torch

pytorch实现resnet18

导入相关的库importtimeimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available
「已注销」·2025-05-23 16:10

pytorch_course3

使用PyTorch计算梯度数值使用PyTorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd过程解析扩展Autogradimporttorchtorch.
wenxingxingxing·2025-05-23 16:37

深入解析torch.compile：提升PyTorch模型性能、高效解决常见问题

近年来，PyTorch已在学术界和工业界稳固了其作为主流深度学习框架的地位。随着PyTorch2.0的发布，其核心功能之一torch.compile为用户提供了显著的性能优化能力。
·2025-05-23 16:57

p4 dir和help函数

全部笔记【B站】小土堆pytorch-CSDN博客介绍这里把pytorch看出一个工具箱，每个工具箱里面有小的工具包，一直到最小的直接使用的工具。
蔚蓝_cerulean·2025-05-23 16:36

mmcv安装及问题汇总解答（可行实践）

mmcv-full安装（无版本限制）pipinstallmmcv-fullmmcv-full特定版本安装：首先查看自己的cuda和torch版本：python-c'importtorch;print(torch
xiangyong58·2025-05-23 11:29

PyTorch学习之：torch.gather是什么？

torch.gather的定义：torch.gather是PyTorch中的一个张量操作函数，其作用是根据指定的维度（dim）和索引张量（index），从输入张量（input）中收集元素，生成一个与索引张量形状相同的输出张量
杰瑞学AI·2025-05-23 10:54

二元交叉熵损失为何与 logits 结合使用

在PyTorch中，BCEWithLogitsLoss（二元交叉熵损失与logits结合）是一个将Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失（BCE）合并计算的损失函数。
浩瀚之水_csdn·2025-05-23 03:41

从零构建神经网络：PyTorch的nn.Module详解

nn.Module是PyTorch中所有神经网络模型的基类，它提供了以下核心功能：‌模块化设计‌：将网络拆分为可重用的层（如卷积层、全连接层）‌自动参数管理‌：自动跟踪所有可训练参数（parameters
小诸葛IT课堂·2025-05-23 03:39

Pytorch-nn.Module类&nn.Module类详解

https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/90550890https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/90551513
小火箭丶·2025-05-23 03:08

PyTorch `nn.Module` 详解：深度学习的构建秘籍

欢迎来到这篇关于PyTorchnn.Module的博客！如果你正在学习深度学习或者对于如何构建神经网络的基本组成部分感到好奇，那么你来对地方了。
洞深视界·2025-05-23 03:36

【深度学习:理论篇】--Pytorch之nn.Module详解

目录1.torch.nn.Module--概述2.torch.nn.Module--简介3.torch.nn.Module--实现3.1.Sequential来包装层3.2.children和modules1
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)·2025-05-23 03:36

pytorch运行卡住，即不报错也不停止

程序运行到加载数据时卡住for_,(support,query)inenumerate(eval_dataset)把dataloader里的num_workers=0也没用，但是把eunmerate去掉有用了，但是运行到一半又停下了screen还有影响？一开始卡着，screen界面没有输出，我ctrl+a+[滚动浏览screen界面，按下Esc退出浏览，screen界面又有输出了，又能继续执行了。
酷暑冷冰·2025-05-23 01:27

Python_day33 简单的神经网络

知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化
且慢.589·2025-05-23 00:21

TensorFlow常用乘法函数总结：tf.multiply()、*、tf.matmul()、@、tf.scalar_mul()、tf.tensordot()、tf.einsum()

前两篇博客分别总结了numpy和Pytorch中常用的乘法函数：numpy常用乘法函数总结：np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer
Cheer-ego·2025-05-22 15:27

torch.matmul() VS torch.einsum()

torch.matmul():标准的矩阵乘法向量-向量（点积）a=torch.randn(3)#[3]b=torch.randn(3)#[3]c=torch.matmul(a,b)#点积，标量输出矩阵-
YuSun_WK·2025-05-22 14:23

Python 2025：AI霸主地位受挑战？最新技术趋势与未来展望

一、Python在AI领域的霸主地位与挑战1.AI与大数据：Python的“铁王座”Python凭借其丰富的库生态（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）和易用性，长期占据AI
南玖yy·2025-05-22 14:22

（四）模型训练保存与加载

当保存和加载模型时，需要熟悉三个核心功能：torch.save：将序列化对象保存到磁盘。此函数使用Python的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。
Yuezero_·2025-05-22 13:46

YOLO3D-YOLOv4-PyTorch：实时3D目标检测的革命性开源项目

YOLO3D-YOLOv4-PyTorch：实时3D目标检测的革命性开源项目YOLO3D-YOLOv4-PyTorchYOLO3D:End-to-endreal-time3DOrientedObjectBoundingBoxDetectionfromLiDARPointCloud
倪俊炼·2025-05-22 12:38

yolov9: 基于PyTorch的高效目标检测新星

yolov9:基于PyTorch的高效目标检测新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov9项目简介yolov9是由WongKinYiu开发的一个基于PyTorch
柳旖岭·2025-05-22 12:08

2025转行指南：Java开发工程师转AI工程师，附全网最详细的大模型学习路线

证据显示，掌握TensorFlow、PyTorch等框架和云部署技术（如Aliyun、AWS）也很重要。
AI小白熊·2025-05-22 12:36

基于YOLOv8 的分类道路目标系统-PyTorch实现

本教程将介绍如何使用PyTorch和YOLOv8开发一个分类道路目标系统。
shangjg3·2025-05-22 12:06

5.22打卡

@浙大疏锦行DAY33简单的神经网络知识点回顾：1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理（归一化、转换成张量）
丁值心·2025-05-22 11:58

LlamaIndex环境配置

之前配Llama-Index时出现不兼容的问题，记录一下最后配好的版本记住一定要先安装pytorch，否则LlamaIndex自动安装的可能是cpu版本，而且没有配置下载源的情况下载torch包很慢，其中
L~river·2025-05-22 10:55

小土堆pytorch学习笔记 之神经网络基本骨架

pytorch之神经网络基本骨架[!TIP]首先来补补一些图像处理的基础知识吧！（尊嘟是0基础了）关于图片格式高度（Height）：图像的垂直尺寸，即图像从上到下的像素数量。
李小鱼爱喝水·2025-05-22 06:24

使用Pytorch从零实现Transformer模型

今天，我们将一起探索如何使用PyTorch来实现Transformer架构，为你的深度学习之旅增添新的动力！
机器学习算法·2025-05-22 03:07

Python PDF 转 Markdown 工具库对比与推荐

依赖PyTorch，需Python≥3.8，适合生产环境‌。‌
天若子·2025-05-22 02:27

深度学习实战 04：卷积神经网络之 VGG16 复现三（训练）

架构设计篇：运用PyTorch精确定义VGG16类，深入解析“Conv-BN-ReLU-Pooling”这一标准模块的构建原理与实现方式。3.训练实战篇：在小规模医学影像数
生信探索·2025-05-22 01:19

如何利用 Conda 安装 Pytorch 教程 ？

如何利用Conda安装Pytorch教程？总共分为六步走：（1）第一步：验证conda环境是否安装好？
福葫芦·2025-05-22 00:47

一看就会系列之配置Anaconda虚拟环境、配置GPU、CUDA、CUDNN、服务器运行深度学习代码！

深度学习GPU环境配置完整指南1.使用Anaconda创建虚拟环境并安装PyTorch/TensorFlow(Windows/Linux)Windows下：创建虚拟环境：打开AnacondaPrompt
Big__Star·2025-05-21 20:15

PyTorch进阶实战指南：02分布式训练深度优化

PyTorch进阶实战指南：02分布式训练深度优化前言在大模型时代，分布式训练已成为突破单机算力瓶颈的核心技术。
灏瀚星空·2025-05-21 18:37

PyTorch进阶实战指南：01自定义神经网络组件开发

PyTorch进阶实战指南：01自定义神经网络组件开发前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图和灵活的模块化设计，已成为学术研究和技术落地的首选框架之一。
灏瀚星空·2025-05-21 17:26

小白的进阶之路系列之二----人工智能从初步到精通pytorch中分类神经网络问题详解

什么是分类问题？分类问题涉及到预测某物是一种还是另一种。例如，你可能想要：问题类型具体内容例子二元分类目标可以是两个选项之一，例如yes或no根据健康参数预测某人是否患有心脏病。多类分类目标可以是两个以上选项之一判断一张照片是食物、人还是狗。多标签分类目标可以被分配多个选项（标签）预测维基百科文章的分类（例如数学、科学和哲学）分类和回归是最常见的机器学习问题之一。在本笔记本中，我们将使用PyTor
金沙阳·2025-05-21 09:02

基于PyTorch的医学影像辅助诊断系统开发教程

本文源码地址：https://download.csdn.net/download/shangjg03/908739211.简介本教程将指导你使用PyTorch开发一个完整的医学影像辅助诊断系统，专注于胸部
shangjg3·2025-05-21 08:57

【Pytorch学习笔记】数据模块05——编写自己的Dataset

编写自己的Dataset通过前面的知识，大家基本了解如何整个数据模块是如何构建的，下面举个完整的例子，要编写自定义的Dataset类，需要遵循以下基本步骤：1.基本结构自定义Dataset类需要继承torch.utils.data.Dataset
越轨·2025-05-21 08:56

【填坑】（四）：RuntimeError: Windows not yet supported for torch.compile

这个问题很显然了torch.compile是加速Pytorch代码的方法通过JIT将PyTorch代码编译成优化的内核旨在提高训练效率问题是目前Windows不支持他所以1、训练加速就要删掉了找到你的报错信息定位到具体代码先删除去吧或者
一度雨·2025-05-21 03:27

昇腾torch.multiprocessing.spawn分布式训练使用pytorch迁移

假设你的程序程序基于torch.multiprocessing.spawn来启动：deflaunch_job(cfg,init_method,func,daemon=False):ifcfg.NUM_GPUS
duoyasong5907·2025-05-21 02:54

【Pytorch实用教程】【分布式】torch.distributed.all_reduce用法详细介绍

torch.distributed.all_reduce是PyTorch中分布式通信的一部分，通常用于分布式训练场景下的梯度汇总。
若北辰·2025-05-21 02:53

torch.compile模型编译加速

一、定义定义接口介绍案例二、实现定义torch.compile是加速PyTorch代码的最新方法！
贾亚飞·2025-05-21 02:51

pytorch 源码阅读(1)——torch.complie

0torch.complie(model,fullgraph,dynamic,backend,mode,options,disable)，使用TorchDynamo和指定的后端优化给定的模型/函数torch.compiler
哦豁灬·2025-05-21 02:20

基于JAX的自动微分系统优化：从XLA编译到GPU代码生成（对比JAX与PyTorch的算子融合策略差异）

JAX与PyTorch作为当前两大主流框架，分别采用不同的技术路径实现AD系统优化。JAX基于XLA编译器与函数式编
九章云极AladdinEdu·2025-05-21 00:10

深度学习模型入门：从基础到前沿

基础神经网络模型1.多层感知机（MLP）多层感知机是最基础的深度学习模型之一，由输入层、隐藏层和输出层组成：importtorchimportt
像素艺术家·2025-05-20 23:00

YOLOv5 依赖详解

YOLOv5的依赖：torch（核心计算库）和torchvision（图像数据处理），不需要torchaudio（音频处理库）。
2401_86141214·2025-05-20 22:28

深度学习模型入门：从基础到前沿

基础神经网络模型1.多层感知机（MLP）多层感知机是最基础的深度学习模型之一，由输入层、隐藏层和输出层组成：importtorchimportt
AIGC创想家·2025-05-20 21:51

玩转YOLOv10 多尺度多通道特征图

函数里可以查看及二次开发YOLOv10的特征图在最下面的代码中activate_state=0ifactivate_state==1:save_feature_map=0ifsave_feature_map==1andtorch.sum
zzc921·2025-05-20 21:50

从代码学习深度学习 - 预训练word2vec PyTorch版

文章目录前言辅助工具1.绘图工具(`utils_for_huitu.py`)2.数据处理工具(`utils_for_data.py`)3.训练辅助工具(`utils_for_train.py`)预训练Word2Vec-主流程1.环境设置与数据加载2.跳元模型(Skip-gramModel)2.1.嵌入层(EmbeddingLayer)2.2.定义前向传播3.训练3.1.二元交叉熵损失3.2.初始化
飞雪白鹿€·2025-05-20 21:47

深度可分离卷积实战（2）模型定义代码

#定义深度可分离卷积层，torch没有实现，tf有实现classDepthWiseConv2d(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,
何仙鸟·2025-05-20 20:43

Pytorch---view()函数

在PyTorch中，view函数是一个极为重要的张量操作函数，其主要功能是对张量的形状进行重塑，与此同时会尽力维持张量中元素的总数不变。
MzKyle·2025-05-20 19:07

深度学习---模型预热（Model Warm-Up）

应用场景：深度学习框架（PyTorch/Tensor
MzKyle·2025-05-20 19:36

PyTorch深度学习实战（18）—— 可视化工具

在训练神经网络时，通常希望能够更加直观地了解训练情况，例如损失函数曲线、输入图片、输出图片等信息。这些信息可以帮助读者更好地监督网络的训练过程，并为参数优化提供方向和依据。最简单的办法就是打印输出，这种方式只能打印数值信息，不够直观，同时无法查看分布、图片、声音等。本节介绍两个深度学习中常用的可视化工具：TensorBoard和Visdom。1.TensorBoard最初，TensorBoard是
shangjg3·2025-05-20 19:04

使用PyTorch训练MobileNetV2模型进行图像分类

1.使用PyTorch训练MobileNetV2模型进行图像分类在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch框架训练一个MobileNetV2模型进行图像分类。
云端.代码农夫CloudFarmer·2025-05-20 02:17
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