pytorch语音识别

ASR 概述

这几类人工智能，都是依赖于自动语音识别技术，简称为ASR。ASR涉及到将语音转换为文本，促使计算机理解人类语言并与人类对话。
墨鸦_Cormorant·2024-02-19 19:15

NLP_自然语言处理项目(2)：seq2seq_attention_机器翻译（基于PyTorch）

1、seq2seq_attention_机器翻译seq2seq_attention是一种基于神经网络的机器翻译模型，它通过编码器和解码器两个部分实现翻译功能。编码器将源语言句子转换为一个固定长度的向量表示，解码器则将这个向量作为输入，生成目标语言句子的翻译结果。在seq2seq_attention中，编码器和解码器都是由循环神经网络（RNN）组成的。编码器将源语言句子中的每个单词依次输入RNN，每
@硬train一发·2024-02-19 18:56

【手把手教你】训练YOLOv8分割模型

1.下载文件在github上下载YOLOV8模型的文件，搜索yolov8，star最多这个就是2.准备环境环境要求python>=3.8，PyTorch>=1.8，自行安装ptyorch环境即可2.制作数据集制作数据集
是啊洋呀·2024-02-19 16:47

深度学习框架pytorch_PyTorch：深度学习框架的黑马（第1部分）

深度学习框架pytorchRecentlytheCES2020concludedinVegasandforthosewhoaren’taware,CESistheannualtradeshowforconsumerelectronicsaroundtheworld.Assuch
weixin_26737625·2024-02-19 16:39

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作DateAuthorVersionNote2023.08.16DogTaoV1.0完成文档初稿（英文）2023.09.09DogTaoV1.1
全能骑士涛锅锅·2024-02-19 16:38

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数引言PyTorch优化器概览PyTorch损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN
walkskyer·2024-02-19 16:38

PyTorch基本介绍

基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。
Rain松·2024-02-19 16:02

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

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）查看可用
QomolangmaH·2024-02-19 16:28

深度学习的应用实例

深度学习在各个领域都有广泛的应用，下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

中文语音标注工具FunASR（语音识别）

全称AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkit（一个语音识别工具）可能大家用过whisper（openAi），它【标注英语的确很完美】，【但中文会出现标注错误
我要用代码向我喜欢的女孩表白·2024-02-19 16:52

VScode远程连接服务器搭建深度学习环境-利用anaconda安装pytorch

本地VScode安装+ssh远程连接+服务器账号内的anaconda+conda命令搭建pytorch环境这里写目录标题本地安装VScode并建立ssh远程连接服务器账号内安装anaconda并搭建pytorch
不懂就问的风橘子·2024-02-19 15:06

从零实现softmax回归【基于Pytorch】

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work
卡仕达酱·2024-02-19 15:52

机器学习第二十五周周报 ConvLSTM

3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-预测结构4.文献解读4.1Introduction4.2创新点4.3实验过程4.3.1Moving-MNISTDataset4.3.2雷达回波数据集4.4结论三、基于pytorch
沽漓酒江·2024-02-19 15:51

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch
温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

OlMo--doc文件阅读

这边暂时不太阐述剩下的就是虚拟环境——运行环境配置跟着文件中一步步来就好condacreate-y-nLLMpython=3.10ipythoncondaactivateLLMcondainstall-ypytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda
瓶子好亮·2024-02-19 15:47

pytorch与xformers版本关系对应

pytorch与xformers版本关系对应xformers0.0.22对应pytorch2.0.10.0.23对应2.1.1其他的可以从github里xformers发布的版本中写的pytorch版本推断
瓶子好亮·2024-02-19 15:17

NotImplementedError: Cannot copy out of meta tensor； no data!

然后在pytorch上有人问了在tensor转移时遇到的问题发现和我遇到的问题报错很相似tensor转移方法主要还
瓶子好亮·2024-02-19 15:16

PyTorch使用Tricks：学习率衰减 ！！

文章目录前言1、指数衰减2、固定步长衰减3、多步长衰减4、余弦退火衰减5、自适应学习率衰减6、自定义函数实现学习率调整：不同层不同的学习率前言在训练神经网络时，如果学习率过大，优化算法可能会在最优解附近震荡而无法收敛；如果学习率过小，优化算法的收敛速度可能会非常慢。因此，一种常见的策略是在训练初期使用较大的学习率来快速接近最优解，然后逐渐减小学习率，使得优化算法可以更精细地调整模型参数，从而找到更
JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:15

pytorch chunk的使用举例

在PyTorch中，`chunk`是一个用于将张量（tensor）按指定维度进行切片的函数。它可以将一个张量切分成多个块。
andeyeluguo·2024-02-19 14:12

Pytorch-SGD算法解析

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)SGD，即随机梯度下降（StochasticGradientDescent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处理大数据集和在线学习场景中。与传统的批量梯度下降（BatchGradientDescent）不同，SGD在每一步中仅使用一个样本来计算梯度并更新模型参数，这使得
肆十二·2024-02-19 14:10

PyTorch使用Tricks：梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失 ！！

文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪，使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪（GradientClipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断，使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法：按照梯度的绝
JOYCE_Leo16·2024-02-19 14:07

（7）PyTorch预训练

my_resnet=MyResNet(*args,**kwargs)my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth"))当然这样的加载方法是基于PyTorch
顽皮的石头7788121·2024-02-19 13:00

自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现

本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。1、GreedyDecodingGreedyDecoding在每个时间步选择当前条件概率最高的词语作为输出，直到生成结束。
·2024-02-19 12:34

如何使用Pycharm中的image模块以及导入打开图片（属性）

在学习pytorch深度学习的过程中，通常会使用到大量的数据集，包括训练集和测试集。
JayGboy·2024-02-19 10:00

深度学习的进展

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。
JayGboy·2024-02-19 10:00

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

1.PyTorch简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，专注于深度学习任务。
JayGboy·2024-02-19 10:30

安装Pytorch

第一步，配置conda镜像源（1）打开C:\Users(用户)\username\.condarc文件如果C:\Users(用户)\username\路径下没有.condarc文件，则需要在cmd命令行执行如下命令condaconfig--setshow_channel_urlsyes如果.condarc文件打不开，则先将.condarc改为.txt，修改文件内容之后，再改回.condarc。（2
WarmOrange0·2024-02-15 10:35

【安装pytorch】

项目场景：提示：这里简述项目相关背景：例如：项目需求安装pytorch，安装神经网络环境配置。
Winner1300·2024-02-15 10:34

vgg19-dcbb9e9d.pth文件网盘下载

VGG19pth文件网盘链接官网下载地址（特别慢）：https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth网盘下载地址：链接:https://pan.baidu.com
Sherry_Yue·2024-02-15 10:58

【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)统计操作

PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)统计操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、最值查找二、特殊值查询前言上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的计算操作，
咸鱼鲸·2024-02-15 09:41

LLM大模型相关问题汇总---包括问题与答案

-PyTorchLightning：一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架，用于快速原型设计和实验。
lichunericli·2024-02-15 09:56

神经网络和深度学习

前往神经网络和深度学习神经网络和深度学习是一本免费的在线图书，这本书将教给你：神经网络，是一个由于生物启发的编程规范，使计算机通过观察数据进行学习深度学习，一种强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别、语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了最好的解决方案
灰斗儿·2024-02-15 08:40

Ubuntu下Anaconda+PyCharm搭建PyTorch环境

这里主要介绍在conda+pytorch都正确安装的前提下，如何通过pycharm建立开发环境；Ubuntu下Anaconda+PyCharm搭建PyTorch环境系统环境：Ubuntu22.04conda
丰色木夕·2024-02-15 08:49

Beam search 以及在语音识别（pure E2E）中的使用

Beamsearch以及在语音识别（pureE2E）中的使用Author:XinPanDate:2021.2.22语音识别（ASR）中解码时一个很重要的过程。
panxin801·2024-02-15 08:42

pytorch图像分类全流程(五)--图像分类算法精度评估指标

本次我们来学习图像分类算法精度的各种评估指标：precision、recall、accuracy、f1-score、AP、AUC。首先我们来学一个很重要的概念，混淆矩阵：1.精确率(Precision)：指的是所有被判定为正类（TP+FP）中，真实的正类（TP）占的比例。2.召回率(Recall)：指的是所有真实为正类（TP+FN）中，被判定为正类（TP）占的比例。3.准确率(accuracy)：
已经大四了，继续努力·2024-02-15 04:12

图像配准之HomographyNet

DeepImageHomographyEstimation，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1606.03798.pdf，代码地址：GitHub-mazenmel/Deep-homography-estimation-Pytorch
alex1801·2024-02-15 03:27

快速建立Pytorch的训练Pipline

记录一下Pytorch构建的通用，简单的完整训练过程的代码结构。假定你已经知道了简单的神经网络原理。在实际的项目中，需要按找需要在对应模块中增加功能。
Shelomith·2024-02-15 00:43

如何使用pytorch自动求梯度

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认
浩波的笔记·2024-02-14 23:47

Toolify.ai 帮助你发现最好的 AI 网站和 AI 工具

从语音识别到智能音箱，从无人驾驶到人机对战，人工智能为人类社会带来了一次又一次惊喜。对人工智能的兴趣，意味着你关心科技进步，愿意探索新的应用领域。职业发
叶庭云·2024-02-14 22:00

pytorch 读取图片并转化成4为tensor

image_name="D:/PythonIDLE/car.png"#loader使用torchvision中自带的transforms函数loader=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])#输入图片地址#返回tensor变量defimage_loader(image_name):image=Imag
Sherwin_He·2024-02-14 20:48

pytorch,cnn,rnn和yolo关系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnly卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnlyLookOnce）都是深度学习中的重要技术，它们在处理图像数据方面有着广泛的应用。CNN是一种以卷积为核心的神经网络，被广泛用于图像分类、物体检测等任务。YOLO则是一种基于CNN的目标检测算
小小娱乐·2024-02-14 18:14

Pytorch学习准备_Pycharm及Jupyter使用

已经创建环境pytorch01，可参考http://t.csdnimg.cn/KwJvh一.pytorch环境查看打开AnacondaPrompt进入pytorch01环境condaactivatepytorch01
写点什么呢·2024-02-14 17:02

Pytorch学习01_加载数据初认识

一.Dataset新建py文件fromtorch.utils.dataimportDataset可以按住”Ctrl“,鼠标左键点击Dataset，可以打开Dataset的定义及其内部函数二.编写引用cv2模块终端运行pipinstallopencv-python然后就可以引用cv2模块importcv2引用ImagefromPILimportImage数据集链接https://pan.baidu.
写点什么呢·2024-02-14 17:02

Pytorch学习02_TensorBoard使用01

更换编辑器找到自己的Anaconda安装路径下envs\pytorch01中的oython.exe，pytorch01是笔者自己创建的pytorch环境名选择好后，点击确定点击“应用”，再点击“确定”在
写点什么呢·2024-02-14 17:02

Pytorch环境详细安装教程【Win10+CUDA11.6+cudNN8.6+Anaconda3虚拟环境+pycharm】

Win10+CUDA11.6+cudNN8.6的安装可参考笔者另一篇文章：http://t.csdnimg.cn/inyAiAnaconda创建pytorch虚拟环境1、安装AnacondaCSDN中有很多
写点什么呢·2024-02-14 17:31

Pytorch学习03_TensorBoard使用02

Opencv读取图片，获得numpy型数据类型复制图片的相对路径目前这种type不适用，考虑用numpy类型安装opencv，在pytorch环境下pipinstallopencv-python导入numpyimportnumpyasnp
写点什么呢·2024-02-14 17:30

CrossEntropyLoss in Pytorch

inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc
xljdt1·2024-02-14 17:39

逻辑回归以及pytorch实现

1.逻辑回归常常被当作二分类问题。2.线性神经元输出xw，经过sigmoid函数映射为（0，1）中，sigmoid=1/1+e^-x3.伯努利原理：抛硬币正：p=θ，y=1抛硬币反：p=1-θ，y=0p（y|θ）=θ^y（1-θ）^1-y4.极大似然：抛硬币每次独立，若硬币不均匀，则每次抛出的概率会偏向高概率的结果，那么将每次抛出的结果概率累起来，则会趋向最大。p（y）=py1py2py3...p
o0Orange·2024-02-14 16:23

多元分类及其pytorch实现

相比起逻辑回归的二分类，多元分类使用softmax来替代了sigmoid，假如需要分k类，那么应该有k个输入值1...k，然后输出k个概率，且概率之和为1。顺便给出softmax的定义：i=e^i/e^limportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFunc#500*
o0Orange·2024-02-14 16:23

Pytorch的可视化

1使用wandb进行可视化训练过程本文章将从wandb的安装、wandb的使用、demo的演示进行讲解。1.1如何安装wandb？wandb的安装比较简单，在终端中执行如下的命令即可：pipinstallwandb在安装完成之后，我们需要，去官网注册一个自己的账号并复制一下自己的APIkeys，在本地进行登录即可：wandblogin1.2wandb的使用其实wandb的使用是十分简单的，仅需要在
coding_ksy·2024-02-14 13:38
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