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pytorch高效率
图像识别技术与应用课后总结(12)
importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")-importtorch.nnasnn:导入
PyTorch
一元钱面包
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2025-03-04 14:37
人工智能
PyTorch
RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配
在使用
PyTorch
进行深度学习模型开发时,经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。
PzBlockchain
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2025-03-04 04:19
pytorch
人工智能
python
机器学习-深度学习
私有部署 ChatGLM3-6B
1.在AutoDL平台上租赁GPUGPU型号:RTX4090
PyTorch
版本:2.5.1**(推荐使用2.0及以上的版本,以获得最佳的推理性能)**2.开启学术资源加速source/etc/network_turbo3
张申傲
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2025-03-04 03:16
langchain
人工智能
aigc
chatgpt
ai
LLC半桥谐振电路原理(二)
通常在设计中,为了确保
高效率
,工作频率应尽量靠近这个谐振频率。第二个谐振频率(fr2):这个频率由电感Lm(变压器的漏感),电容Cr和负载条
空间机器人
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2025-03-03 23:38
LLC
PFC
OBC专栏
5G
深度学习
pytorch
之4种归一化方法(Normalization)原理公式解析和参数使用
深度学习
pytorch
之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习
pytorch
之19种优化算法(optimizer)解析深度学习
pytorch
之4种归一化方法(Normalization)原理公式解析和参数使用摘要归一化
@Mr_LiuYang
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2025-03-03 21:55
计算机视觉基础
归一化
正则化
Normlization
BatchNorm
LayerNorm
InstanceNrom
GroupNorm
PyTorch
Lightning 的简单使用示例
1.环境准备与依赖导入首先,代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包:importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportpy
idealmu
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2025-03-03 21:54
pytorch
人工智能
python
Torch-MLIR 项目使用教程
Torch-MLIR项目使用教程torch-mlirTheTorch-MLIRprojectaimstoprovidefirstclasssupportfromthe
PyTorch
ecosystemtotheMLIRecosystem
穆声淼Germaine
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2025-03-03 21:54
2024 最新计算机视觉学习路线(入门篇)_计算机视觉课程主线
Python附带了许多可以加快开发速度的库,其中一些重要的库是OpenCV、TensorFlow、
PyTorch
等,它们专门用于图像处理相关任务。
m0_60721823
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2025-03-03 17:53
计算机视觉
学习
人工智能
使用
pytorch
和opencv根据颜色相似性提取图像
需求:将下图中的花朵提取出来。代码:importcv2importtorchimportnumpyasnpimporttimedefget_similar_colors(image,color_list,threshold):#将图像和颜色列表转换为torch张量device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')image
深蓝海拓
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2025-03-03 15:34
机器视觉和人工智能学习
opencv学习笔记
pytorch
opencv
人工智能
PyTorch
数据加载:实战入门
"好的数据加载是成功训练的第一步"一、为什么要用DataLoader?当我们刚开始学习深度学习时,常常会这样处理数据:#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]#所有标签foriinrange(0,len(images),32):batch_images=images[i:i+32]batch_labels=labels[i:i+32]#训练代码...这种方式
秋.
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2025-03-03 01:43
pytorch
人工智能
python
数据加载
大模型国产化迁移大模型到昇腾教程(
Pytorch
版)
大模型国产化适配10-快速迁移大模型到昇腾910B保姆级教程(
Pytorch
版)随着ChatGPT的火爆,AI大模型时代来临,但算力紧张。中美贸易战及美国制裁AI芯片,国产化势在必行。
科技互联人生
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2025-03-03 01:42
科技
数码
人工智能
AIGC
语言模型
大模型微调入门(Transformers +
Pytorch
)
目标输入:你是谁?输出:我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型,普通机器都能运行。下载模型#方式1:使用魔搭社区SDK下载#down_deepseek.pyfrommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B')#方式2:gitl
昵称不能为null
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2025-03-03 00:06
python
llm
机器学习
人工智能
计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)
关键词:YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、
PyTorch
一、为什么选择YOLOv8做工业质检?1.1工业质检的三大痛点人工成本高:传
emmm形成中
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2025-03-03 00:03
深度学习
人工智能
python
计算机视觉
RNN原理+实战
pytorch
--lstm--gru
rnn原理:https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567其中每个圆圈可以看作是一个单元,而且每个单元做的事情也是一样的,因此可以折叠呈左半图的样子。用一句话解释RNN,就是一个单元结构重复使用。RNN中的结构细节:1.可以把StSt当作隐状态,捕捉了之前时间点上的信息。就像你去考研一样,考的时候记住了你能记住的所有信息。2.o
甜辣uu
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2025-03-02 23:30
python从入门到精通
tensorflow
python
pytorch
深度学习
大语言模型技术专栏(三):Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃!
文章目录概要一、Attention机制:让AI学会「划重点」二、Attention机制的核心原理三、Self-Attention:Transformer的核心四、代码实战:用
PyTorch
实现Attention
北海yy
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2025-03-02 22:53
大语言模型技术专栏
语言模型
rnn
transformer
Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) (
pytorch
实现)
一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding(nn.Embeddi
lczdyx
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2025-03-02 22:50
Transformer代码剖析
transformer
pytorch
深度学习
人工智能
python
PyTorch
框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测
PyTorch
框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割,共18种作物类型(背景,草地,软冬小麦,玉米,冬季大麦,冬季油菜,春季大麦,向日葵,葡萄藤,甜菜,
计算机C9硕士_算法工程师
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2025-03-02 20:04
分割数据
深度学习
pytorch
人工智能
深度学习框架之主流学习框架
PyTorch
:由Facebook开发,以其动态计算图
uu1224
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2025-03-02 14:17
深度学习
学习
人工智能
机器学习
神经网络
pytorch
机械臂逆运动学迭代数值解
https://github.com/UM-ARM-Lab/
pytorch
_kinematics分享一个求解运动学逆解的第三方库
pytorch
_kinematics,以下是我写的一份集成样例。
chase。
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2025-03-02 14:12
机器人
机器人
【
Pytorch
】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究1.引言2.模型介绍
冒泡芳
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2025-03-02 13:08
python
pytorch
lstm
Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder (
pytorch
实现)
一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件,负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图:解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码
lczdyx
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2025-03-02 13:05
Transformer代码剖析
transformer
pytorch
深度学习
人工智能
python
Pytorch
神经网络魔改之:模型融合 - 速通(1)
本文将以几种常见方法为例,介绍如何进行
Pytorch
神经网络的模型融合:1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中,输入数据x首先通过FeatureExtractor(
lczdyx
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2025-03-02 13:05
pytorch
神经网络
深度学习
python
人工智能
Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测(
Pytorch
)
文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测(Python)Transformer模型本质上都是预训练语言模型,大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练,也就是说,训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就
机器学习之心
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2025-03-02 13:35
#
Transformer模型
transformer
pytorch
深度学习
TCN-Transformer
股票价格预测
win11编译
pytorch
vision cuda128版本流程
1.前置条件本篇续接自win11编译
pytorch
cuda128版本流程,阅读前请先参考上一篇配置环境。
System_sleep
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2025-03-02 13:04
pytorch
python
编译
windows
cuda
SpringBoot整合easy-es
一、easy-es简介EasyES是一款基于Elasticsearch官方提供的RestHighLevelClient开发的ORM框架,旨在简化开发流程并提
高效率
。
rkmhr_sef
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2025-03-02 10:10
面试
学习路线
阿里巴巴
spring
boot
elasticsearch
后端
pytorch
与深度学习随记——AlexNet
AlexNet和LeNet的设计理念非常相似,但也存在显著差异:基本结构对比网络深度:AlexNet比LeNet-5要深得多,AlexNet由八层组成:五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数:AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数,这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN):AlexNet引入LRN层,可以创建
黑色的山岗在沉睡
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2025-03-02 08:46
深度学习随记
深度学习
pytorch
人工智能
Qt 多线程误区:QThread 任务未正确执行及收尾回调未触发的原因分析
问题背景在开发Qt项目时,我们希望并行执行多个任务来提
高效率
,并在所有任务完成后进行收尾处理。为此,我们使用QThread来执行任务,并在QThread::finished事件触发时调用收尾函数。
丰年稻香
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2025-03-02 07:14
QT
qt
从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与
PyTorch
、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。
一碗黄焖鸡三碗米饭
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2025-03-02 06:03
人工智能前沿与实践
分类
数据挖掘
人工智能
《动手学
PyTorch
深度学习建模与应用》第二章:2.4-2.6节详解
写在前面:不知不觉已经更了第一个章节,目前的内容都是很基础的内容,有人会问现在ai时代,还有必要学习这些内容吗,我想说的是,越是基础的内容我们越要认真去学习和分析,ai可以快速解决问题,但是我希望我们可以知其所以然,感谢所有支持的收藏和粉丝,希望这些文章对你们有些许帮助!点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写
环工人学Python
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2025-03-02 01:00
深度学习
pytorch
人工智能
python
机器学习
学习
推荐1款提
高效率
的必备工具,只有398KB,强烈推荐!
聊一聊文件重命名的方式有很多。这类的软件工具也很多。有简单的,就简单的字符替换。有复杂的,对特定字符、字母或数字进行修改。就看哪款更适合你,能满足你的命名要求。软件介绍文件批量重命名工具工具无需安装,下载解压,打开即可使用。打开界面有添加文件,添加文件夹,选择规则,添加编号,改后缀名,重新开始和重命名等选项。最简单的莫过于查找和替换了,直接输入替换字符,点击替换即可。还可以给多件或文件夹添加编号。
网络神器
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2025-03-01 21:32
网络神器
开源软件
探索未来智能:Lucidrains的Mixture of Experts框架详解
探索未来智能:Lucidrains的MixtureofExperts框架详解mixture-of-expertsA
Pytorch
implementationofSparsely-GatedMixtureofExperts
咎旗盼Jewel
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2025-03-01 20:53
程序员未来的出路:行业趋势与职业发展分析
技能要求:Python、TensorFlow、
PyTorch
、数据挖掘、算法优化。发展路径:从机器学习工程师做起,积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
guzhoumingyue
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2025-03-01 19:46
AI
python
图像识别-
pytorch
Pytorch
神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层:包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构,输入张量通过层后变为输出张量。
星辰瑞云
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2025-03-01 17:08
机器学习
cnn
pytorch
冒泡排序法
同时为了提
高效率
,可增设一个标志位来判断是否还需要继续往下进行排序。故经过优化后,冒泡排序的最差时
小成喝橙汁补维C
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2025-03-01 16:34
C
算法
c语言
数据结构
排序算法
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数据处理工具箱(后半部分)
今天的内容主要介绍了
PyTorch
中的数据处理工具箱及其相关工具的使用方法:1.DataLoader:-DataLoader用于批量处理数据,支持多线程加载数据。
不要不开心了
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2025-03-01 16:59
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
pytorch
全过程带你从入门到精通《动手学
PyTorch
深度学习建模与应用》第二章:2.1-2.3节详解,篇幅超了,缺的后面再补吧
第二章“深度学习基础与
PyTorch
实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念,并通过
PyTorch
实现这些概念。
环工人学Python
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2025-03-01 15:53
深度学习
pytorch
人工智能
python
机器学习
基于
Pytorch
的全卷积网络人脸表情识别:从数据到部署的实战之旅
前言:本文将详细介绍基于
Pytorch
框架,利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程,涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练,再到模型的部署与预测,通过代码实现以及详细讲解,帮助读者深入理解并掌握这一技术
那年一路北
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2025-03-01 14:16
Pytorch理论+实践
pytorch
网络
人工智能
基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+
pytorch
模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
FL1623863129
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2025-03-01 13:10
深度学习
YOLO
动态规划(Dynamic Programming)
它通过将问题分解为更小的子问题,并存储子问题的解,避免重复计算,从而提
高效率
。一、动态规划的核心思想重叠子问题:问题可以被分解为若干个子问题,且这些子问题会重复出现。
六七_Shmily
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2025-03-01 13:10
数据结构与算法分析
动态规划
算法
Transformer 代码剖析1 - 数据处理 (
pytorch
实现)
引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来,在自然语言处理领域引起了巨大的变革。它摒弃了传统的循环结构,完全基于注意力机制,显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析,带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先,让我们来看看项目的整体结构:(参考项目代码)transformer-
lczdyx
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2025-03-01 06:18
Transformer代码剖析
人工智能
transformer
深度学习
pytorch
python
torch对于tensor的常规操作
前言使用
pytorch
框架,会常操作tensor,以下则是对tensor常规操作的汇总。
何33512336
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2025-03-01 06:16
Deep
Learning
python
python
pytorch
RuntimeError: Couldn‘t load custom C++ ops.This can happen if your
PyTorch
and torchvision versions
文章目录出现问题问题分析问题解决出现问题File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvision/ops/boxes.py",line40,innms_assert_has_ops()File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvi
万年枝
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2025-03-01 06:46
常见运行错误
服务器使用
pytorch
开发语言
torch版本错误
Transformer 代码剖析8 - 编码器模块Encoder (
pytorch
实现)
一、代码结构总览TransformerEncoder__init__初始化Encoder类forward前向传播super()父类初始化构建词嵌入层self.emb=TransformerEmbedding参数:d_model/max_len/vocab_size/drop_prob/device构建编码层堆栈self.layers=nn.ModuleList循环创建n_layers个Encode
lczdyx
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2025-03-01 04:26
Transformer代码剖析
transformer
pytorch
深度学习
人工智能
python
深入理解
PyTorch
模型训练所需的数据集
在
PyTorch
中,模型训练的核心是数据集(Dataset)。数据集是模型训练的基础,它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。
mosquito_lover1
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2025-03-01 03:20
pytorch
人工智能
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PyTorch
常见的损失函数:从基础到大模型的应用
PyTorch
常见的损失函数:从基础到大模型的应用在用
PyTorch
训练神经网络时,损失函数(LossFunction)是不可或缺的“裁判”。
阿正的梦工坊
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2025-02-28 22:19
LLM
PyTorch
pytorch
人工智能
python
Transformer 代码剖析4 - 编码器层实现 (
pytorch
实现)
一、EncoderLayer-类结构定义参考:项目代码classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super(EncoderLayer,self).__init__()self.attention=MultiHeadAttention(d_model=d_model,n_hea
lczdyx
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2025-02-28 22:46
Transformer代码剖析
transformer
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深度学习
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【Linux篇】认识冯诺依曼体系结构
三、内存是怎么提
高效率
的呢?解释:程序要运行,必须加载到内存四、和QQ好友聊天的时候,数据是怎么流向的?一、冯诺依曼体系结构是什么冯诺依曼体系结构简单描述了一个计算机内部的主要构成。
iiiiiankor
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2025-02-28 16:38
Linux学习之路
linux
运维
服务器
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基础 nn.embedding
nn.Embedding是
PyTorch
中的一个模块,用于创建嵌入层(embeddinglayer),它将离散的索引(例如词汇表中的单词索引)映射为固定大小的稠密向量。
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2025-02-28 10:49
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pytorch
基础-layernormal 与 batchnormal
nn.LayerNorm(层归一化)和nn.BatchNorm(批量归一化)是深度学习中常用的两种归一化方法,都有助于提高模型的训练效率和稳定性,但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别,以下为你详细介绍:1、归一化维度nn.LayerNorm:对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何,它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差,然后进行归一化。例如,对于一个形状为(b
yuweififi
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2025-02-28 10:49
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人工智能
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Pytorch
使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换(专题二十四)
一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下:文本预处理首先,输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中,我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder(声码器)。在本教程中,我们
AI专题精讲
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2025-02-28 09:43
Pytorch入门到精通
pytorch
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