torch张量

PyTorch安装教程保姆级教程

PyTorch是一款流行的深度学习框架，以下是一个基本的PyTorch安装教程：步骤1：安装Anaconda首先，你需要安装Anaconda，这是一个流行的Python发行版，包含了大量的科学计算和数据分析库
黑夜照亮前行的路·2024-02-03 08:01

安装torch包

pycharm中搜索torch安装；结果：安装失败。2.cmd中pipinstalltorch；结果：网络超时。下载不下来。
BISTU_CD·2024-02-03 08:17

Python离线下载torch与各种安装包

目的：在一个没有网络的win7电脑上部署python代码环境。一、确定部署环境电脑上的python版本我们需要明白win7上python版本最高为3.8.8，而很多安装包需要的python版本>=3.8。所以：3.8=3.8的环境下才可以使用。所以我们在一开始就要求python版本>=3.8，只是为了这里我们可以使用这些whl文件而已。到这里我们的离线安装包文件就准备好了。三、汇总离线安装包所有离
小仇学长·2024-02-03 08:17

PyTorch和TensorFlow的简介

一、PyTorch和TensorFlow的简介1.1PytorchPyTorch是由Facebook开发的一个开源深度学习框架，它提供了一个动态计算图模型，可以在GPU上运行。它于2017年首次发布。
三三木木七·2024-02-03 07:30

pytorch-动手学深度学习

目录2.预备知识2.1数据操作torch.arange()x.shapex.numel()x.reshape(m,n)torch.zeros((2,3,4))torch.ones((2,3,4))torch.randn
比三毛多一根头发·2024-02-03 07:25

Pytorch基础知识（9）单目标分割

本章将重点介绍使用PyTorch开发一个深度学习模型来执行单目标分割。在单目标分割中，我们感兴趣的是自动勾勒出图像中一个目标物体的边界。对象边界通常由二进制掩码定义。
求则得之，舍则失之·2024-02-03 07:54

【自然语言处理】P2 PyTorch 基础 - 张量

目录安装PyTorch张量创建张量操作张量索引、切片、联合操作CUDA张量本系列博文我们将使用PyTorch来实现深度学习模型等。PyTorch是一个开源的、社区驱动的深度学习框架。
脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 07:45

Pytorch-统计学方法、分布函数、随机抽样、线性代数运算、矩阵分解

Tensor中统计学相关的函数torch.mean()#返回平均值torch.sum()#返回总和torch.prod()#计算所有元素的积torch.max()#返回最大值torch.min()#返回最小值
小旺不正经·2024-02-03 07:14

PyTorch][chapter 13[李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-2]

前言：接上篇CSDN这里面重点讲下面4个方面目录：PCA-AnotherPointofview（SVD）PCA和AutoEncoder的关系PCA的缺点PCAPython例子一PCA-AnotherPointofview以手写数字7的图像为例，它由不同的笔画结构组成,分别为则手写数字7可以表示为上图1.1损失函数我们要找到一组向量使得最小(公式1.1）有论文证明过，这个最优解就是SVD奇异分解结果
明朝百晓生·2024-02-03 07:44

PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍

backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分，它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。
科学禅道·2024-02-03 07:35

体悟PyTorch的优雅

——PyTorch是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。——PyTorch的设计最符合人们的思维。编程是一门艺术，编程可以很优雅。研究可以很优雅，研发也可以很优雅。我们的人生可以很优雅！
科学禅道·2024-02-03 07:35

如何在docker中访问电脑上的GPU？如何在docker中使用GPU进行模型训练或者加载调用？

dockerrun-it--rm--gpusallycj520/centos:1.0.0nvidia-smi先看看stackoverflow上的问题：HowcanIhavePyTorchcoderunviaaDockerscriptusem
代码讲故事·2024-02-03 03:59

PyTorch如何使实验结果可复现

如果需要保证可重复性，可以使用如下设置:fromtorch.backendsimportcudnncudnn.benchmark=Fals
京漂的小程序媛儿·2024-02-03 02:20

毕业设计：YOLOv8车牌识别系统 深度学习 LPRNet算法 pytorch 大数据 （源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python3.8YOLOv8深度学习LPRNet算法pytorch项目介绍：基于YOLOv8+LPRNet进行车牌检测
q_3548885153·2024-02-03 01:36

嵌入式人工智能硬件平台分类

1带高级操作系统的嵌入式平台比如linux，安卓，cortex-A，高端处理器，比如s5pv210可以直接部署pytorchtessorflow深度学习框架训练和推理可以同在嵌入式端。
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:03

chatGLM-Windows环境安装

Windows系统下环境安装一、概要不同安装方式安装python安装Nvidia驱动安装cuda与cuddn安装PyTorch与TensorFlow二、安装文件：百度网盘链接：https://pan.baidu.com
沧海之巅·2024-02-02 20:30

【工程记录】ChatGLM3-6B 部署的详细教程（Windows）

1.环境配置Github地址：ChatGLM3作者注释：transformers库版本推荐为4.30.2，torch推荐使用2.0及以上的版本，以获得最佳的推理性能。为了防止依赖之间的版本冲突，
LZXCyrus·2024-02-02 20:30

ApacheCN 2019.4~7 总结

在这段时间里：这些已有的项目即将完结，为所有贡献者点个赞：PyTorch1.0中文文档Seaborn0.9中文文档ImpatientJavaScript中文版OpenCV4.0中文文档UCBCS61b课本
布客飞龙·2024-02-02 20:57

(新手亲测有效)bug解决：在用显存24G的3090采用LoRA微调ChatGLM-6B（FP16）时报错torch.OutOfMemoryError:CUDA out of Memory.

理论上，ChatGLM-6B（FP16）模型部署运行时需要大约13G的显存空间即可。在采用LoRA对ChatGLM-6B（FP16）进行微调时，显存空间会占用到20G多一点（参考LLM-ChatGLM-6BLora微调与推理_chatglm2-6b训练lora-CSDN博客），按照这个情况，显存为24G的3090显卡是足够对其运行的。但是，在运行Chatglm_lora_tuning.py时出现的
韬小志·2024-02-02 20:34

引入本地PyTorch自动混合精度以在NVIDIA GPU上进行更快的训练

默认情况下，大多数深度学习框架（包括PyTorch）都采用32位浮点（FP32）算法进行训练。但是，对于许多深度学习模型而言，这对于获得完全准确性不是必需的。
孙琪翔·2024-02-02 20:33

PyTorch RNN Regression

 循环神经网络RNN及时预测时间序列.更多可以查看官网:*PyTorch官网载入数据假设想要用sin的曲线预测出cos的曲线.imageimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed
Jancd·2024-02-02 19:56

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

本篇博客，尝试用dl4j的张量运算库nd4j来实现梯度下降法求多元线性回归，并比较GPU和CPU计算的性能差异。
zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ

delmodel,tokenizer,pipeimporttorchtorch.cuda.empty_cache()如
javastart·2024-02-02 17:48

使用 PyTorch 构建 NLP 聊天机器人

这个全面的教程将利用PyTorch和Python从头开始构建聊天机器人，涵盖模型架构、数据准备、训练循环、评估和部署。
无水先生·2024-02-02 16:09

解决jupyter notebook主题更改、解决工具栏隐藏的问题

安装主题包进入对应的环境condaactivatepytorch(环境名字自己根据本地环境换)输入命令行，下载主题包pipinstall--upgradejupyterthemes输入命令，查看主题jt-lAvailableThemes
尘埃飞舞·2024-02-02 14:41

torch与cuda\cudnn和torchvision的对应

以上图片来源于这篇博客于是，我需要手动下载0.9.0torchvision直接在网站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/后面加上torchvision，就不用
LinlyZhai·2024-02-02 14:31

tqdm在pytorch中的使用

tqdm库的主要作用是可视化当前网络训练的进程，下载方式为在终端中输入：pipinstalltqdm考虑下面一个常见的训练过程：forepochinrange(num_epochs):##对训练数据的迭代器进行迭代计算forstep,(b_x1,b_y)inenumerate(train_loader):b_x1=b_x1.cuda()b_y=b_y.cuda()output=mlp1(b_x1)
独憩·2024-02-02 13:40

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel
hi_ly_51·2024-02-02 13:25

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用
全栈开发圈·2024-02-02 12:46

【torch与torchvision的对应关系】torchvision自动安装解决方案

torch与torchvision对应关系，来源：官方Repo:visiontorchtorchvisionpythonmain/nightlymain/nightly>=3.8,=3.8,=3.8,=
Casia_Dominic·2024-02-02 12:47

【如何查看自己所安装的python、torch、torchvision版本】

61a8545098aa4304bf32c582dff3bd7e.png#pic_center)进入cmd界面之后输入python，即可看到自己安装的python版本，同时也是进入了python环境在python环境中输入importtorch
Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

【深度学习】多卡训练__单机多GPU方法详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）

【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel
Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案：add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息

文章目录一、add_graph()1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.可视化操作步骤：Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、
Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

集显如何安装pytorch （CPU）

目录前言1.注意事项2.CPU版前言此为记录贴，原先都是独显，安装GPU，第一次查看发现是集显，没有配备的GPU1.注意事项验证自身是否为独显：cmd下执行DxDiag如果Graphics则为集显，代表只能操作CPU模块的如果为独显，执行nvidia-smi，有这种情况：'nvidia-smi'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。一般都是没有配备环境变量默认位置在C:\Progra
码农研究僧·2024-02-02 11:57

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

目前深度学习模型在移动端的使用已越来越广泛，而移动端设备的性能表现自然无法与PC端相提并论，目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile
彧侠·2024-02-02 10:59

海洋鱼类检测7种YOLOV8NANO

免费】海洋鱼类检测，7种类型，YOLOV8训练，转换成ONNX，OPENCV调用资源-CSDN文库采用YOLOV8NANO训练模型，得到PT模型，然后转换成ONNX，供OPENCV的DNN调用，摆脱PYTORCH
hnsdgxylh·2024-02-02 10:09

PyTorch优化算法：torch.optim.Adam 的参数详解和应用

torch.optim.Adam是PyTorch中实现Adam优化算法的类。
阿罗的小小仓库·2024-02-02 09:59

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow的基本概念1.张量（Tensor）在T
bboo517·2024-02-02 09:28

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

1.torch.nntorch.nn是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。
科学禅道·2024-02-02 09:23

Pytorch从零开始实战18

Pytorch从零开始实战——人脸图像生成本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——人脸图像生成环境准备模型定义开始训练可视化总结环境准备本文基于Jupyternotebook
Liquor999·2024-02-02 09:53

PyTorch与TensorFlow的安装与介绍

人工智能大模型的技术框架人工智能大模型，如OpenAI的GPT-4，涉及到的技术栈主要包括以下几个方面：深度学习框架：TensorFlow,PyTorch等，这些框架提供了构建和训练深度学习模型的必要工具
super_journey·2024-02-02 09:22

【pytorch】anaconda使用及安装pytorch

https://zhuanlan.zhihu.com/p/348120084https://blog.csdn.net/weixin_44110563/article/details/123324304介绍Conda创建环境相当于创建一个虚拟的空间将这些包都装在这个位置，不需要了可以直接打包放入垃圾箱，同时也可以针对不同程序的运行环境选择不同的conda虚拟环境进行运行。例如：env1装了pyto
开心星人·2024-02-02 09:21

pytorch_car_caring 排坑记录

pytorch_car_caring排坑记录任务踩坑回顾简单环境问题代码版本问题症状描述解决方法cuda问题（异步问题）症状描述解决方法任务因为之前那个MPC代码跑出来的效果不理想，看了一天代码，大概看明白了
Debug的魔法小马·2024-02-02 09:51

PyTorch的 torch.unsqueeze() 和 torch.squeeze()方法详解

torch.unsqueeze()定义:torch.unsqueeze(input,dim)返回一个新的张量，该张量为指定位置dim增加了一个大小为1的维度。
实名吃香菜·2024-02-02 09:51

pytorch调用多个gpu训练，手动分配gpu以及指定gpu训练模型的流程以及示例

torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")当使用上面的这个命令时，PyTorch会检查系统是否有可用的CUDA支持的GPU。
筱筱西雨·2024-02-02 09:20

【Pytorch】CNN中的Attention

目录更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-wise还是spatial-wise举一个Spatial-ChannelAttention的例子使用广泛的Dot-productAttentionattention机制中的query,key,value的概念解释Attention的一个例子更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-
leSerein_·2024-02-02 09:16

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络Pytorch
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision
FriendshipT·2024-02-02 09:15

pytorch调用gpu训练的流程以及示例

基本步骤如下检查CUDA是否可用：使用torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。指定设备：可以使用torch.device(“cuda:0”)来指定要使用的GPU。
筱筱西雨·2024-02-02 09:15

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow的核心概念是张量（Tensor），它是多维数组的扩展，可以表示各种数据类型。张量是数据流图中的节点和边的传递。通过张量，TensorFlow可以有效地管理和处理大量的数据
M1r4n·2024-02-02 09:44
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