torch.gather()torch.gather(input,dim,index,*,sparse_grad=False,out=None)→Tensor参数解释：input(Tensor)–thesourcetensordim

1什么是风格迁移howto：还是cnn，输入是图像，输出和上一章相比，不是数字，而是图像。意义：给一张图像输入，可以输出指定风格化处理的图像2风格迁移发展简史早期针对图像局部特征（纹理生成）或特定风格/场景建立模型，迁移时通过套用模型提取图片纹理或转化风格。缺点是特征/风格单一，无法通用。2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移，效果很好，并成为了主流。神经网络做风格迁移前，主要有纹理生

参考教材：动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。

2实现思路实现思路是想通过pytorch做一个CNN模型的训练，然后根据给出的图片进行类型的预测。3数据集我没有数据集，仅有的一些图片是之前委托我做程序的bro给的

PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。

四面交叉面：模型上线时应该注意的事，如果请求过高模型服务挂了怎么办，tensorflow和torch的区别，如何降低模型复杂度

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。但是，更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵），来指导参数的更新关于使用更高阶导数的优化器基类的描述。在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶

Colab：https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具，享受免费计算资源-阿里云天池移动九天：https://jiutian.10086.cn/edu/#/homekagglekaggl

Pytorch报错如下：PytorchdistributedRuntimeError:Addressalreadyinuse原因：模型多卡训练时端口被占用，换个端口就好了。

查看Dockerfile以下是详细的解释：#使用更具体的标记来固定基础镜像版本，确保环境一致性FROMnvcr.io/nvidia/pytorch:23.01-py3#设置工作目录和环境变量WORKDIR

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。

它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深

LayerNormimporttorchfromtorchimportnnclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,hidden_size,eps=1e-6)

Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

一、示例这里是一个示例，展示如何保存和加载模型、优化器的状态以恢复训练：保存与加载模型和优化器状态的示例importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim

在PyTorch中，学习率调度器（scheduler）用于动态调整优化器的学习率。调度器的状态文件保存了在训练过程中与学习率调度相关的信息。

技术栈深度学习框架：PyTorch目标检测算法：YOLOv4-tiny编程语言：Python硬件加速：GPU（如果可用）功能特

正态分布，尺度需要大于0，解决办法scale=F.softplus(scale)Traceback(mostrecentcalllast):Theaboveexceptionwasthedirectcauseofthefollowingexception:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/aistudio/bnn_pyro_fso_middle_2_

目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker（方法一）Dockerfile（方法二）Anaconda（方法三）数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar

#coding:utf-8#In[1]:importgymimportcollectionsimportrandomimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmimportpennylaneasqmlfromtorch.utils.tensor

安装要求(Requirements)python3.8及以上版本pytorch2.0及以上版本建议使用C

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer

文章目录一、torch.nn.Parameter1.1Parameter与buffer的区别1.2nn.Module类中实现注册Parameter的机制二、Pytorch中的Tensor,Variable

特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。

一、docker和nvidia-docker安装本机先安装docker，然后安装nvidia-docker（在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker，同时本机需要有nvidia显卡驱动，且该驱动版本要支持docker里面的cuda版本）。本机安装nvidia-docker后，不需要再在docker容器中安装nvidia显卡驱动，便可使用gpu（另外有一种说法，可以直接在dock

#pipinstallrequiredpackagescondacreate-nmambayolo-ypython=3.11condaactivatemambayolopip3installtorch=

虽然它是为TensorFlow设计的，但也可以与其他深度学习框架（如PyTorch）一起使用。

文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce

view是PyTorch中用于改变张量形状（tensorshape）的函数。与其他形状转换操作不同的是，view并不改变张量的数据，而是返回一个新的张量，该张量与原始数据共享内存。

一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个损失函数，用于计算均方误差损失。均方误差损失函数通常用于回归问题中，它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。

PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)一、简介torch.nn.functional.interpolate是PyTorch中用于对张量进行上采样或下采样的函数

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数一、简介torch.repeat_interleave是PyTorch库中的一个函数，它用于重复张量中的元素。

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件，提取“句子”列，‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成，环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us

它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。TensorFlow的基本概念包括：1.张量（Tensors）：在TensorFlow中，数据以张量的形式表示。

torch.onnx.export(model,(dummy_in

1.流程说明ts文件夹下，从launcher.py进入，执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数，启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket

介绍Bert-base-chinese模型是一个在简体和繁体中文文本上训练得到的预训练模型，具有以下特点：12个隐层输出768维张量12个自注意力头110M参数量该模型的主要作用是获取每个汉字的向量表示

2.2.2Ubuntu安装2.3验证安装是否成功3Docker镜像（DockerImages）3.1镜像简介3.2镜像操作常用指令4Docker容器4.1容器简介4.2容器操作常用指令5DIY一个自己的Pytorch

//#include//"torch"库从1.11.0版本开始，就不再支持使"THC/THC.h"头文件了//https://www.coder.work/article/7897377//替换为下面两个

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。

文章索引：PyTorch基础学习（1）-快速入门PyTorch基础学习（2）-张量TensorsPyTorch基础学习（3）-张量的数学操作PyTorch基础学习（4）-张量的类型PyTorch基础学习

把在NPU上训练的pt模型保存为CPU#Npu模型路径model=torch.load(opt.pth_path,map_location='cpu')#保存模型torch.save(model,opt.output_pth_path