torch张量

Dataloader加载数据集

文章目录回顾Epoch,Batch-Size,Iterations糖尿病Dataset构建数据集实现代码DataLoader使用糖尿病分类预测代码torchvision.datasets练习练习回顾上节课使用全部数据进行训练
chairon·2024-01-30 05:36

基于PyTorch和TensorFlow框架保存模型和load模型的方法

PyTorch中的保存模型和调用模型：1.保存整个模型PyTorch提供了torch.save函数，可以用来保存整个模型，包括模型的架构和参数。
luyanpingya·2024-01-30 04:45

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）+ pytorch学习（Resnet代码实现）

1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch
@默然·2024-01-30 03:01

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）+ pytorch学习

1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch
@默然·2024-01-30 03:31

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+ pytorch学习

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接
@默然·2024-01-30 03:58

PyTorch入门之Tensor综合-含操作/运算、机器学习的关系、稠密张量与稀疏张量的定义等

向量可以看成是一维表格，向量中元素的位置需要通过其索引确定，表示为矩阵可以看成是二维表格，矩阵中的元素位置需要通过其行号和列号确定，表示为：张量(Tensor)可以视为矩阵的扩展，可以用于表示无穷维度的数据如果我们用标量
AI小白龙*·2024-01-29 21:34

Transformer模型 | Pytorch实现Transformer模型进行时间序列预测

Transformer模型最初是为了处理自然语言处理任务而设计的，但它也可以用于时间序列预测。下面是将Transformer模型应用于时间序列预测的一般步骤：数据准备：准备时间序列数据集，包括历史观测值和目标预测值。通常，你需要将时间序列转换为固定长度的滑动窗口序列，以便输入到Transformer模型中。特征编码：对于时间序列数据，你需要将每个时间步的特征进行编码。这可以包括使用嵌入层将离散特征
算法如诗·2024-01-29 19:53

在MLU370上保存模型、读取模型时候报错

RuntimeError:AttemptingtodeserializeobjectonaCUDAdevicebuttorch.cuda.is_available()isFalse.IfyouarerunningonaCPU-onlymachine
技术宅学长·2024-01-29 18:27

anaconda虚拟环境添加第三方的库tensorbordX,torchvision,tqdm,opencv-python,pillow,tensorflow,keras

系列文章目录一、conda新建配置python3.8的虚拟环境，安装torch-cuda1.8，torchtext0.9.0，huggingface的transformers库anaconda虚拟环境添加第三方的库系列文章目录前言一
LinlyZhai·2024-01-29 18:00

深度学习一些有用的网站

Pytorch官方网站https://pytorch.org/get-started/previous-versions/查询期刊会议的排名网站https://www.aminer.cn/ranks/conf
LinlyZhai·2024-01-29 18:27

虚拟环境中设置代理以及pip install

afterconnectionbrokenby'NewConnectionError(':Failedtoestablishanewconnection:[Errno101]网络不可达')':/whl/torch_stable.ht
wwqily·2024-01-29 16:44

使用Bert报错：Bert输出为字符串

在transfromer库3.X版本后，模型不再返回张量的元组，而是返回特定对象。pipshowtransformer指令查看版本。如果版本高于4.0，那么输出的确实会是字符串
wwqily·2024-01-29 16:13

关于如何选择训练模型中的随机种子

寻找办法1：torch.manualseed(3407)isallyouneed:Ontheinfluenceofrandomseedsindeeplearningarchitecturesforcomputervision
wwqily·2024-01-29 16:13

搭建pytorch

安装anacondaconda使用清华源pip也使用清华源见tensorflow安装创建虚拟环境condacreate-npytorchpython==3.7.7pip安装pip3installtorch
xiewangzhenyan_·2024-01-29 16:13

anaconda创建python3.7+1.7.1+gpu虚拟环境

问题描述项目需要，创建一个python3.7的pytorch1.7的环境。解决方案：1.打开anacondaprompt查看环境:condainfo-e除了base环境啥也没有。
甜度超标°·2024-01-29 16:11

Python&aconda系列：Torch not compiled with CUDA enabled 报错的归纳总结

TorchnotcompiledwithCUDAenabled报错的归纳总结一.'
坦笑&&life·2024-01-29 15:51

Pytorch的安装

Pytorch的安装PyTorch的安装绝对是一个不是那么简单的过程，或多或少总是会出现一些奇奇怪怪的问题，这里分享记录一下PyTorch的安装心得。
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

深度学习：Softmax回归

下面我们将从softmax回归模型的原理开始介绍，最后我们同样会基于PyTorch来实现基本的softmax模型。1、分类问题假设现在我们需要对图像进行分类，每次输入的数据是一个2x2的灰度图像。
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

Docker光速搞定深度学习环境配置！

还有就是最恶心的深度学习环境，配置Cuda，Cudnn，Pytorch，TensorFlow，Opencv，G
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

python&anconda系列：【ChatGLM2-6B】运行问题、【ChatGLM2-6B】环境部署

aconda系列：Anacond、Miniconda的下载安装配置教程详解CUDA、cuDNN安装python&anconda系列（亲测有效）：window11系统CUDA、cuDNN安装以及环境变量配置Pytorch
坦笑&&life·2024-01-29 15:15

Anaconda中安装包下载超时

转自：Anaconda中Python安装包下载超时-代码先锋网前言在使用conda安装tensorflow，pytorch,opencv等包时，可能时由于包大小比较大，网络连接等原因导致安装包下载超时，
gaoenyang760525·2024-01-29 14:06

配置pytorch+cuda深度学习开发环境

本文介绍基于pytorch+cuda的开发环境。
zhangzq02·2024-01-29 13:10

DialoGPT遇到的相关问题及解决方案

这篇博客主要记录了参考DialoGPT官方说明复现所踩的一些坑，持续更新目录一、创建anaconda环境LSP问题1直接condaenvcreate-fLSP-linux.yml-nLSP导致安装的pytorch
知识的芬芳和温柔的力量全都拥有的小王同学·2024-01-29 12:57

Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX

Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX在很早很早以前（至少一个半月），我做过几节关于tensorboard的学习记录。
我的昵称违规了·2024-01-29 11:20

运行yolo v8 YOLOv8-CPP-Inference C++部署遇到的问题

环境：openCv:4.8.0torch:2.0.0cuda:cuda_11.7.r11.7遇到问题：(tools)rog@i7:~/my_file/obj/ultralytics/examples/YOLOv8
YANGXUSHI520·2024-01-29 09:03

bert新闻标题分类

使用bert完成文本分类任务，数据有20w，来自https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch/tree/master
木下瞳·2024-01-29 08:14

PyTorch复现网络模型VGG

VGG原论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556VGG是VisualGeometryGroup（视觉几何组）的缩写，它是一个在计算机视觉领域中非常有影响力的研究团队，主要隶属于牛津大学的工程系和科学系。VGG以其对卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）结构的研究而闻名，特别是在ILSVRC（ImageNetLargeScal
DogDaoDao·2024-01-29 08:13

利用“bert模型”预测英语“完形填空”答案

被课程大作业逼着学习了解了一下bert，转念一想，这不是正好用来解答英语完形填空作业吗，因此有了以下代码：首先我们导入会用到的库啊，pytorch_pretrained_bert这个库我是第一次用啊，需要去
野生的野蛮人·2024-01-29 08:41

pytorch交换数组元素坑

写PermutePatch时遇到一个bug：在试图交换PyTorch数组的两个元素时，两个位置都变成同一个元素！具体见测试代码。
HackerTom·2024-01-29 08:36

bert实现完形填空简单案例

，下载可参考：bert预训练模型下载-CSDN博客通过这个案例来了解一下怎么使用预训练模型来完成下游任务，算是对怎么使用bert的流程有一个初步的了解，代码都写注释了，直接看代码注释就好：importtorchfromtransformersimportBertTokenizer
木下瞳·2024-01-29 08:06

多智能体强化学习--MAPPO(pytorch代码详解)

标题代码详解Actor和Critic网络的设置代码详解代码链接（点击跳转）Actor和Critic网络的设置基本设置：3个智能体、每个智能体观测空间18维。Actor网络：实例化一个actor对象，input-size是18Critic网络：实例化一个Critic对象，input-size是18x3=54在choose_action调用actor网络的时候，传入的直接是三个智能体的参数，tenso
还有你Y·2024-01-29 08:04

【问题解决】CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. This error may appear if you passed in a non-contiguous input

当pytorch代码报错如下时，你是不是搜了半天发现都是让加.contiguous()，但是加了没用RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED.Thiserrormayappearifyoupassedinanon-contiguousinput
呆呆的猫·2024-01-29 08:14

使用清华镜像安装pytorch

前期准备：1、配置python环境，python3.82、安装Anaconda最新版（建议通过清华镜像下载安装包）3、配置CUDA11.4（前提是电脑有NVIDIA显卡）安装pytorch：（1）网上好多推荐使用
海浪在开花·2024-01-29 08:11

李沐深度学习PyTorch版001 | [000-0004]

目录1、深度学习简介2、安装环境3、数据操作（1）N维数组（2）创建数组①新建一个张量。②通过shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数。
柠檬不萌只是酸i·2024-01-29 06:47

PyTorch学习---2.自动求梯度

自动求梯度首先给大家介绍几个基本概念：方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。偏导数：是多个数（每元有一个）；是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数，因此二元函数就有两个偏导数。偏导函数：是一个函数；是一个关于点的偏导数的函数。梯度：是一个向量；每个元素为函数对一元变量的偏导数；它既有大小（其大小为最大方向导数），也有方向。摘自《方向导数与梯度》梯度从本质上来说也是导数的一种
与世无争小菜鸡·2024-01-29 05:53

PyTorch入门：基本安装与使用指南

PyTorch，作为一个由Facebook开源的深度学习框架，凭借其简洁、灵活和高效的特性，吸引了大量用户的关注。本博客将带你了解如何安装PyTorch，并简单介绍其使用方法。
GT开发算法工程师·2024-01-29 03:35

Pytorch中torch.stack() 函数解析

一.torch.stack（）函数解析1.函数说明：1.1官网：torch.stack()，函数定义及参数说明如下图所示：1.2函数功能沿一个新维度对输入一系列张量进行连接，序列中所有张量应为相同形状，
逍遥_yjz·2024-01-29 01:59

实践torch.fx第一篇——基于Pytorch的模型优化量化神器

第一篇——什么是torch.fx今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：什么是torch.fx基于torch.fx做量化基于
OLDPAN·2024-01-29 00:21

torchvision.datasets

文章目录torchvision介绍torchvision.datasets使用手写数字MNIST识别torchvision.dasets.mnist数据集创建Dataloader创建模型搭建训练测试结果可视化
syugyou·2024-01-28 23:00

torch.utils.data.Dataset

文章目录torch.utils.data.Dataset结构示例超分辨率数据集bsd_300__getitem__()transformimagenet22k数据集__getitem__()RelatedLinkstorch.utils.data.Dataset
syugyou·2024-01-28 23:00

torch.nn.functional.pad()

torch.nn.functional.pad()用于对张量进行填充。
syugyou·2024-01-28 23:29

torch.nn.ModuleList()

torch.nn.ModuleList()与Module,ModuleDict,Sequential同属于容器和通常的pythonlist一样进行append,extend,insert操作，但是参数会自动注册示例
syugyou·2024-01-28 23:59

torchvision.datasets的三个基础类

文章目录总结RelatedLinks使用示例CIFAR10VOCSegmentationVisionDatasettorchvision.datasets.folderfind_calsses()make_dataset
syugyou·2024-01-28 23:58

PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像小结系列链接0.前言DCGAN(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks
盼小辉丶·2024-01-28 23:44

PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)

PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1模型介绍1.2模型与数据集分析2.实现条件生成对抗网络小结系列链接0.前言条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarialNetwork
盼小辉丶·2024-01-28 23:12

1章 TensorFlow

TensorFlow的含义张量数据表征的一种方式，让张量在图中流动。TensorFlow基本架构TensorFlow的特点只要能将计算表是成数据流图，就可
啊哈JC熙·2024-01-28 22:01

第1周学习：深度学习和pytorch基础

第1周学习：深度学习和pytorch基础01-绪论一、机器学习简介二、几种学习模型三、名词解释02-神经网络基础一、为什么说神经网络是黑盒的？
随风漂流l·2024-01-28 21:03

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时
robin_ze·2024-01-28 21:32

task1

推荐里面的第一、第二个答案pytorch常用函数本视频用了许多pytorch的函数，由于不是太了解pytorch内的函数，因此查询记录了一下。
欧飞红·2024-01-28 21:37

Informer实战：Informer应用自己的数据 时间序列预测船舶轨迹预测实战

视频讲解：Informer实战：Informer替换自己的数据时间序列预测船舶轨迹预测实战_哔哩哔哩_bilibili本博客付完整的代码数据importargparseimportosimporttorchfromexp.exp_informerimportExp_Informerparser
一枚爱吃大蒜的程序员·2024-01-28 19:54
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