torch

用LLama factory时报类似Process 2504721 got signal: 1的解决方法

但今天发现运行类似下面这个命令时，nohupllamafactory-clitrainexamples/train_qlora/qwen_lora.yaml只要一关闭sshsession，就会终止训练，报类似：nohuptorch.distributed.elastic.multiprocessing.api.SignalEx

蛐蛐蛐·2025-04-04 04:28

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第34天：自动化模型调优

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划-第34天：自动化模型调优今天，我们将深入研究一个让许多数据科学家和机器学习工程师头疼的问题：如何高效地调整模型超参数。

凡人的AI工具箱·2025-04-04 00:36

【Python】成功解决UnboundLocalError: local variable ‘a‘ referenced before assignment（几种场景下的解决方案）

博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：在CV、NLP及多模态

高斯小哥·2025-04-03 22:55

MMDetection3D的安装问题，报错缺失libtorch_cuda_cu.so文件

前言这个系列是记录我个人在学习过程中，遇到的一些问题，并记录我成功的方法，真实有效MMDetecion3D本身的安装文档非常不利好于新人，所以在此记录了我遇到的坑与解决办法使用平台i7-12700k4070tiubuntu20.04conda虚拟环境中，python=3.8遇到的问题根据官方文档操作，前面全部安装成功，包括MMDetction3D也显示安装成功，但是仍然在运行他给出的demo：py

V10LET_Yan·2025-04-03 22:51

PyTorch实战：CIFAR-10多分类任务全流程解析

本文基于PyTorch框架，从数据加载、预处理到可视化，手把手教你实现多分类任务。

不要天天开心·2025-04-03 19:32

在 OpenCV 中运行预先训练的 YOLO 模型

部署预训练模型是机器学习中的一项常见任务，尤其是在使用不支持某些框架（如PyTorch）的硬件时。

坐井观老天·2025-04-03 18:25

在PyTorch中使用GPU加速：从基础操作到模型部署

本文将通过具体代码示例，详细介绍如何在PyTorch中利用GPU进行张量计算和模型训练，包含设备查询、数据迁移以及模型部署等完整流程。

意.远·2025-04-03 17:52

使用PyTorch实现LeNet-5并在Fashion-MNIST数据集上训练

本文将展示如何使用PyTorch实现经典的LeNet-5卷积神经网络，并在Fashion-MNIST数据集上进行训练和评估。代码包含完整的网络定义、数据加载、训练流程及结果可视化。

意.远·2025-04-03 17:52

PyTorch中.pth文件的解析及应用

文件跨硬件加载加载后操作四、.pth文件的结构与内容解析.pth文件示例五、.pth文件的优缺点优点缺点六、常见应用场景七、模型文件体积优化技巧问题背景解决方案效果对比八、总结九、参考一、.pth文件简介.pth文件是PyTorch

草莓奶忻·2025-04-03 17:51

线性层（全连接层）pytorch

**前置知识：1、线性层和非线性激活函数：组合使用：通常，线性层后面会接一个非线性激活函数。这样，网络先做一次简单的转换（线性），然后用激活函数（非线性）添加一些复杂性。（即output=activation(linear(input))）2、线性层：执行线性变换。全连接层：是一种特殊的线性层，所有输入节点与所有输出节点相连。在实践中，两者常常被视作同义词。3、linear_layer=nn.Li

橙意满满的西瓜大侠·2025-04-03 17:49

Zero-shot算法MPI的Pytorch源码复现，跑通源码，图文保姆级教程，框架结构与代码对应，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通MPI源码，训练和测试图文展示，详细步骤；MPI框架结构梳理和拆解，结构示意图和代码实现对应，注

十小大·2025-04-03 15:12

基于SE(3)-等变神经网络的晶体结构预测：理论推导+PyTorch实战+行业案例

一、技术原理与数学基础1.1晶体对称性与等变性晶体结构满足SE(3)对称性（旋转+平移），传统CNN的平移不变性无法处理旋转对称性。等变神经网络满足：f(ρin(g)x)=ρout(g)f(x)f(\rho_{in}(g)x)=\rho_{out}(g)f(x)f(ρin(g)x)=ρout(g)f(x)其中：g∈SO(3)g\inSO(3)g∈SO(3)为旋转操作ρ\rhoρ是群表示（repre

燃灯工作室·2025-04-03 13:02

智能模型优化趋势与行业实践突破

与此同时，MXNet、PyTorch等主流框架在动态计算图与分布式训练方面的创新，进一步推动了行业模型的快速迭代。为系统呈现技术趋势与实

智能计算研究中心·2025-04-03 13:24

《动手学深度学习》笔记1.1——Pytorch虚拟环境搭建

目录1.参考资料1.1miniconda在Win上安装anaconda的安装1.2conda基础指令1.3jupyter与pytorch虚拟环境配置1.4一些补充2.我的成功经验2.1新开个虚拟环境2.2torch

陈苏同学·2025-04-03 11:43

| PyTorch 模型构建终极指南

|PyTorch模型构建终极指南导读·为什么这一章很重要？在PyTorch中，写模型就像搭积木：你需要灵活、清晰地把各个“模块”拼成一个能跑的网络。

AI筑梦师·2025-04-03 04:23

Pytorch中torch.nn.functional模块介绍

1、torch.nn.functional模块介绍1.1模块功能概述torch.nn.functional是PyTorch的核心模块之一，提供函数式接口实现神经网络操作，涵盖以下功能：激活函数：如ReLU

小白的高手之路·2025-04-03 02:44

Pytorch中的Transforms学习

1、Transforms介绍在PyTorch的计算机视觉库torchvision中，transforms模块是一个用于图像预处理和数据增强的核心工具。

小白的高手之路·2025-04-03 02:43

PyTorch中知识蒸馏浅讲

知识蒸馏在PyTorch中，使用teacher_model.eval()和冻结教师模型参数是知识蒸馏（KnowledgeDistillation）中的关键步骤。

Code_Geo·2025-04-03 02:13

【PyTorch】torch.nn.Conv2d 类：二维卷积层（2D Convolutional Layer）

torch.nn.Conv2dtorch.nn.Conv2d是PyTorch二维卷积层（2DConvolutionalLayer）的实现，主要用于计算机视觉任务（如图像分类、目标检测等），可以提取空间特征并增强模型的表示能力

彬彬侠·2025-04-03 02:13

PyTorch学习之torch.nn.functional.conv2d函数

PyTorch学习之torch.nn.functional.conv2d函数一、简介torch.nn.functional.conv2d是PyTorch中用于进行二维卷积操作的函数。

Midsummer-逐梦·2025-04-03 02:42

PyTorch学习之torch.nn.Conv2d函数

PyTorch学习之torch.nn.Conv2d函数一、简介torch.nn.Conv2d是PyTorch中用于实现二维卷积层的类，这个类可以说是对torch.nn.functional.Conv2d

Midsummer-逐梦·2025-04-03 02:42

torch.nn.Conv2d介绍——Pytorch中的二维卷积层

torch.nn.Conv2d是torch.nn模块中的二维卷积层类，用于构建神经网络中的二维卷积层。

小白的高手之路·2025-04-03 02:40

PyTorch 核心详解

PyTorch核心详解目录PyTorch核心详解目录1.PyTorch简介2.张量（Tensor）操作基本操作常用函数3.自动微分（Autograd）基本用法禁用梯度跟踪4.神经网络模块（nn.Module

Code_Geo·2025-04-03 00:58

PyTorch深度学习入门与实战教程

PyTorch是一个灵活易用的开源深度学习框架，适合初学者和研究人员进行实验开发。

openbiox·2025-04-02 15:01

Ubuntu16.04+Anaconda+Cuda9.0+cudnn7.0+Tensorflow+Pytorch 深度学习环境配置

Ubuntu16.04+Anaconda+Cuda9.0+cudnn7.0+Tensorflow+PytorchUbuntu16.04（win10双系统）下载下载地址：https://www.ubuntu.com

yangtf07·2025-04-02 12:37

Pytorch 张量操作

PyTorch作为一个强大的深度学习框架，其核心数据结构是张量（Tensor）。张量是一个多维数组，类似于NumPy的数组，但具有更强大的功能，尤其是在GPU上进行高效计算。

niuguangshuo·2025-04-02 11:35

PyTorch 分布式训练（Distributed Data Parallel, DDP）简介

PyTorch分布式训练（DistributedDataParallel,DDP）一、DDP核心概念torch.nn.parallel.DistributedDataParallel1.DDP是什么？

AI大权·2025-04-02 11:35

Pytorch学习笔记（十六）Image and Video - Transfer Learning for Computer Vision Tutorial

这篇博客瞄准的是pytorch官方教程中ImageandVideo章节的TransferLearningforComputerVisionTutorial部分。

nenchoumi3119·2025-04-02 11:05

PyTorch 深度学习实战（27）：扩散模型（Diffusion Models）与图像生成

扩散模型原理1.核心思想扩散模型（DiffusionModels）通过逐步添加和去除噪声学习数据分布，核心分为两个过程：2.训练目标（简化损失函数）通过最小化预测噪声的均方误差：二、扩散模型实现（基于PyTorch

进取星辰·2025-04-02 11:34

Conda虚拟环境中CUDA、cudnn、pytorch安装

安装方法见：1.先安装cuda和cudnn：在conda虚拟环境中配置cuda+cudnn+pytorch深度学习环境（新手必看！简单可行！）

m0_62118546·2025-04-02 11:04

轻松上手：CUDA 11.4、cuDNN 与 Pytorch 一站式安装指南

轻松上手：CUDA11.4、cuDNN与Pytorch一站式安装指南CUDA11.4CUDNNPytorch安装项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection

松南友Trina·2025-04-02 11:33

PyTorch实战：基于 PyTorch 和 ResNet 预训练模型的迁移学习实战（猫狗分类）

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-04-02 10:56

【LLM】Llama Factory：Windows部署全流程

（二）部署流程硬件准备驱动安装环境管理框架部署功能验证二、Nvidia驱动部署（硬件适配层）（一）必要性说明功能支撑：激活GPU的CUDA计算能力，为后续PyTorch框架提供硬件

T0uken·2025-04-02 09:49

PyTorch量化进阶教程：第六章模型部署与生产化

PyTorch量化进阶教程：第六章模型部署与生产化本教程通过深入讲解Transformer架构、自注意力机制及时间序列预测，结合Tushare数据源和TA-Lib技术指标，实现从数据处理到模型训练、回测与策略部署的完整量化交易系统

船长@Quant·2025-04-02 09:18

【PyTorch】继承 nn.Module 创建简单神经网络

nn.Module是PyTorch所有神经网络模块的基类，几乎所有的神经网络层、模型和操作都要继承自它，这是为了确保模型能够正确地与PyTorch的自动求导机制、优化器和其他工具一起工作。

大脑探路者·2025-04-02 07:07

print(torch.cuda.is_available())输出为False

print(torch.cuda.is_available())输出为False此时已根据自己需要的版本安装好CUDA、pytorch、CuDNN等。

筱文rr·2025-04-02 06:29

结合深度学习模型与物理信息神经网络（PINN）来处理激光自混合干涉数据的Python示例代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnp#定义一个简单的全连接神经网络classPINN(nn.Module

max500600·2025-04-02 06:58

【无标题】pytorch数据处理工具箱

transformstransforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。Scale/Resize调整尺寸，长宽比保持不变。CenterCrop、RandomCrop、RandomSizedCrop裁剪图像。Pad填充。ToTensor把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image转换成Tensor。RandomHorizontalFlip图像随机水平翻转transfo

zzh-·2025-04-02 03:35

进击J5：DenseNet+SE-Net实战

通道注意力机制，并完成猴痘病识别改进思路是否可以迁移到其他地方测试集accuracy到达89%（拔高）二、实验环境：语言环境：python3.8编译器：Jupyternotebook深度学习环境：Pytorchtorch

Doctor老王·2025-04-02 00:38

PyTorch + torchvision是什么

PyTorch是什么？

太阳照常升起--·2025-04-01 20:11

亲测超简单pytorch3D安装教程！！！（已解决）

不需要花里胡哨各种麻烦，只确认好你需要的pytorch3d版本，你环境的python、cuda、pytorch版本，去官网下载对应的安装包https://anaconda.org/pytorch3d/pytorch3d

小秋今天也要加油吖·2025-04-01 18:22

模型优化技术演进与行业场景突破

与此同时，量子计算为优化算法提供了新的计算维度，MXNet、PyTorch等框架通过动态计算图特性，在医疗影像识别和语音交互领域实现推理速度的突破性进展。技术演进阶段核心技术突破典型应用场景主

智能计算研究中心·2025-04-01 18:21

智能模型优化与跨行业应用趋势

核心演进路径涵盖三大维度：在技术层，自动化机器学习（AutoML）与自适应学习优化技术大幅降低建模门槛，结合超参数优化与正则化方法，实现模型性能与效率的平衡；在架构层，边缘计算与联邦学习推动分布式模型部署，MXNet、PyTorch

智能计算研究中心·2025-04-01 18:21

Python----机器学习（基于PyTorch的线性回归）

一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww（权重）和bb（偏置）。通过数学公式求导，以便在反向传播中更新参数，通常使用梯度下降法来降低损失值。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-01 17:18

Pytorch学习笔记（十一）Learning PyTorch - What is torch.nn really

这篇博客瞄准的是pytorch官方教程中LearningPyTorch章节的Whatistorch.nnreally?部分。

nenchoumi3119·2025-04-01 16:44

智能模型优化与跨行业应用技术演进

以TensorFlow、PyTorch为代表的深度学习框架，在医疗影像诊断与金融时序预测场景中展现出差异化优势，例如PyTorch动态计算图特性加速了高频交易模型的迭代效率。与此同时，边缘计算通过分布

智能计算研究中心·2025-04-01 13:20

（pytorch-深度学习）实现稠密连接网络（DenseNet）

稠密连接网络（DenseNet）ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。稠密连接网络（DenseNet）与ResNet的主要区别在于在跨层连接上的主要区别：ResNet使用相加DenseNet使用连结ResNet（左）与DenseNet（右）:图中将部分前后相邻的运算抽象为模块AAA和模块BBB。DenseNet里模块BBB的输出不是像ResNet那样和模块AAA的输出相加，而是在通道维

我是一颗棒棒糖·2025-04-01 13:49

PyTorch量化进阶教程：第三章 A 股数据处理与特征工程

PyTorch量化进阶教程：第三章A股数据处理与特征工程本教程通过深入讲解Transformer架构、自注意力机制及时间序列预测，结合Tushare数据源和TA-Lib技术指标，实现从数据处理到模型训练

船长@Quant·2025-04-01 12:46

从代码学习深度学习 - 残差网络（ResNet）PyTorch版

文章目录前言一、残差网络（ResNet）介绍1.1.背景与动机1.2.核心思想：残差学习残差块（ResidualBlock）1.3.ResNet的网络架构ResNet-18架构不同深度的ResNet瓶颈块（BottleneckBlock）1.4.优势与特点1.5.应用场景二、代码解析与实现2.1.数据加载2.2.模型定义2.3.训练工具函数2.4.可视化工具三、模型训练与结果分析3.1.训练模型3

飞雪白鹿€·2025-04-01 11:37

python基础：CUDA调用

importtorch#指定CPUcpu1=torch.device("cpu:0")print("CPUDevice:【{}:{}】".format(cpu1.type,cpu1.index))#指定

tofutoo·2025-04-01 03:10

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