pytorch

深度学习 Day27——J6ResNeXt-50实战解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子文章目录前言1我的环境2pytorch实现DenseNet算法2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2
LittleRuby·2024-01-24 10:39

深入浅出理解目标检测的NMS非极大抑制

一、参考资料物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS)二
花花少年·2024-01-24 10:48

【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别

【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别1数据集加载2搭建RNN模型3训练模型4模型保存和加载模型测试1数据集加载importseabornassnssns.set(font_scale=1.5,style
Teacher.Hu·2024-01-24 10:18

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成
Teacher.Hu·2024-01-24 10:17

怎么计算数据的均值和方差

1.前言pytorch跑深度学习数据集的时候，需要先将数据归一化，可以让网络更好的收敛。
听风吹等浪起·2024-01-24 09:34

PyTorch

文章目录总述常见模块torch张量总述PyTorch是一个由Facebook开发的开源机器学习框架，主要用于深度学习任务。
JNU freshman·2024-01-24 08:52

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记1

Chapter1Introduction机器学习的关键组件data每个数据集由一个个样本（example,sample）组成，大多时候，它们遵循独立同分布(independentlyandidenticallydistributed,i.i.d.)。样本有时也叫做数据点（datapoint）或数据实例（datainstance），通常每个样本由一组称为特征（features，或协变量（covari
南七澄江·2024-01-24 08:22

【PyTorch】记一次卷积神经网络优化过程

在上一篇博客中，我们已经探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。引用关于卷积神经网络的原理，感兴趣的请参阅我的另一篇博客
精英的英·2024-01-24 07:51

【PyTorch】PyTorch之Module模块

文章目录前言MODULE类1.add_module(name,module)2.apply(fn)3.children()4.cpu()和cuda()5.eval()6.forward(*input)7.get_parameter(target)8.get_submodule(target)9.load_state_dict(state_dict,strict=True,assign=False)
行走的学习机器·2024-01-24 07:20

深度学习技术栈 —— Pytorch之TensorDataset、DataLoader

深度学习技术栈——Pytorch之TensorDataset、DataLoader前言一、TensorDataset、DataLoader的用法？
键盘国治理专家·2024-01-24 07:50

【深度学习PyTorch简介】7.Load and run model predictions 加载和运行模型预测

Loadandrunmodelpredictions加载和运行模型预测Loadthemodel加载模型在本单元中，我们将了解如何加载模型及其持久参数状态和推理模型预测。%matplotlibinlineimporttorchimportonnxruntimefromtorchimportnnimporttorch.onnxasonnximporttorchvision.modelsasmodels
冰雪storm·2024-01-24 07:19

16、pytorch中张量的8种创建方法

在PyTorch中，可以使用多种方法来创建张量。
小树苗m·2024-01-24 07:49

[PyTorch][chapter 11][李宏毅深度学习][Semi-supervised Learning]

前言：这里面简介一下半监督学习，如何利用未打标签的数据集。重点可以参考一下Graph-basedApproach方案。目录：简介Semi-supervisedLearningforGenerativeModellow-densitySeparationAssumptionEntropy-basedRegularizationsemi-supervisedSVMSmoothnessAssumptio
明朝百晓生·2024-01-24 07:46

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现

本篇文章是对已有一篇文章的整理归纳，并对文章中提及的模型用Pytorch实现。
钟的子期·2024-01-24 07:44

【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类

在本博客中，我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。
精英的英·2024-01-24 07:12

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记2

Chapter2PreliminariesAutomaticDifferentiation让计算机实现微分功能，有以下四种方式：-手工计算出微分，然后编码进代码-数值微分(numericaldifferentiation)-符号微分(symbolicdifferentiation)-自动微分（automaticdifferentiation）深度学习框架通过自动微分来加快求导。实际中，根据设计好的
南七澄江·2024-01-24 07:44

PointNet 和 PointNet++ pytorch版本 复现 modelnet40

复现一下经典的PointNet的pytorch版本记录一下复现的过程代码下载gitclonehttps://gitcode.net/mirrors/yanx27/pointnet_pointnet2_pytorch.git
Nice_cool.·2024-01-24 06:13

pytorch（三）反向传播

文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w，这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。前馈过程反馈过程importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])#表示需要计算梯度，默认不需要计算梯度w.requires_grad=Truedef
@@老胡·2024-01-24 06:26

【第四课课后作业】XTuner大模型单卡低成本微调实战

基础作业1.安装与配置环境#InternStudio平台中，从本地clone一个已有pytorch2.0.1的环境（后续均在该环境执行，若为其他环境可作为参考）#进入环境后首先bash#进入环境后首先bash
Kinno酱·2024-01-24 05:52

【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（PyTorch）之模型迁移

昇腾AI入门课（PyTorch）之模型迁移将基于PyTorch的训练脚本迁移到昇腾AI处理器上进行训练，目前有以下3种方式：自动迁移（推荐）、工具迁移、手工迁移，且迁移前要保证该脚本能在GPU、CPU上运行
A-Little-Boy·2024-01-24 04:47

图片分类: 多类别

最近需要训练一个有200多类的图片分类网络，搜了一遍，发现居然没有很合适用的开源项目，于是自己简单撸了一个轮子，项目地址:https://github.com/xuduo35/imgcls_pytorch
xiexiecn·2024-01-24 04:15

torchtext安装及常见问题

Pytorch、torchtext和Python之间有严格的对应关系：在命令窗中安装torchtextpipinstalltorchtext注意这种安装方式，在pytorch版本与python版本不兼容时动会自动更新并安装
风筝超冷·2024-01-24 03:51

复现NAS with RL时pytorch的相关问题

optimizer.zero_grad()是PyTorch中的一个操作，它用于清零所有被优化变量（通常是模型的参数）的梯度。
ThreeS_tones·2024-01-24 02:38

GPT应用程序的开发注意事项

许多深度学习框架如TensorFlow和PyTorch
super_Dev_OP·2024-01-24 02:36

大一统的 Ruff: All-in-One Linter & Formatter for Python

所以，去年我写pytorch-lightning-template的时候去调研了一波Python领域的Linter和Formatter来确保代码质量。第一次发现了Ruff，也就有了这篇文章。
陈序不懂程序·2024-01-24 02:30

Jetson TX2安装编译pytorch

2.首先安装环境依赖：因为是在python3下面安装pytorch，所以使用pip3。
啊啊啊啊啊1231·2024-01-24 00:33

transformer优化(一)-UNeXt 学习笔记

target=https%3A//github.com/jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch1.是什么？UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。
无妄无望·2024-01-23 22:07

transformer优化(二)-DETR 学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf代码地址：https://github.com/bubbliiiing/detr-pytorchhttps://github.com
无妄无望·2024-01-23 22:35

Pytorch Tensor 维度变换学习记录

1.改变shapetorch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape，返回一个新shape的Tensor，torch.view()是老版本的实现，torch.reshape()是最新的实现，两者在功能上是一样的。示例代码：importtorcha=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)print(a.view(4*1,28,28
随机惯性粒子群·2024-01-23 22:23

11种水果基于CNN训练python-pytorch环境

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：含有11种水果,包含['樱桃','橘子','火龙果','牛油果','猕猴桃','芒果','苹果','草莓','菠萝','西瓜','香蕉']，总共有2700多张图片集。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。行train.py文件就会将train.txt和val.txt里
资深码里奥·2024-01-23 21:31

[pytorch入门] 5. DataLoader的使用

简介dataset：数据集，提供数据dataloader：数据加载器，对数据进行加载，可以讲数据加载到神经网络当中从dataset中取数据时，通过在dataloader中设置参数来确定取数据的方式用法要fromtorch.utils.dataimportDataLoader参数：大部分参数都有默认值Args:dataset(Dataset):指定数据集batch_size(int,optional
晴空对晚照·2024-01-23 18:34

PyTorch入门（torchvision库中transforms和datasets的使用）

CenterCrop类RandomHorizontalFlip类ConvertImageDtype类Compose类torchvision.datasetstorchvision简介torchvision是pytorch
贫僧洗发爱飘柔·2024-01-23 18:33

pytorch快速入门（一）torchvision中的transforms（1）

解决两个问题1）transforms()如何使用2）为什么需要tensor数据类型1、transforms结构及用法[以ToTensor()为例]问题1）transforms()如何使用transforms.ToTensor()；作用将“PILImage”，“numpy.ndarray”转换为tensor2、代码实例1、在pycharm中输入下列代码fromPILimportImagefromto
半甜田田·2024-01-23 18:33

【小白学PyTorch】7.最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

机器学习炼丹术】的学习笔记分享>小白学PyTorch|6模型的构建访问遍历存储（附代码）小白学PyTorch|5torchvision预训练模型与数据集全览小白学PyTorch|4构建模型三要素与权重初始化小白学
风度78·2024-01-23 18:02

pytorch入门学习：torchvision.transforms

torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包一般用Compose把多个步骤整合到一起：transforms.Compose([transforms.CenterCrop(
山上有只羊M·2024-01-23 18:02

【小白学PyTorch】5.torchvision预训练模型与数据集全览

【机器学习炼丹术】的学习笔记分享>小白学PyTorch|4构建模型三要素与权重初始化小白学PyTorch|3浅谈Dataset和Dataloader小白学PyTorch|2浅谈训练集验证集和测试集小白学
风度78·2024-01-23 18:02

Pytorch：torchvision.transforms中常见函数使用方法

Pytorch：torchvision.transforms中常见函数使用方法常见的TransformsTotensorNormalizeresizeComposeRandomCrop随机裁剪代码中涉及到
十二口·2024-01-23 18:32

[pytorch入门] 3. torchvision中的transforms

torchvision中的transforms是transforms.py工具箱，含有totensor、resize等工具用于将特定格式的图片转换为想要的图片的结果，即用于图片变换用法在transforms中选择一个类创建对象，使用这个对象选择相应方法进行处理能够选择的类列表["Compose","ToTensor",#转化为tensor类型"PILToTensor","ConvertImageD
晴空对晚照·2024-01-23 18:30

nuaa-数据融合-基于强化学习的小游戏

目录一、写在前面二、安装pygame三、读整个项目文件中的README.md四、模拟强化学习(重点)4.1先装cuda4.2再装cuDNN4.3添加环境变量五、使用conda下载pytorch反转来了env.pymain.pyppo.py
不买Huracan不改名·2024-01-23 16:00

Ubuntu 20.04 安装pytorch并且配置yolov5

1.安装anacondahttps://www.anaconda.com/products/individual#linux下载64-Bit(x86)Installer(529MB)进入目标文件夹bashAnaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh，一路回车，中途输入yes1.1关闭默认开启（base）环境如果觉得默认开启（base）环境有点不爽，可输入以下命令改回常规情况：
锡城筱凯·2024-01-23 16:25

pythorch及tensorflow2.0以上版本的安装

前言从tensorflow1.X用到现在了，pytorch也是去年接触的，这两个框架都属于更新比较快的，因此难免更新自己的版本。最头疼的莫过于CUDA，cudnn这些东西的版本匹配。
Rayne_tab·2024-01-23 13:03

【基于BasicSR的GCFSR复现踩坑】

文章目录前言BasicSR快速开始Pytorch与cuda查看cuda版本安装对应的PytorchGCFSR的项目配置训练命令获取训练可选的参数，使用参数-h：Train_pipeline函数参数解析ResumeLoggerGoodLucklogoDataloader
东荷新绿·2024-01-23 12:08

pytorch学习笔记（十）

一、损失函数举个例子比如说根据Loss提供的信息知道，解答题太弱了，需要多训练训练这个模块。Loss作用：1.算实际输出和目标之间的差距2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）看官方文档每个输入输出相减取平均取绝对值再取平均第一个损失函数：L1Loss（差的绝对值取平均）需要注意输入输出N=batch_size你有多少个数据第一个损失函数：MSELoss（平方差误差，平方取平均）稳妥的写法是先
満湫·2024-01-23 10:45

如何利用PyTorch？

上一篇文章介绍了“WhatisPyTorch?”,本篇文章探讨一下“HowtousePyTorch？”
科学禅道·2024-01-23 10:45

[pytorch入门] 4. torchvision中数据集的使用

介绍文档可以去看官方文档可以在里面找到一些数据集的使用CIFAR10importtorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterdataset_transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(),])train_set=torchvi
晴空对晚照·2024-01-23 10:45

pytorch学习笔记（八）

Sequential看看搭建了这个能不能更容易管理，CIFAR-10数据集进行看一下网络模型CIFAR-10模型123456789输入进过一次卷积，然后经过一次最大池化，尺寸变成16*16了，在经过一次卷积尺寸没变，紧接着进过了一次最大池化，变成了8*8，再经过一次卷积通道数改变32→64，再经过一次池化变成4*4，然后展平，最后输出。（1-2）根据图里面看，32×32经过卷积后的尺寸仍然是32×
満湫·2024-01-23 10:14

Pytorch自动求导机制

PyTorch框架可以帮我们计算好反向传播，需要求导的，可以手动定义示例：#先构造一个随机的三行四列矩阵，两种方法都可以#方法1x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)
何仙鸟·2024-01-23 10:14

pytorch模型转caffe模型

记录一个好用的pytorch模型转caffe模型的方法，源码链接如下：https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe把代码clone下来后，进入example目录便可查看示例
chen_znn·2024-01-23 10:44

Pytorch文本分类入门

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)一、加载数据importosimportsysimportPILfromPILimportImageimporttimeimportcopyimportrandom
风筝超冷·2024-01-23 10:44

【PyTorch】6.Learn about the optimization loop 了解优化循环

Learnabouttheoptimizationloop了解优化循环OptimizingModelParameters优化模型参数现在我们有了模型和数据，是时候通过优化数据上的参数来训练、验证和测试我们的模型了。训练模型是一个迭代过程；在每次迭代中，模型都会对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集相对于其参数的导数的误差（如我们在上一节中看到的），并使用梯度下降优化这些参数。有关此过程的
冰雪storm·2024-01-23 10:44
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