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如何学习训练大模型——100条建议

编程技能：熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和编程语言（如Python）。掌握数据处理、模型构建和训练的编程技能是关键。数据准备：收集、清理和准备数据集，确保数据的质量
嗯，这是一个好名字·2023-11-08 11:00

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】VggNet模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】VggNet模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】VggNet模型算法详解前言VggNet讲解感受野感受野的计算公式3x3的卷积核的使用
牙牙要健康·2023-11-08 10:08

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解前言AlexNet讲解卷积层的作用卷积过程特征图的大小计算公式
牙牙要健康·2023-11-08 10:19

第12章 PyTorch图像分割代码框架-2

模型模块本书的第5-9章重点介绍了各种2D和3D的语义分割和实例分割网络模型，所以在模型模块中，我们需要做的事情就是将要实验的分割网络写在该目录下。有时候我们可能想尝试不同的分割网络结构，所以在该目录下可以存在多个想要实验的网络模型定义文件。对于PASCALVOC这样的自然数据集，我们可能想实验Deeplabv3+、PSPNet、RefineNet等网络的训练效果。代码11-3给出了Deeplab
louwill12·2023-11-08 09:16

pytorch初始化网络参数

有时间再写。转载于:https://www.cnblogs.com/qinduanyinghua/p/9311411.html
weixin_30764771·2023-11-08 09:46

pytorch 学习率衰减策略

##学习率衰减策略importtorch.nn.functionalasFimporttorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotasplt#初始化模型classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,10,kernel_siz
一壶浊酒..·2023-11-08 09:14

杂记(3)：在Pytorch中如何操作将数据集分为训练集和测试集？

在Pytorch中如何操作将数据集分为训练集和测试集？0.前言1.手动切分2.train_test_split方法3.Pytorch自带方法4.总结0.前言数据集需要分为训练集和测试集！
sjx_alo·2023-11-08 09:13

Pytorch:初始化

PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的初始化策略，因此一般不用我们考虑，当然我们也可以用自定义初始化去代替系统的默认初始化。
三世·2023-11-08 09:42

pytorch 初始化

初始化importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnprandom_seed=1000#np.random.seed(random_seed)torch.manual_
一壶浊酒..·2023-11-08 09:35

关于卷积神经网络的步幅（stride）

如何调用Pytorch中的步幅n
GarsonW·2023-11-08 06:28

pytorch relu函数实现_pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解

测试代码：importtorchimporttorch.nnasnn#inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出m=nn.ReLU(inplace=True)input=torch.randn(7)print("输入处理前图片：")print(input)output=m(input)print("ReLU输出：")print(output)print("输
weixin_39746794·2023-11-08 06:10

PyTorch学习笔记：nn.ReLU——ReLU激活函数

PyTorch学习笔记：nn.ReLU——ReLU激活函数torch.nn.ReLU(inplace=False)功能：逐元素应用ReLU函数对数据进行激活函数方程：ReLU(x)=(x)+=max⁡(
视觉萌新、·2023-11-08 06:08

pytorch中激活函数ReLU

nn.ReLU(inplace=True)Parametersinplace–canoptionallydotheoperationin-place.Default:FalseReLU(x)=max(0,x)参数inplace=True:inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出注：产生的计算结果不会有影响。利用in-place=True计算可以节省内（显）
小白827·2023-11-08 05:35

PyTorch基础之激活函数模块中Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU函数讲解（附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~激活函数是神经网络中的重要组成部分。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间有一个函数关系。如果这个函数我们设置为非线性函数，深层网络的表达能力将会大幅度提升，几乎可以逼近任何函数，这里，我们把这些非线性函数叫做激活函数。激活函数的作用就是给网络提供非线性的建模能力。一、Sigmoid函数Sigmoid函数指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。
showswoller·2023-11-08 05:34

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 ReLu系列 含优点与缺点

文章目录ReLu公式求导过程优点：缺点：自定义ReLu与Torch定义的比较可视化LeakyReLuPReLu公式求导过程优点：缺点：自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化自定义PReLuELU公式求导过程优点缺点自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpi
jasneik·2023-11-08 05:04

Pytorch的激活函数ReLU()

importtorchimporttorch.nnasnn#inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出m=nn.ReLU(inplace=True)input=torch.randn(7)print("输入处理前图片：")print(input)output=m(input)print("ReLU输出：")print(output)print("输出的尺度：
OneBaBa·2023-11-08 05:33

pytorch之relu激活函数

目录1、relu2、relu63、leaky_relu4、ELU5、SELU6、PReLU1、reluReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的神经网络激活函数，它在PyTorch中被广泛使用
老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:01

PyTorch学习（八）--卷积神经网络基础

教程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1EE411j78F这篇文章的所有图片和代码均来自教程的PPT1、背景我们输入的图像有三个维度：C(通道数)，W（宽），H（高）。当我们把图像横向展开，变成一维的时候，两个空间上挨着特别近的点，比如（0，3）和（1，3）本来是竖向挨着的，就会距离很远，因为会间隔（0，3）以后（1，3）之前的所有点，所以在做全连接模型的时候
陈同学爱吃方便面·2023-11-08 05:30

pytorch分布式训练

参考如下文章又要丝滑又要快？浅谈torch分布式训练的常见方式：DataParrel/DistributedDataParallel/Huggingfaceaccelerate-知乎
wu_jiacheng·2023-11-08 02:13

Pyinstaller 打包pytorch遇到的报错

在使用Pyinstaller打包python程序时，如果使用了torch会经常报这个错误：我的解决方法是找到Anaconda中对应的torch文件夹，比如我的文件夹路径如下（这里的py01对应着你的虚拟环境名称）：把这两个torch文件夹复制到打包的文件夹dist中的程序包文件夹中，然后替换文件夹就OK了，亲测好用。
骁浪海作斩·2023-11-08 01:58

深度学习中的图像增强合集

引言图像增强是我们在深度学习领域中绕不开的一个话题，本文我们将讨论什么是图像增强，并在三个不同的python库中实现它，即Keras、Pytorch和augmentation（专门用于图像增强的一个库）
小北的北·2023-11-07 22:47

【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘dgl‘

禁止使用下面方法安装DGL,这种方法会更新你的pytorch版本，环境越变越乱pipinstalldgl二是进入DGL官网：DeepGraphLibrary(dgl.ai)，了解自己的配置情况，比如我cuda11.8
鳗小鱼·2023-11-07 21:28

Code of Deep Learning （Based on pytorch)

0.机器学习数据预处理基础One-Hot编码使用Pandas中的value_counts()函数，查看data中的特征Usercontinent的取值类型，并打印输出的内容；使用pandas中的get_dummies()函数对data中的特征Usercontinent进行One-Hot编码，参数prefix为Usercontinent_；将编码后的结果保存在encode_uc中，并输出变量的前5行
WHSINE·2023-11-07 19:30

Pytorch学习笔记

目录目录一、Anaconda+pytorch（GPU版）安装及注意事项Anaconda新建环境安装pytorch（GPU版）版本匹配清华源大坑！！！！
Int mian[]·2023-11-07 18:58

PyTorch入门学习（十七）：完整的模型训练套路

目录一、构建神经网络二、数据准备三、损失函数和优化器四、训练模型五、保存模型一、构建神经网络首先，需要构建一个神经网络模型。在示例代码中，构建了一个名为Tudui的卷积神经网络（CNN）模型。这个模型包括卷积层、池化层和全连接层，用于处理图像分类任务。classTudui(nn.Module):def__init__(self):super(Tudui,self).__init()self.mod
不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

PyTorch入门学习（十八）：利用GPU训练

目录一、数据准备二、模型迁移至GPU三、设置损失函数和优化器四、GPU加速训练五、保存模型一、数据准备首先，需要准备训练和测试数据集。在示例中，使用CIFAR-10数据集作为示例。数据准备包括数据下载、数据预处理和数据加载。importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorbo
不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

PyTorch入门学习（十九）：完整的模型验证套路

目录一、图像加载和数据转换二、模型加载三、前向推理四、结果解释一、图像加载和数据转换首先，需要加载待验证的图像，并将其转换为模型期望的输入大小和数据类型。以下是加载图像并进行数据转换的示例：importtorchimporttorchvisionfromPILimportImagefromtorchimportnn#指定待验证的图像路径image_path="D:\\Python_Project\
不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

Meta AI与PyTorch基金会发布开源解决方案ExecuTorch /智能家居科技助力打造智慧卧室 ｜魔法半周报

我有魔法✨为你劈开信息大海❗高效获取AIGC的热门事件，更新AIGC的最新动态，生成相应的魔法简报，节省阅读时间资讯预览MetaAI与PyTorch基金会发布开源解决方案ExecuTorch，实现边缘和移动设备上的
我有魔法WYMF·2023-11-07 18:56

[深度学习入门]PyTorch环境配置与PyTorch学习

目录一.PyTorch简介与环境配置二.PyTorch学习（一）Torch与Numpy（二）张量tensor（三）Torch中的数学运算（四）矩阵运算（五）利用PyTorch简单地实现几种激活函数（六）
TJUTCM-策士之九尾·2023-11-07 18:25

PyTorch入门系列教程 — 土堆教程的目录和索引

PyTorch是深度学习领域广泛使用的框架之一，它为深度学习爱好者和研究人员提供了丰富的工具和资源。土堆教程是一系列深入浅出的PyTorch教程，旨在帮助初学者掌握PyTorch的基础知识和高级技巧。
不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:49

【Pytorch学习】加载数据（Jupyter）

B站指路up主：一只小土堆讲的很细，就是更新很慢....AV742810361.两大法宝函数1.1dir()：提供打开操作，看见pytorch工具箱里的东西dir(torch)可以看到torch里都有什么工具包还可以看上面的工具包里都有什么工具
老师我想当语文课代表·2023-11-07 16:36

Ubuntu20.04安装cuDNN8.0

在博客Tensorflow+PyTorch安装（CPU+GPU版本）中找到相应的版本匹配，确定好自己的电脑应该安装什么版本，再开始下载。
Netceor·2023-11-07 15:32

Win10深度学习环境搭建步骤记录（cuda10.0+keras+tensorflow+pytorch）

环境搭配（可根据自身需要以及版本变化进行调整）：1、cuda10.0+tf-1.13.2+keras-2.2.5(2.3.1)/tf-1.14.0+keras-2.3.1/tf-1.15.2+keras-2.3.1，科研开发兼容2、torch1.4.0+cu100&torchvision0.5.0+cu1003、下载cuda10.1备用一、安装anaconda3第一步：安装anaconda3,选择
0_×·2023-11-07 13:49

python3.7安装tensorflow和keras_为Anaconda3安装tf、keras和pytorch

安装tensorflow1、打开anaconda安装时自带的Anacondaprompt2、打开后,输入清华镜像的tensorflow的下载地址(如果你已经在墙外翱翔了,可以省略这一步):htmlcondaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--setshow_c
weixin_39787826·2023-11-07 13:49

tf+keras-pytorch-3.7-cpu环境

先试试这个python37的情况pipinstalltensorflow==2.6.2Keras==2.6.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple--trusted-hostpypi.tuna.tsinghua.edu.cnpipinstalltensorflow==2.6.2Keras==2.6.0-ihttps://pypi.tuna.tsing
甜辣uu·2023-11-07 12:15

神经网络框架-Pytorch使用介绍

Pytorch上手使用近期学习了另一个深度学习框架库Pytorch，对学习进行一些总结，方便自己回顾。Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架。
wu_jiacheng·2023-11-07 10:12

【pytorch源码分析--torch执行流程与编译原理】

背景解读torch源码方便算子开发方便后续做torch模型性能开发基本介绍代码库https://github.com/pytorch/pytorch模块介绍aten:ATensorLibrary的缩写。
Mr.Lee jack·2023-11-07 09:37

基于Pytorch框架的LSTM算法(一)——单维度单步滚动预测（2）

#项目说明：说明：1time_steps=滚动预测代码y_norm=scaler.fit_transform(y.reshape(-1,1))y_norm=torch.FloatTensor(y_norm).view(-1)#重新预测window_size=12future=12L=len(y)首先对模型进行训练；然后选择所有数据的后window_size个数据，通过训练，每次通过前window_
小维_·2023-11-07 09:33

基于Pytorch框架的LSTM算法(一)——单维度单步预测（1）

1.项目说明使用data中的close列的时间序列数据完成预测【使用close列数据中的前windowback-1天数据完成未来一天close的预测】2.数据集Date,Open,High,Low,Close,AdjClose,Volume2018-05-23,182.500000,186.910004,182.179993,186.899994,186.899994,166281002018-0
小维_·2023-11-07 09:32

pytorch加载的cifar10数据集，到底有没有经过归一化

pytorch加载cifar10的归一化pytorch怎么加载cifar10数据集torchvision.datasets.CIFAR10transforms.Normalize()进行归一化到底在哪里起作用
PleaseBrave·2023-11-07 09:02

matting系列论文笔记（一）：Deep Image Matting

论文链接:2017DeepImageMattingpytorch代码：https://github.com/foamliu/Deep-Image-Matting-PyTorch文章目录matti
烤粽子·2023-11-07 09:28

Deep Image Matting：深度学习Matting开山之作

论文：https://arxiv.org/pdf/1703.03872.pdf代码：GitHub-foamliu/Deep-Image-Matting-PyTorch:DeepImageMattingimplementationinPyTorch1
叶舟·2023-11-07 09:57

基于Pytorch框架的LSTM算法(二)——多维度单步预测

1.项目说明**选用Close和Low两个特征，使用窗口time_steps窗口的2个特征，然后预测Close这一个特征数据未来一天的数据当batch_first=True,则LSTM的inputs=(batch_size,time_steps,input_size)batch_size=len(data)-time_stepstime_steps=滑动窗口，本项目中值为lookbackinput
小维_·2023-11-07 09:57

Python 深度学习导入的一些包的说明

importtorch：导入PyTorch库，用于构建和训练神经网络。importt
engchina·2023-11-07 09:26

NLP_自然语言处理项目(1)：文本情感分类（基于PyTorch）

1、中文文本情感分类文本情感分类是一种自然语言处理技术，它旨在自动识别一段文本中表达的情感，并将其分类为正面、负面或中性等不同的情感类别。文本情感分类的应用十分广泛，例如在社交媒体舆情分析、产品评论分析、用户满意度调查等领域都有重要的应用。通过文本情感分类，可以自动化地对大量文本数据进行分类和分析，为决策提供有用的信息和参考。2、数据预处理本文利用的数据：weibo_senti_100k.csv下
@硬train一发·2023-11-07 06:11

pytorch tensor 数据类型的转换

tensor一共包含的数据类型，数据classDoubleTensor(Tensor):...classFloatTensor(Tensor):...classLongTensor(Tensor):...classIntTensor(Tensor):...classShortTensor(Tensor):...classCharTensor(Tensor):...classByteTensor(T
2021乐乐·2023-11-07 06:10

Pytorch中Tensor的类型转换

Pytorch中Tensor的类型转换1.数据类型转换在Tensor后加.long(),.int(),.float(),.double()等即可2.数据存储位置转换CPU张量---->GPU张量，使用data.cuda
孤绝如初见雪·2023-11-07 06:08

pytorch tensor 数据类型转换

Y=torch.from_numpy(wipeAndPupil).to(X.device)#wipeAndPupil从numpy转换为tensorY=Y.type(torch.cuda.FloatTensor)
fK0pS·2023-11-07 06:34

Pytorch 里面torch.no_grad 和model.eval(), model.train() 的作用

torch.no_grad:影响模型的自微分器，使得其停止工作；这样的话，数据计算的数据就会变快，内存占用也会变小，因为没有了反向梯度计算，当然，我哦们也无法做反向传播。model.eval()和model.train()：告诉模型中的所有层，目前处于的状态，是训练还是测试阶段，从而每一层做出相应的行为和动作。batchnorm和dropout层会因为状态的不同，而有不同的行为和反应。
张哥coder·2023-11-07 06:32

Pytorch tensor 数据类型快速转换三种方法

目录1通用,简单，CPU/GPUtensor数据类型转换2tensor.type()方法CPUtensor数据类型转换GPUtensor数据类型转换3tensor.to()方法,CPU/GPUtensor数据类型转换1通用,简单，CPU/GPUtensor数据类型转换tensor.double()：把一个张量tensor转为torch.float64数据类型tensor.float()：把一个张量
张哥coder·2023-11-07 06:32
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