torch学习笔记第3页

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers

Nerous_·2025-03-21 19:15

rust学习笔记16-206.反转链表(递归)

rust函数递归在14中已经提到，接下来我们把206.反转链表，用递归法实现递归函数通常包含两个主要部分：基准条件（BaseCase）：递归终止的条件，避免无限递归。递归步骤（RecursiveStep）：将问题分解为更小的子问题，并调用自身来解决这些子问题。//Definitionforsingly-linkedlist.#[derive(PartialEq,Eq,Clone,Debug)]pu

水蜜桃one·2025-03-21 13:59

day11 学习笔记

文章目录前言一、类方法二、静态方法三、构造方法四、魔术方法前言通过今天的学习，我掌握了更多Python中有关面向对象编程思想中方法的概念与操作，包括类方法，静态方法，构造方法，魔术方法一、类方法类方法是属于类的行为，一般使用类而非对象进行调用类方法需要使用@classmethod装饰器定义类方法至少有一个形参用于绑定类，约定为cls类和该类的实例都可以调用类方法，但一般不用实例进行调用类方法不能访

豆豆·2025-03-21 11:35

vllm安装踩坑

今天是2024/7/18.vllm0.5.2最近一周出了个不好搞的新issue，会遇到torch.ops.

蒸土豆的技术细节·2025-03-21 10:27

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消

小众AI·2025-03-21 10:57

【ai】mocap：conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision

安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx：安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的，

等风来不如迎风去·2025-03-21 05:41

Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符（专题五十三）

提示本教程自PyTorch2.4起已弃用。有关PyTorch自定义操作符的最新指南，请参阅PyTorch自定义操作符。PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。

AI专题精讲·2025-03-21 04:36

部分标签数据集生成与过滤特定标签方法

代码包含了多个类和函数，主要分为以下几部分：数据预处理与加载：使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集，并对其进行标准化处理。

阳光明媚大男孩·2025-03-21 03:32

使用spring data MongoDB对MongoDB进行简单CURD操作示例

本文章为作者个人学习笔记，仅作参考。

其实我就是个萌新·2025-03-21 03:00

模型部署实战：PyTorch生产化指南

模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程

小诸葛IT课堂·2025-03-21 01:45

下一代模型技术演进与场景应用突破

主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。

lmtealily·2025-03-20 21:37

JDK8 Stream 数据流效率分析，Java开发你需要了解的那些事

集合类库也提供了便捷的方式使我们可以以操作流的方式使用集合、数组以及其它数据结构；作为阅读福利，小编也整理了一些Java学习笔记（包含面试真题+脑图

气质大叔·2025-03-20 20:01

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互：直接从预收集的静态数据集学习数据效率高：复用历史经验

进取星辰·2025-03-20 19:52

numpy学习笔记3：三维数组 np.ones((2, 3, 4)) 的详细解释

numpy学习笔记3：三维数组np.ones((2,3,4))的详细解释以下是关于三维数组np.ones((2,3,4))的详细解释：1.三维数组的形状形状(2,3,4)表示：最外层维度：2个“层”（或

宁宁可可·2025-03-20 18:42

Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF

HuggingFace模型格式全解析：从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式，以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。

mingo_敏·2025-03-20 17:37

Ts学习笔记

一、Ts与Js区别TsJsJavaScript的超集，用于解决大型项目的代码复杂性一种脚本语言，用于创建动态网页。强类型，支持静态和动态类型动态弱类型语言可以在编译期间发现并纠正错误只能在运行时发现错误不允许改变变量的数据类型变量可以被赋予不同类型的值二、Ts基础类型：boolean,number,string,undefined,null,any,unknown,void，neverany,un

初学者7.·2025-03-20 17:35

numpy学习笔记2：ones = np.ones((2, 4)) 的详解

numpy学习笔记2：ones=np.ones((2,4))的详解np.ones()是NumPy中用于创建全1数组的核心函数，其用法和参数与np.zeros()类似，但生成的数组元素值全部为1。

宁宁可可·2025-03-20 14:17

numpy学习笔记10：arr *= 2向量化操作性能优化

numpy学习笔记10：arr*=2向量化操作性能优化在NumPy中，直接对整个数组进行向量化操作（如arr*=2）的效率远高于显式循环（如foriinrange(len(arr)):arr[i]*=2

宁宁可可·2025-03-20 13:05

Python个人学习笔记（17）：模块（sys、pickle&json）

五、sys模块sys.exit()：退出while1:print(123)sys.exit(0)#程序退出，0是正常退出，1是非正常退出，记录在日志中sys.version：得到当前解释器的运行环境sys.platform：运行平台，win32=windows代码：print(sys.version)print(sys.platform)结果：3.13.0(tags/v3.13.0:60403a5

NEET_LH·2025-03-20 12:25

python学习笔记之异常（内置标准异常总结）

python异常处理机制异常处理是python的一种高级工具，当异常发生时，程序会停止当前的所有工作，跳转到异常处理部分去执行。异常既可以是程序错误引发的，也可以由代码主动触发。异常处理基本结构try:可能引发异常的代码except异常类型名称：异常处理代码else：没有发生异常时执行的代码异常报错：try：classtest:defgetdata(self):returnself.datay=t

Molly_DD·2025-03-20 12:54

LeetCode98-验证二叉搜索树

上个星期和导师去了华农一趟名义上是和导师去参加一个国家级的项目其实没我啥事都是我导师在那口若悬河当时和那边的本科生去了另一间会议室交流了关于GAN的知识偶然听说大家都在用pytorch好像最新版的也挺好用的反正就是学术界目前主要用这个框架工业界主要用

学习的学习者·2025-03-20 09:33

TCP/IP学习笔记(5) --IP选路

静态IP选路一个简单的路由表选路是IP层最重要的一个功能之一。前面的部分已经简单的讲过路由器是通过何种规则来根据IP数据包的IP地址来选择路由。这里就不重复了。首先来看看一个简单的系统路由表。命令:routeprint|more对于一个给定的路由器，可以打印出五种不同的flag。U表明该路由可用。G表明该路由是到一个网关。如果没有这个标志，说明和Destination是直连的，而相应的Gatewa

ox0080·2025-03-20 06:32

人工智能（AI）系统化学习路线

人工智能技术正在重塑各行各业，但许多初学者容易陷入误区：❌盲目跟风：直接学习TensorFlow/PyTorch，忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵：只看理论不写代码，无法解决实际问题。

xiaoyu❅·2025-03-20 00:44

嵌入式C语言学习笔记（2）

1.数组指针数组指针本质上就是一个指针，它里面存放的是数组的首地址。#includevoidshow(int(*p)[4],intn){for(inti=0;i4*4=16;3.命令行传递参数，main函数的标准格式intmain(intargc,constchar*argv[]){return0;}//argc：参数的个数包括./a.out//argv：参数的值列表argv[0]="./a.ou

愿抬头有阳光·2025-03-19 23:32

C++学习笔记：引用

引用是已知变量的别名，通过将引用变量用作参数，函数将使用原始数据而不是其副本。下面将r作为a的别名：inta;int&r=a;就像char*是指向char的指针一样，int&是指向int的引用。（a和r指向相同的值和内存单元)注意：&r表示r引用变量的地址。引用和指针的区别1.必须在声明引用时将其初始化，而不能像指针那样先声明再赋值。2.引用更接近const指针，一旦与某个变量关联起来便有一直效忠

etp_·2025-03-19 23:32

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。

意.远·2025-03-19 19:36

React学习笔记20

一、React.forward1.1、作用通过ref暴露子组件的DOM1.2、场景说明1.3、语法实现//子组件constInput=forwardRef((props,ref)=>{return})//父组件functionfather_component(){constinputRef=useRef(null)constfocus=(ref)=>{ref.current.focus()}ret

充气大锤·2025-03-19 17:22

使用LoRA微调LLaMA3

步骤一：环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN，并验证GPU是否可用。

想胖的壮壮·2025-03-19 16:12

C++学习笔记:函数重载及函数模板

函数重载默认参数能让你使用不同数目的参数调用同一个函数，而函数多态（函数重载）能让你使用多个同名函数。----一般完成类似的工作，但一定使用不同的参数列表（函数特征标）。下面定义一组原型如下的print()函数voidprint(constchar*str,intwidth);voidprint(doubled,intwidth);voidprint(longl,intwidth);编译器根据参数

etp_·2025-03-19 14:26

PyTorch 深度学习博客

PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客！在这里，我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中，我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

Gymnasium学习笔记

1.Customwrapper[doc]1.1reset()方法重写说明重写函数模板：defreset(self,**kwargs):obs=super().reset(**kwargs)...returnobs1.1.1签名解释Deepseek-r1-Cursor:reset()方法的定义如下：defreset(self,*,seed=None,options=None):...注意参数前的星号

songyuc·2025-03-19 12:15

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训

·2025-03-19 11:59

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。

Fansv587·2025-03-19 11:01

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

在PyTorch里，torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身

Fansv587·2025-03-19 11:58

pytorch小记（十二）：pytorch中 masked_fill_() vs. masked_fill() 详解

pytorch小记（十二）：pytorch中masked_fill_（）vs.masked_fill（）详解PyTorch`masked_fill_()`vs.

墨绿色的摆渡人·2025-03-19 07:25

pytorch小记（十）：pytorch中torch.tril 和 torch.triu 详解

pytorch小记（十）：pytorch中torch.tril和torch.triu详解PyTorch`torch.tril`和`torch.triu`详解1.

墨绿色的摆渡人·2025-03-19 07:55

Pytorch torch.prod函数介绍

torch.prod是PyTorch库中的一个函数，用于计算输入张量中所有元素或者指定维度上元素的乘积。下面将从函数的基本语法、参数、返回值、使用示例几个方面进行详细介绍。

qq_27390023·2025-03-19 07:22

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

ROS学习笔记之深度相机仿真、小结

通过Gazebo模拟kinect摄像头，并在Rviz中显示kinect摄像头数据。实现流程:kinect摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的xacro文件，为机器人模型添加kinect摄像头配置；将此文件集成进xacro文件；启动Gazebo，使用Rviz显示kinect摄像头信息。1.Gazebo仿真Kinect1.1新建Xacro文件，配置kinetic传感器信息//这

要好好养胃·2025-03-19 05:10

ROS学习笔记之摄像头仿真及显示

通过Gazebo模拟摄像头传感器，并在Rviz中显示摄像头数据。实现流程:摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的xacro文件，为机器人模型添加摄像头配置；将此文件集成进xacro文件；启动Gazebo，使用Rviz显示摄像头信息。1.Gazebo仿真摄像头1.1新建Xacro文件，配置摄像头传感器信息有几个要自行修改的地方，基本设置和laser有相同的部分，不做赘述。//实

要好好养胃·2025-03-19 05:09

深度学习中的Channel，通道数是什么？

一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是：torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下：16

%KT%·2025-03-19 02:39

lxml学习笔记

问题1：有一个XML文件，如何解析问题2：解析后，如果查找、定位某个标签问题3：定位后如何操作标签，比如访问属性、文本内容等fromlxmlimportetree->导入模块，该库常用的XML处理功能都在lxml.etree中requests+lxml解析小from lxml import etree import requests page = 1 url = 'http://www.

weixin_33843409·2025-03-19 01:01

python，squeeze的详细解释，代码并进行解释

目录python，squeeze的详细解释，代码并进行解释Python中的squeeze操作主要作用：PyTorch中的squeeze示例1：去除所有单维度示例2：指定去除维度NumPy中的squeeze

资源存储库·2025-03-18 20:59

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri

进取星辰·2025-03-18 19:17

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。