PyTorch入门3——张量索引、张量拼接张量索引简单行、列索引列表索引范围索引布尔索引多维索引张量拼接torch.cat函数的使用torch.stack函数的使用张量索引在操作张量时，经常需要进行获取或者修改张量元素值的操作

✨专栏介绍：经过几个月的精心筹备，本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。

目录错误使用说明样例代码错误Thesizeoftensora(3)mustmatchthesizeoftensorb(5)atnon-singletondimension1在使用nn.utils.rnn.pad_sequence时,遇到如上错误,原因是使用方式错误.使用说明用padding_value填充可变长度张量列表pad_sequence沿新维度堆叠张量列表，并将它们垫成相等的长度。例如，如

今天带来的是[深入浅出Java多线程]系列的第四篇内容：线程状态。大家觉得有用请点赞，喜欢请关注！秀才在此谢过大家了！！！在现代软件开发中，多线程编程已经成为提升应用程序性能和响应能力的关键技术。

笔者在配置相关环境（版本安装要求：PyTorch1.12+；CUDA11.6+）时，发现按照他们给的安装方法12安装时会遇到非常多的bug，主要集中在causal-conv1d和mamba-ssm上，原因都是版本兼容问题

我们是袋鼠云数栈UED团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。本文作者：佳岚Themoreyourtestsresemblethewayyoursoftwareisused,themoreconfidencetheycangiveyou.您的测试越接近软件的使用方式，它们就越能给您带来信心。什么是testing-library?在了解

今天带来的是[深入浅出Java多线程]系列的第十一篇内容：AQS（AbstractQueuedSynchronizer）。大家觉得有用请点赞，喜欢请关注！秀才在此谢过大家了！！！

1.首先配置Anaconda虚拟环境在AnacondaPrompt中输入condacreate-npytorchpython==3.72.在该环境中安装pytorch因为前面已经安装了cuda10.0.130

引言在多线程编程中，对共享资源的安全访问和同步控制是至关重要的。传统的锁机制，如synchronized关键字和ReentrantLock等，能够有效防止多个线程同时修改同一数据导致的竞态条件（racecondition），但同时也带来了一定的性能开销。尤其是在高并发场景下，频繁的加锁解锁操作可能导致线程上下文切换加剧、系统响应延迟等问题。为了应对这一挑战，Java从JDK1.5版本开始引入了基于

huggingface大模型配置环境介绍目前平台集成了StableDiffusionWebUI的官方镜像，该镜像中整合如下资源：StableDiffusionWebUI版本：v1.7.0Python版本：3.10.6Pytorch

这篇之前写的，主要是对P2B点云跟踪进行复现以及学习记录，里面也包含了一些对点云的理解P2B论文复现——点云学习记录_etw_pytorch_utils.git-CSDN博客对PTT代码是更为熟悉

深入浅出地剖析MongoDB产品基础原理，使用技巧，典型行业场景及应用，还有CodeDemo及线上线下活动推荐！在线零售商拥有大量的数据，他们对客户的了解比几十年前的街角商店店主更多。

包括当下非常流行的PyTorch、transformers、TensorFlow等AI库，以及Numpy、Pandas、Scikit等科学计算库，还可以使用PyQt、wxPython等图形界面库。

通过详尽的定义、举例和Python/PyTorch代码示例，文章旨在提供一个全面而深入的理解。关注TechLead，分享AI全维度知识。

2023年整体互联网还是不太景气，于是有时间深入浅出学习，准备打算用Laravel写一套多商户小程序商城，打算后期开源起来，就这样需要写商家端登录功能。

1.介绍传统的Unet网络，特征提取的backbone采用的是vgg模型，vgg的相关介绍和实战参考以前的博文：pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的，但网络较为臃肿，容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题

今天读了德国医学科普书籍《肠道的小心思》，书写得深入浅出，生动有趣。从口腔到大肠，作者把整个消化道系统用通俗易懂的语言解释得很清楚，不仅告诉你然，更告诉你所以然。

PyTorch版本说明与安装PyTorch可以看作是Python的一个库，准确地说，它是一个深度学习框架，提供了许多用于构建、训练和部署神经网络模型的功能和工具。

浩泽学编程：个人主页推荐专栏：《深入浅出SpringBoot》《java对AI的调用开发》《RabbitMQ》《Spring》《SpringMVC》学无止境，不骄不躁，知行合一文章目录前言一、分布式Session

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.3LanguageModelsandtheDataset假设长度为TTT的文本序列中

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.4RecurrentNeuralNetworks对nnn元语法模型，单词xtx_tx

主要利用transforms第三方库来进行转换importtorchfromtorchvisionimporttransforms张量tensor转换为图片toPIL=transforms.ToPILImage()#这个函数可以将张量转为PIL图片，由小数转为0-255之间的像素值img=torch.randn(3,128,64)#随机生成一个张量tensorimg_PIL=toPIL(img)#

在用pytorch训练网络的时候，每一张图片都被转为了张量形式的数据，有时候我们需要将这些张量转为jpg格式的图片，应该如何转变呢？

PyTorch深度学习总结第四章PyTorch中张量(Tensor)拼接和拆分操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、张量拼接二、张量拆分前言上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的切片操作

【深入了解PyTorch】PyTorch张量（Tensor）的使用PyTorch张量（Tensor）的使用1.PyTorch张量的定义2.PyTorch张量的创建和操作初始化转换PyTorch张量的操作包括以下几种

PyTorch深度学习总结第二章PyTorch中改变张量(Tensor)形状操作文章目录PyTorch深度学习总结一、前言二、改变张量形状一、前言上文讲解了张量生成和信息获取的知识，本文将针对张量的操作进行详细讲解

PyTorch深度学习总结第三章PyTorch中张量(Tensor)切片操作文章目录PyTorch深度学习总结一、前言二、获取张量中的元素1、切片（行、列数）方法2、torch.where()函数3、使元素置零的操作一

PyTorch深度学习总结第一章Pytorch中张量(Tensor)的生成文章目录PyTorch深度学习总结一、什么是PyTorch？

tensorflow与pytorch都是机器学习常用的工具，本文用anaconda为tensorflow与pytorch创建两个环境0.准备首先需要有安装过anaconda，并且会使用anaconda，

深入浅出：Golang的Crypto/SHA256库实战指南介绍crypto/sha256库概览主要功能应用场景库结构和接口实例基础使用教程字符串哈希化文件哈希化处理大型数据进阶使用方法增量哈希计算使用

3.步骤3.1准备阶段3.2获取代码3.3Python环境3.4重点环节3.5软件配置3.6PyTorch安装3.7编译链接3.8安装更新4.测试4.1video-viewer4.2detectnet4.3

上一节：详解yolo3整体网络代码本节代码所在文件pytorch_yolo3/train.py主程序pytorch_yolo3/nets/yolo_train

他的解说娓娓道来、深入浅出、有故事性有趣味性更具鲜活性，让人沉浸在美的盛宴之中。这完全颠覆了我过去所在传统课堂古诗词鉴赏枯

附：DASR需要python=3.6,pytorch=1.1.0,numpy,skimage,imagio,matplotlib,cv2。

语义分割任务的准确率计算：基于PyTorch实现文章目录引言语义分割任务概述准确率的定义与计算方法实践应用与优化策略准确率的局限性分析结尾引言随着深度学习技术的飞速发展，语义分割任务作为计算机视觉领域的一个重要分支

做PPT针对是大众，不是小众；深入浅出。第三分支：10/20/30法则。演示文件不超过10页，演

目录0.前言1.海明码的使用2.理解海明码需要明白的知识a.奇偶校检法b.异或运算3.海明码的原理a.海明码原理的概述b.多个校检位的设计c.校检位个数的计算d.海明码的总结4.举例a.计算校检码的个数b.计算每一位校检码并且与数据码组合c.数据传出，检错验错0.前言最近在学计组，碰到了海明码，但是书上数学语言有点晦涩难懂，而且并没有给出一部分细节的说明(比如为什么2^k-1>=n+k)，去网上搜

torch.load中的map_location参数文章目录引言map_location参数详解map_location参数的数据类型map_location参数的使用场景代码实战(详细注释)参考文档结尾引言在PyTorch

1、理论讲解尽量深入浅出，通过举例子或者大白话讲解论文，而非仅针对原文翻译。2、针对论文中一些重要的术语，适时的做出解释。3、理论和实践相结合，

目录前言导入numpy并初始化数据和激活函数初始化学习率和模型参数迭代更新模型参数（权重）小彩蛋前言这篇文章，小编带大家使用python-numpy实现一个简单的三层神经网络，不使用pytorch等深度学习框架

本书是是兰小欢多年教学、调研与研究内容的凝练，将经济学原理与中国经济发展的实践有机融合，以地方政府投融资为主线，深入浅出地论述了中国经济的发展，笔触简练客观，并广泛采纳了各领域学者的最新研究成果。

前言在vuepress刚出时，我就觉得这是个很值得追更的开源项目。果不其然，里面众多的前端编程技巧让我受益良多。于是在周末这种日子里，人家追剧我追码。今天，我就和大家分享下vuepress是如何做到在Markdown中使用Vue语法的。原理众所周知，Markdown是一种标记语言，类似于HTML，它也有对应的语法和词法。而Vue说白了也是一种语法，关键在于，Markdown和Vue代码都可以被解释

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.1SequenceModels用xtx_txt表示在时间步（timestep）t∈Z

在本博客中，我们将使用PyTorch框架实现一个条件生成对抗网络（ConditionalGAN，简称CGAN），并利用MNIST数据集进行手写数字的生成。

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.2TextPreprocessing文本的预处理步骤通常包括：将文本作为字符串加载到

前段时间，有一个读者私信我，问了这么一个问题：Thread实例的join方法内部是调用的wait方法，而wait方法是会释放锁的，为什么网上很多文章（包括我们之前写的开源书《深入浅出Java多线程》）会说

torch_scatter.scatter_max(src,index,dim=-1,out=None,dim_size=None,fill_value=None)根据index将src分组，求每一组中的最大值输出到outdim是维度fromtorch_scatterimportscatter_maxsrc=torch.Tensor([[2,0

两者之间的区别与联系首先给出结论，torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d两者本质上是一样的。具体可以参考torch.nn.MaxPool2d的源代码，核心源代码如下所示：from..importfunctionalasFclassMaxPool2d(_MaxPoolNd):kernel_size:_size_2_tstride:_size

在YouTube上介绍PyTorchPyTorch介绍-YouTube系列原文：pytorch.org/tutorials/beginner/introyt.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

torch.max函数详解：基于PyTorch的深入探索文章目录引言torch.max()函数简介torch.max()的返回值torch.max()的应用示例torch.max()的高级特性结尾引言在深度学习和机器学习的实际应用中