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Pytorch部分报错问题

一、存在问题1.链接库报错问题报错：undefinedsymbol:__nvJitLinkAddData_12_1,versionlibnvJitLink.so.122.GPU不能使用问题报错：在torch安装后测试gpu是否可用torch.cuda.is_available()false返回false问题分析：可能是直接安装环境时，torch版本和机器上本身安装的cuda版本不符合，或者torc

zRezin·2023-11-15 09:49

【CV with Pytorch】第 6 章：姿态估计

人体姿势估计(HPE)是一项计算机视觉任务，它通过估计给定帧/视频中的主要关键点（例如眼睛、耳朵、手和腿）来检测人体姿势。图6-1显示了人体姿态估计的一个例子。图6-1HPE示例人体姿势检测有助于跟踪人体部位和关节。在人体中识别的一些关键点是手臂、腿、眼睛、耳朵、鼻子等，它们可以帮助我们跟踪运动。HPE主要广泛应用于机器人、理解人类活动和行为、运动分析等领域。深度学习概念，尤其是CNN架构，专为H

Sonhhxg_柒·2023-11-15 07:47

【Pytorch项目实战】之ResNet系列：resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152

文章目录一、项目思路二、源码下载（1）网络模型：`resnet.py`（2）附属代码1：`_internally_replaced_utils.py`（3）附属代码2：`utils.py`三、源码详解3.1、导入模块3.2、API接口：_resnet()3.2.1、调用预训练模型（1）torchvision.models简介（2）在线下载预训练模型3.2.2、ResNet网络（核心）（1）基础模块

胖墩会武术·2023-11-15 07:46

PyTorch好助手：PyTorch Hub一键复现各路模型

hcgx2018·2023-11-15 07:43

pyTorch Hub 系列#2：VGG 和 ResNet

一、说明在上一篇教程中，我们了解了TorchHub背后的本质及其概念。然后，我们使用TorchHub的复杂性发布了我们的模型，并通过相同的方式访问它。但是，当我们的工作要求我们利用TorchHub上提供的众多全能模型之一时，会发生什么？在本教程中，我们将学习如何利用称为TorchHub的最常见模型的强大功能：VGG和ResNet系列模型。我们将学习这些模型背后的核心思想，并针对我们选择的任务对其进

无水先生·2023-11-15 07:40

【深度学习实验】网络优化与正则化（四）：参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化（高斯、均匀分布），基于方差缩放的初始化（Xavier、He），正交初始化

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-11-15 06:09

【深度学习实验】网络优化与正则化（三）：随机梯度下降的改进——Adam算法详解（Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-11-15 06:34

百度飞浆环境安装

前言：在安装飞浆环境之前得先把pytorch环境安装好，不过关于pytorch网上教程最多的都是通过Anaconda来安装，但是Anaconda环境安装容易遇到安装超时导致安装失败的问题，本文将叫你如何通过

时光亦不回首·2023-11-15 05:17

使用Dokcer配置Tensorflow-1.15环境并使用VSCode开发

使用Dokcer配置Tensorflow-1.15环境目前学术界大部分深度学习的开源代码都是基于Pytorch的，但还有少部分工作或者以前的工作是基于Tensorflow1.x的，由于tensorflow

图南i·2023-11-15 05:33

anaconda+pytorch+opencv安装及环境配置

一、anaconda下载及安装下载地址：进入anaconda官网，Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform下载完成后点击安装就可以，具体操作如下：第一个选项建议也勾选上，会在系统自动配置anaconda的环境。安装结束后，查看自己电脑环境变量是否配置成功，右击此电脑=》属性=》高级系统设置=》path因为anaconda安装过程中只是jus

大花爱编程·2023-11-15 03:08

VAE学习总结

，除了Encoder部分和普通的autoencoder不一样，其Decoder部分和普通的autoencoder的部分是一样的写法，例如https://github.com/Jackson-Kang/Pytorch-VAE-tutorial

我的心永远是冰冰哒·2023-11-15 00:27

简单的多层感知机MLP的pytorch代码

MLP用pytorch一般可以写为如下形式：importtorchimporttorch.nnasnnN=64D_in=1000H=100D_out=10x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn

wuha391·2023-11-15 00:23

Hugging Face实战-系列教程8：GLUE数据集/文本分类上（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）

JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传下篇内容：HuggingFace实战-系列教程9：GLUE数据集/文本分类下（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch

机器学习杨卓越·2023-11-15 00:52

机器翻译学习1：pytorch官方教程与代码逐行详解

官方教程网址：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html代码所需数据源：https://download.pytorch.org

呆萌的代Ma·2023-11-15 00:21

搭建Pytorch神经网络进行气温预测（代码逐行讲解）

一、所需的库#引用所需要的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.optimasoptim#优化器#过滤警告importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")%matplotlibinline二、读取数据#读取数据features

coding_ksy·2023-11-15 00:51

深度学习Pytorch代码教程

代码练习需要使用谷歌的Colab，它是一个Jupyter笔记本环境，已经默认安装好pytorch，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。

Lil Wing·2023-11-15 00:21

Pytorch教程（代码逐行解释）

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensortorch是pytorch

小小帅呀·2023-11-15 00:19

Transformer原理与代码精讲（PyTorch）

课程链接：Transformer原理与代码精讲（PyTorch）-1-课程介绍-白勇的在线视频教程-CSDN程序员研修院Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）

bai666ai·2023-11-15 00:48

Keras人工智能神经网络 Classifier 分类神经网络搭建

前期我们分享tensorflow以及pytorch时，分享过tensorflow以及pytorch的分类神经网络的搭建步骤，在哪里我们使用的训练集是mnist，同样Keras分类神经网络的搭建，我们同样使用

人工智能研究所·2023-11-15 00:18

【PyTorch教程】如何使用PyTorch分布式并行模块DistributedDataParallel(DDP)进行多卡训练

本期目录1.导入核心库2.初始化分布式进程组3.包装模型4.分发输入数据5.保存模型参数6.运行分布式训练7.DDP完整训练代码本章的重点是学习如何使用PyTorch中的DistributedDataParallel

自牧君·2023-11-15 00:36

3、RGB和通道（channel）

一般在pytorch中，数

董董灿是个攻城狮·2023-11-14 23:12

Pytorch Kaggle房价预测

超详解pytorch实战Kaggle比赛：房价预测大佬写的太好了，转载记录一下详解pytorch实战Kaggle比赛：房价预测教程名称教程地址机器学习/深度学习【李宏毅】机器学习/深度学习国语教程（双语字幕

巨弱啊·2023-11-14 22:27

pytorch-gpu（Anaconda3+cuda+cudnn）

“CUDA”中的“VisualStudioIntergration”一直下一步即可测试安装成功cudnn解压后将这三个文件夹复制到CUDA的安装目录中没选择自动添加环境变量的话需要手动设置验证安装成功pytorch

怎么全是重名·2023-11-14 22:47

全网最新版ChatGLM-6B开源模型环境详细部署及安装——如何在低显存单显卡上面安装私有ChatGPT GPT-4大语言模型

blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/130405007目录前言前期准备电脑要求安装anaconda安装相应版本的CUDA配置ChatGLM-6BConda环境安装pytorchChatGLM

Maann·2023-11-14 22:09

[pytorch]关于进行代码构建网络的一点补充内容(会持续补充)

[pytorch]手动构建一个神经网络并且训练-CSDN博客在构建整个神经网络的过程中我们不可避免地会碰到很多语言概念理解使用上的问题,ai工具碰上这类问题基本就寄了,所以我们将会从以下几个方面来补充说明

ViceMusic5·2023-11-14 21:42

[pytorch]设备选择以及卷积神经网络的应用

0.写在前面:首先这篇文章还没写完,因为今天要尝试对我之前的一个框架做一个简单的更新迭代,所以目前先更新这么多.1.关于设备的选择首先,目前的大多数电脑都是自带一些GPU(图形计算单元,在这里被称之为cuda),需要安装相关的驱动才能正常使用这些设备和调用他们的具体情况.nvidia-smi但是平时对于我们个人来说,我们的电脑基本无法承担上百万的数据调用,所以一般情况下,服务器是可以提供给我们这些

ViceMusic5·2023-11-14 21:58

cuda11.2安装对应版本的pytorch

解决办法：pipinstalltorch==1.11.0+cu113-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html测试是否可用：importtorchprint

小时不识月123·2023-11-14 19:11

PyTorch 靠谱的模型可视化教程

本文不是无脑的复制粘贴，谢谢大家支持NetronGitHub官网Netron画PyTorch模型呢，需要用torch.onnx.export来导出.onnx后缀的模型，然后用Netron可视化就会得到非常好看的模型架构图

周迪新·2023-11-14 18:04

【nlp】2.3 LSTM模型

LSTM模型1LSTM介绍2LSTM的内部结构图2.1LSTM结构分析2.2Bi-LSTM介绍2.3使用Pytorch构建LSTM模型2.4LSTM优缺点1LSTM介绍LSTM（LongShort-TermMemory

lys_828·2023-11-14 18:26

tensorRT加速pytorch模型

pytorch模型保存方法简单的保存方法#保存整个网络torch.save(net,PATH)#保存网络中的参数,速度快，占空间少torch.save(net.state_dict(),PATH)#--

henyaoyuancc·2023-11-14 18:53

pytorch保存和加载模型

之前想学习保存和加载模型的代码，在知乎上看到一个回答，发现两行代码就可以搞定，于是兴冲冲的加上了：torch.save(model,"model.pth.tar")model_dict=torch.load("model.pth.tar")然后就大胆的去训练了，结果训练结束，准备load时，发现load得到的结果，就只有模型的结构，参数完全没保存下来…（哎，当时看到答主说这种方式是保存了整个网络，

反科研pua所所长·2023-11-14 18:22

【nlp】2.4 GRU模型

GRU模型1GRU介绍2GRU的内部结构图2.1GRU结构分析2.2Bi-GRU介绍2.3使用Pytorch构建GRU模型2.4GRU优缺点¶3RNN及其变体1GRU介绍GRU（GatedRecurrentUnit

lys_828·2023-11-14 18:17

Pytorch模型后缀

Pytorch是深度学习领域中非常流行的框架之一，支持的模型保存格式包括.pt和.pth.bin.onnx。模型的保存与加载到底在做什么？

正宗咸豆花·2023-11-14 18:17

【Pytorch和深度学习】栏目导读

一、栏目说明本栏目《pytorch实践》是为初学者入门深度学习准备的。本文是该栏目的导读部分，因为计划本栏目在明年完成，因此，导读部分，即本文也在持续更新中。

无水先生·2023-11-14 17:38

【 01 PyTorch基础篇】--关于张量如何定义

深度学习中最常用的库是Tensorflow和PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用PyTorch。以下是人们更喜欢使用Pytorch来完成特定任务的原因。

无水先生·2023-11-14 17:18

如何使用 GTX750 或 1050 显卡安装 CUDA11+

前言由于兼容性问题，使得我们若想用较新版本的PyTorch，通过GPU方式训练模型，也得更换较新版本得CUDA工具包。

北桥苏·2023-11-14 16:19

【亲测有用】如何使用pytorch指定GPU训练

实现方法1.直接在程序中设置2.在运行配置中设置（推荐）摘要：深度学习中，跑模型代码的过程中，可能主GPU被占用而无法进行训练，这个时候，可知通过torch库来指定训练的GPU号。1.直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0,1,2,3'：该命令是指定哪几块GPU可被系统识别，=前面是环境变量，表示CUDA中可被看到的设备，=后面是GPU序号，‘0

Cpdr·2023-11-14 13:17

论文精读 && MediaPipe Hands

On-deviceReal-timeHandTrackingMediaPipe手势：设备上的实时手势跟踪论文地址：2006.10214.pdf(arxiv.org)源码地址：GitHub-vidursatija/BlazePalm:PyTorch

Flying Bulldog·2023-11-14 13:39

【nlp】2.2 传统RNN模型

传统RNN模型1传统RNN模型1.1RNN结构分析1.2使用Pytorch构建RNN模型1.3传统RNN优缺点1传统RNN模型1.1RNN结构分析结构解释图:内部结构分析:我们把目光集中在中间的方块部分

lys_828·2023-11-14 13:53

YOLOv8训练自己数据集

下面是我的步骤：1.前往github下载源码GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite2.准备自己的数据集新建

超神了我的王·2023-11-14 12:33

构建Docker基础镜像（ubuntu20.04+python3.9.10+pytorch-gpu-cuda11.8）

文章目录一、前置条件1.创建ubuntu镜像源文件【sources.list】2.下载python安装包【Python-3.9.10.tgz】二、构建方法1.构建目录2.创建DockerFile3.打包镜像一、前置条件配置一下ubuntu的镜像源下载python安装包1.创建ubuntu镜像源文件【sources.list】内容如下debhttp://mirrors.aliyun.com/ubun

什么都干的派森·2023-11-14 07:26

昇腾搭建PyTorch环境（训练）

检查NPU是否正常在位：lspci|grepd801如果服务器上有N路NPU，回显N行含“d801”字段，表示NPU正常在位一、安装驱动、固件1.创建驱动运行用户HwHiAiUsergroupadd-g1000HwHiAiUseruseradd-gHwHiAiUser-u1000-d/home/HwHiAiUser-mHwHiAiUser-s/bin/bash2.安装驱动和固件在昇腾社区的“固件与

Zain Lau·2023-11-14 06:32

【转载】Pytorch模型实现的四部曲

①准备数据集每一行为一个样本，前8列为输入的8个特征维度，最后一列为标签值。②定义模型对着计算图（可以是脑海里的）转换为代码即可③构造损失函数和优化器跟之前大体没什么区别，这里loss取了下平均值，取平均值影响的是学习率，而且由于是Mini-Batch，结尾部分可能不足batchsize，所以取平均值较好。由于是二分类问题，仍然采用BCELoss函数；此处采用随机梯度下降。④周期性训练这一步和之前

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:43

Pytorch使用多层感知机完成MNIST手写数字识别（更新：LeNet实现Fashion-MNIST手写数字识别）

综述数据集：MNIST手写数字数据集网络架构：定义了一个三层的一个感知机，其中输入层有28*28个结点，输出层有9个结点，隐藏层为512个神经元（模型中隐藏层的个数不用太多就可以）损失函数：使用的是交叉熵损失函数优化器：使用的是Adam优化器数据集对于图像的表示方法有很多，其中包括二值图像：用0表示黑色，用1表示白色；灰度图像：不仅仅有黑色和白色，还包括灰色、深灰色等，可以用256个灰度等级进行表

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:13

【服务器使用】Linux服务器常用代码汇总（更新中）

df-h查看服务器信息（例如显卡、suitable-cuda等version）nvidia-smi一键配置torch和cuda信息（需要自己在官网找对应的版本安装）官网：https://download.pytorch.org

MorleyOlsen·2023-11-14 05:58

Pytorch中continuous()的作用

在PyTorch中，contiguous()是用于检查张量是否是按照内存中的连续顺序存储的函数。

Hailey的算法学习笔记·2023-11-14 04:00

Pytorch时序数据集制作

1.制作时序数据集，并划分数据集#参数配置classConfig():data_path='../data/wind_dataset.csv'timestep=20#时间步长，就是利用多少时间窗口batch_size=32#批次大小feature_size=8#每个步长对应的特征数量，这里只使用1维，每天的风速hidden_size=256#隐层大小output_size=1#由于是单输出任务，最

Hailey的算法学习笔记·2023-11-14 04:29

TensorBoard 无法显示: No dashboards are active for the current data set.

出现了如下问题：解决方式：将6006端口换成另外一个，因为6006端口被占用PSD:\python\pytorch-tutorial-master>tensorboard--logdir=D:\python

Scabbards_·2023-11-14 04:10

AutoDL虚拟环境配置&&D2l库的安装简明教程

pythonversion]condainitbash&&source/root/.bashrc#更新bashrc当中的环境变量condaactivate[创建的虚拟环境]2.安装软件依赖注意：这里的Pytorch

C小白爬坑日记·2023-11-14 04:35

Anaconda配置pytorch环境教程

1.下载Anaconda直接进入Anaconda官网下载安装即可FreeDownload|Anaconda安装时全部勾选即可。2.创建虚拟环境安装成功后在你的开始菜单栏会有点击打开会进入base虚拟环境，输入如下命令创建自己的虚拟环境cudacreate-n自定义名字python=版本号（3.9）激活进入自己的虚拟环境，接下来的所有步骤基于此环境condaactivate自定义名字3.安装cuda

自横刀·2023-11-14 03:23

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