html测试过几类网站，只有这个是正常安装的torch版本需要跟torch_geometric版本配套

本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。

本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。

本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种

这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处

您可以从Python官方网站下载并安装Python：https://www.python.org/downloads/安装PyTorch：StableDiffusion使用PyT

近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1

反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法，计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法，需要使用pytorch

已经进入大模微调的时代，但是学习pytorch，对后续学习rasa框架有一定帮助吧。

data首先导入torch里面专门做图形处理的一个库，torchvision，根据官方安装指南，你在安装pytorch的时候torchvision也会安装。

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#定义神经网络结构classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_classes):sup

快速搭建PyTorch环境：Miniconda一步到位文章目录一、为何选择Miniconda搭建PyTorch环境？

机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长，统计领域（在很大程度上忽视计算的考虑）到广泛的学科（该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论）已经设计了许多学习算法，这些算法通常应用在商业系统中，例如语音识别

一、如何查看本机是否安装了Pytorch在Python环境中查看是否安装了PyTorch可以通过几个简单的步骤来完成。

一、引言在之前的博客中，我们成功构建了一个基于LibriSpeech数据集的英文语音识别系统。现在，我们将对系统进行扩展，增加一些增强功能，并尝试支持多语言识别。

1.继承自nn.Module的方式fromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasF'''继承自nn.Module'''classLModel(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.L1=nn.Linear(10,10)self.L2=nn.Linear(10,64)self.L3=nn.Li

假设当前经过标签数据与预测数据的加载，我们得到了下面两个变量：det_boxes：包含全部图像中所有类别的预测框，其中一个边框包含了[left,top,right,bottom,score,NameofImage]gt_boxes：包含了全部图像中所有类别的标签，其中一个标签的内容为[left,top,right,bottom,0]。需要注意的是，最后一位0代表该标签有没有被匹配过，如果匹配过则会