torch

旋转位置编码 （2）

旋转位置编码常见的torch函数#导入必要的库importtorch#定义一个简单的函数来演示torch.view_as_complex和torch.view_as_realdefdemo_view_as_complex_real
ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:26

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函
Wis4e·2025-03-10 07:49

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

【vLLM 教程】使用 TPU 安装

更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM使用PyTorchXLA支持GoogleCloudTPU。
·2025-03-10 05:07

数字识别项目

Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch
不要天天开心·2025-03-10 00:29

2024年Python最新Pytorch--3，面试高分实战

（1）Python所有方向的学习路线（新版）这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。（2）Python学习视频包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门
m0_60666452·2025-03-09 22:42

2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练

前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集
2401_84585440·2025-03-09 22:08

PyTorch 学习路线

学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码，逐步掌握其核心功能和实际应用。
gorgor在码农·2025-03-09 22:07

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。
零 度°·2025-03-09 21:25

李沐深度学习预备知识——数据操作

预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape
flex_university·2025-03-09 15:35

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统介绍语音情感识别（SpeechEmotionRecognition,SER）是指通过分析和处理人的语音信号来识别其情感状态。
鱼弦·2025-03-09 15:34

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。
梦想画家·2025-03-09 13:24

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库，用于使用GPU和CPU进行深度学习。
OpenSeek·2025-03-09 11:37

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。
LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

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·2025-03-09 11:34

DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战分析（全码版）

DeepSeekR1-32B微调实战指南├──1.环境准备│├──1.1硬件配置││├─全参数微调：4*A10080GB││└─LoRA微调：单卡24GB│├──1.2软件依赖││├─PyTorch2.1.2
Allen_LVyingbo·2025-03-09 11:33

安装CUDA12.1和torch2.2.1下的DKG

1.创建python虚拟环境setNO_PROXY=*condadeactivatecondaenvremove-nfindkgcondacreate-nfindkgpython=3.11condaactivatefindkgcondainstallpackagingsetuptoolspipuninstallnumpycondainstallnumpy=1.24.3请注意，DKG需要python
超级无敌大好人·2025-03-09 07:07

\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll“

目录报错原因解决方法报错原因这个是conda环境里面的包出问题了，必须对相关依赖包进行更新解决方法使用win+R启动命令行或者终端，输入condaactivateenv_name(环境名称)进入环境后，再输入以下命令condaupdate-nbaseconda对环境下的所有包进行更新后就不会再报错
研志必有功·2025-03-09 06:27

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达
孔表表uuu·2025-03-09 01:48

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时，循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。
凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

PyTorch：用于运行深度学习模型。Transformers：HuggingFace提供的库，支持加载和运行预训练模型。FAISS：用于向量检索的高效库。
大数据追光猿·2025-03-08 23:01

Opacus库快速上手！使用Opacus库在Mnist数据集实现差分隐私

第一部分：代码实现（1）基础配置python:3.8,opacus1.1.1，torch1.12.1pipinstallopacus==1.1.1具体实现方式是参考opacus官网以及（4）的参考文献。
还不秃顶的计科生·2025-03-08 22:06

Jetson系列: tensorrt-python推理yolov5（一）

目录一.onnx模型导出二.TensorRT模型本地序列化三.算法整体Pipline架构四.算法整体Pipline实现一.onnx模型导出在使用tensorrt进行加速之前需要将自己的torch模型转为
weixin_55083979·2025-03-08 20:08

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

其强大的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn，使AI开发变得更加简单高效。
嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

pytorch安装记录

在conda中创建环境(condacreate-npytorch1python=3.12)，接着进入pytorch1环境（condaactivatepytorch1）。
cy010124·2025-03-08 16:41

3.6手写数字识别项目

今天的内容为手写数字识别项目1.数据准备：-使用`torchvision.datasets`加载MNIST数据集。
不要不开心了·2025-03-08 11:33

深入浅出的理解deepseek类大模型（附运行代码）

深入理解之运行代码：fromtransformers.models.qwen2importQwen2Config,Qwen2Modelimporttorchdefrun_qwen2():#根据模型需求配置参数
AI人工智能时代·2025-03-08 08:47

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。
有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

【AI学习从零至壹】pytorch基础

pytorch基础pytorch基础张量（Tensor）张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图
flyyyya·2025-03-07 15:53

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

Jetson nano配置Docker和torch运行环境

注意，该方法有版本问题，Jepack4.6.1的python3.6torch无法与unitree官方提供的python3.8库兼容1.Docker安装这里安装的是dockerengine，如果已经有了dockerdesktop
black0moonlight·2025-03-07 11:38

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。
飞300·2025-03-07 10:57

【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型

【yolov8】模型导出一、为什么要使用yolo的导出模式二、确保安装必要的库：三、yolov8模型导出3.1不同格式配置参数3.2导出格式四、导出模型性能优化4.1使用TensorRT导出模型有什么好处？4.2导出YOLOv8模型时，如何启用INT8量化？4.3为什么输出模型时动态输入尺寸很重要？4.4优化模型性能需要考虑哪些关键的导出参数？五、问题六、疑问训练模型的最终目标是将其部署到实际应用
栗子风暴·2025-03-07 09:12

win11编译pytorch cuda128版本流程

Geforce50xx系显卡最低支持cuda128，torchcu128release版本目前还没有释放，所以自己基于2.6.0源码自己编译wheel包。
System_sleep·2025-03-07 09:05

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包，您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
longii11·2025-03-07 08:56

【踩坑日记23】UserWarning: Plan failed with a cudnnException: CUDNN_BACKEND_EXECUTION_PLAN_DESCRIPTOR

问题描述/mnt/lab/XXX/anaconda3/envs/diffusion_ddpo/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/conv.py:
longii11·2025-03-07 08:56

【踩坑日记34】FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False` (the current default val

问题描述FutureWarning:Youareusing`torch.load`with`weights_only=False`(thecurrentdefaultvalue),whichusesthedefaultpicklemoduleimplicitly.Itispossibletoconstructmaliciouspickledatawhichwillexecutearbitraryc
longii11·2025-03-07 08:56

Python深度学习之路：TensorFlow与PyTorch对比

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以
步入烟尘·2025-03-06 12:20

图像识别技术与应用课后总结（14）

训练模型加载预处理数据集：可以借助PyTorch的数据处理工具，如torch.utils和torchvision等定义损失函数：既可以自定义，也能使用PyTorch内置的，像回归任务常用nn.MSELoss
一元钱面包·2025-03-06 12:15

网络模型打印 参数量 模型计算量 FLOPs MACs 简单计算方法

目录网络模型打印模型参数量实现效果1实现效果2网络模型打印最简单的就是print(model)importtorchvision.modelsasmodelsnetwork=models.resnet18
L_egend_ing·2025-03-06 10:34

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用关键词：深度学习，神经网络，异常检测，Python，TensorFlow，PyTorch，模型优化，实战案例摘要：本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用
AI天才研究院·2025-03-06 01:53

Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码 （pytorch实现）

一、模型架构全景解析1.1类定义与继承关系classTransformer(nn.Module):该实现继承PyTorch的nn.Module基类，采用面向对象设计模式。
lczdyx·2025-03-06 01:51

从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率

以下是一个Python示例代码，展示了如何完成上述任务：importnumpyasnpimportnetworkxasnximporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functio
pk_xz123456·2025-03-05 23:59

Pytorch实现之LSRGAN，轻量化SRGAN超分辨率SAR

简介简介：在SRGAN的基础上设计了一个轻量化的SRGAN模型结构，通过DSConv+CA与残差结构的设计来减少参数量，同时利用SeLU激活函数构造。与多类SRGAN改进不同的是，很少使用BN层。论文题目：LightweightSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworkforSARImages（SAR图像的轻量级超分辨率生成对抗网络）期刊：Remote
这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 20:37

PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装

PyTorch与NVIDIAGPU的适配版本需要通过CUDA和cuDNN来实现。以下是详细的安装教程，包括如何选择合适的PyTorch版本以及如何配置NVIDIAGPU环境。
小赖同学啊·2025-03-05 19:05

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

步骤流程模型训练，python下生成pytorch的模型.pth，并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理，与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境
奇华智能·2025-03-05 16:30

Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

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LearningtoTranslateNoise源码，包含基于BasicSR的训练和测试代码，得
十小大·2025-03-05 13:01

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

如是我闻：Tensor是我们接触Pytorch了解到的第一个概念，这里是一个关于PyTorchTensor主题的知识点总结，涵盖了Tensor的基本概念、创建方式、运算操作、梯度计算和GPU加速等内容。
漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27
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