PyTorch深度学习第8页

深度学习之迁移学习

认识迁移学习迁移学习（TransferLearning）是机器学习中的一种重要技术，其核心思想是将在一个任务上学习到的知识（模型参数、特征表示等），迁移应用到另一个相关但不同的任务中，从而提升新任务的学习效率和性能，尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型，但现实中面临以下挑战：数据稀缺：例如医疗影像分析（罕见疾病样本少）

路溪非溪·2025-07-09 21:22

【深度学习-Day 35】实战图像数据增强：用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集

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·2025-07-09 20:17

PyTorch+CNN进行猫狗识别项目

任务介绍数据结构为：big_data├──train│└──cat│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）│└──dog│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）├──val│└──cat│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）│└──dog└─────└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）需要对train数据集进行训练，达到给定val数据集中的一张猫/狗的图片，识别

·2025-07-09 20:46

【深度学习】【入门】Linear和flatten

1.Linear1.Linear的概念Linear层，通常也被称为全连接层，是神经网络中一种经典且基础的层结构。它的核心特点是每一个神经元都与上一层的所有神经元相连接，这种全连接的方式使得信息能够在层与层之间充分传递和整合2.Linear层的作用Linear层在神经网络中主要承担着特征整合与输出映射的重任。在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后，Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合，

学习中的阿陈·2025-07-09 18:34

人体坐姿检测系统开发实战（YOLOv8+PyTorch+可视化）

本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统，结合目标检测与姿态估计技术，实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时，不良坐姿会导致：-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态，对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案，我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势

Loving_enjoy·2025-07-09 17:28

魔都AI医疗哪家强？全景揭秘科技创新与未来钱景！

这些公司利用深度学习、大语言模型（LLM）和计算机视觉等技术，革新药物发现、医疗影像分析和数据治理，推动医疗行业的智能化转型。

·2025-07-09 16:53

深度学习基础2

5.张量索引操作（1）索引操作行列索引列表索引print(data[[0,2],[1,2]])#返回(0,1)，(2,2)两个位置的元素print(data[[[0],[1]],[1,2]])#返回0，1行的1，2列共4个元素范围索引print(data[:3,:2])#前3行前2列数据print(data[2:,:2])#第2行到最后的前2列数据布尔索引tensor([[0,7,6,5,9],[

TY-2025·2025-07-09 13:36

Python 领域 vllm 安装与环境配置全攻略

Python领域vllm安装与环境配置全攻略关键词：Python、vllm、安装、环境配置、深度学习摘要：本文围绕Python领域中vllm的安装与环境配置展开，全面且深入地介绍了vllm的相关知识。

Python编程之道·2025-07-09 13:01

语义分割模型的轻量化与准确率提升研究

随着深度学习的发展，语义分割模型在多个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。

pk_xz123456·2025-07-09 12:28

AIGC领域AI作画：在数字雕塑中的应用实践

AIGC领域AI作画：在数字雕塑中的应用实践关键词：AIGC、AI作画、数字雕塑、生成对抗网络、3D建模、艺术创作、深度学习摘要：本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在数字雕塑领域的创新应用。

AI原生应用开发·2025-07-09 12:55

macOS运行python程序遇libiomp5.dylib库冲突错误解决方案

用途说明在macOS系统运行某些涉及OpenMP或多线程的Python程序（如PyTorch、NumPy等科学计算库）时，可能会出现libiomp5.dylib库冲突的错误。

screenCui·2025-07-09 12:54

【零基础学AI】第33讲：强化学习基础 - 游戏AI智能体

本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium

1989·2025-07-09 11:16

Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统

Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。

AI天才研究院·2025-07-09 09:38

Python 爬虫实战：Selenium 爬取豆瓣相册（图片分类 + 标签提取）

然而，豆瓣对直接的数据访问设定了诸多限制，因此，本文将介绍如何通过Python爬虫技术结合Selenium自动化工具，合法高效地爬取豆瓣相册图片，并运用深度学习技术实现图片分类和标签提取。

西攻城狮北·2025-07-09 07:17

基于Abp Vnext、FastMCP构建一个企业级的模型即服务（MaaS）平台方案

、总体技术架构HTTP/WebSocketgRPC/RESTgRPC/RESTgRPCVue3前端ABPvNextAPI网关.NET9业务微服务ABPvNextMCPClientFastMCP模型仓库PyTorch

NetX行者·2025-07-09 06:44

【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ，微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署

文章目录获取TensorRT-LLM代码：构建docker镜像并安装TensorRT-LLM：运行docker镜像：安装依赖魔改下部分package代码：量化：构建图：全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr

XD742971636·2025-07-09 06:40

大白话解释深度学习中多尺度特征融合及其意义

想象一下，你正在看一幅城市街道的照片。在这张照片中，你可能会看到：远处的小汽车，它们在图像中看起来很小。近处的大巴士，它们在图像中看起来很大。还有一些行人，他们可能在不同的距离上，大小各异。假设你想训练一个计算机程序来识别和分割这些不同的物体（汽车、巴士、行人）。如果这个程序只能在一个固定的尺度上“看”图像，比如说只能处理大物体，它可能会错过那些远处的小汽车，因为这些小汽车在图像中占据的像素很少。

来自宇宙的曹先生·2025-07-09 05:05

TensorRT-LLM：大模型推理加速引擎的架构与实践

根据MLPerf基准测试，原始PyTorch推理的token生成速度仅为12.3tokens/s（A100显卡）。一、TensorRT-LLM介绍：TensorRT-LLM是

·2025-07-09 05:03

想要了解大模型，看懂这一篇就够了！大模型工作流程及核心参数介绍！

一，大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段，整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。

Gq.xxu·2025-07-09 03:49

深度学习-Tensor

Tensor张量：与numpy中的ndarray不同之处：tensor可以在GPU或其他专用硬件上运行，以加速计算。一、Tensor初始化1.直接从数据中创建data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)2.从numpy数组创建np_array=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(np_array)3.从另一个Tensor

·2025-07-09 02:15

基于存算一体架构的实时深度学习推理优化

博客主页：瑕疵的CSDN主页Gitee主页：瑕疵的gitee主页⏩文章专栏：《热点资讯》基于存算一体架构的实时深度学习推理优化基于存算一体架构的实时深度学习推理优化基于存算一体架构的实时深度学习推理优化引言存算一体架构的核心优势

瑕疵·2025-07-09 01:39

服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu[自用]

服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu网址下载非root用户安装tmux查看服务器ubuntu版本conda安装tensorflow-gpu

片月斜生梦泽南·2025-07-09 00:02

【深度学习新浪潮】什么是上下文长度？

大型语言模型（LLM）的上下文长度是指模型在处理当前输入时能够有效利用的历史文本长度，通常以token（如单词、子词或标点）为单位衡量。例如，GPT-4支持128Ktoken的上下文，而Llama4Scout甚至达到了10Mtoken的惊人规模。这一指标直接影响模型在长文档理解、多轮对话等复杂任务中的表现。一、上下文长度的合理范围上下文长度的选择需结合具体应用场景：日常对话：通常需要8K–32Kt

小米玄戒Andrew·2025-07-08 22:50

Manus AI与多语言手写识别

技术文章大纲：ManusAI与多语言手写识别引言手写识别技术的发展背景与市场需求ManusAI的定位与核心技术优势多语言场景下的挑战与机遇ManusAI的核心技术架构基于深度学习的端到端手写识别模型多模态数据融合

tonngw·2025-07-08 22:20

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

WangYan2022·2025-07-08 21:14

【AI大模型】神经网络反向传播：核心原理与完整实现

它的出现解决了神经网络训练中的关键瓶颈，使深度学习成为可能。为什么需要反向传播？

我爱一条柴ya·2025-07-08 18:00

基于YOLOv8深度学习架构的智能农业巡检小车系统—面向农作物与杂草实时精准识别的创新实践

本文将深入探讨一款基于深度学习和智能硬件集成的农田作业智能小车系统。我们将重点聚焦于其硬件系统设计、软件系统架构、核心算法创新(特别

·2025-07-08 18:58

Python打卡：Day40

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch

·2025-07-08 17:17

Ubuntu下安装多版本CUDA及灵活切换全攻略

——释放深度学习潜能，告别版本依赖的烦恼！**为什么需要多版本CUDA？在深度学习、科学计算等领域，不同框架（TensorFlow、PyTorch等）对CUDA版本的要求各异。

芯作者·2025-07-08 16:45

PyTorch安装总失败？看完这篇保姆级教程，从0到1轻松搞定！

引言：为什么你装不好PyTorch？“CUDA版本不匹配？pip安装超时？conda环境冲突？”新手安装PyTorch的坑比代码bug还多！

喜欢编程就关注我·2025-07-08 16:40

Python打卡DAY36

DAY36：复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中，nn.Model是所有神经网络模块的基类，为构建和训练神经网络提供了丰富的方法，如下：1.模型构建与参数管理__init__方法功能：用于初始化神经网络模块的参数和子模块

·2025-07-08 16:08

深入详解 AI 与深度学习：从零开始掌握 BERT 模型架构

深入详解AI与深度学习：从零开始掌握BERT模型架构引言在自然语言处理（NLP）领域，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是近年来最具影响力的模型之一

拉不拉斯AICoding·2025-07-08 14:31

生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络（conditional Generative Adversarial Network, cGAN）

网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建3.3模型训练0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来深度学习领域最具突破性的技术之一

盼小辉丶·2025-07-08 14:59

动手学深度学习13.7. 单发多框检测（SSD）-笔记&练习（PyTorch）

本节课程地址：45SSD实现【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：13.7.单发多框检测（SSD）—动手学深度学习2.0.0documentation本节开源代码：…>d2l-zh

scdifsn·2025-07-08 13:22

动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

本节课程地址：线性回归的简洁实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：3.3.线性回归的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码：...

scdifsn·2025-07-08 13:22

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的卷积层

PyTorch深度学习总结第七章PyTorch中torch.nn模块的卷积层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.nn模块1.模块的基本组成部分1.1层（Layers）1.2损失函数（LossFunctions

·2025-07-08 12:18

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的循环层

PyTorch深度学习总结第九章PyTorch中torch.nn模块的循环层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、循环层1.简单循环层（RNN）2.长短期记忆网络（LSTM）3.门控循环单元（GRU

·2025-07-08 12:18

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的池化层

PyTorch深度学习总结第八章PyTorch中torch.nn模块的池化层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、池化1.定义2.目的3.常见类型4.实际效果二、池化层1.常用的池化层2.池化层的参数

咸鱼鲸·2025-07-08 12:18

Bryan Ding·2025-07-08 12:48

未来已来：美颜SDK如何通过深度学习实现个性化美颜形象？

美狐美颜SDK开放平台·2025-07-08 12:17

2024最新动物识别数据集（12-02已更新)

随着深度学习技术的发展，动物识别数据集的处理方式、算法逻辑和模型搭建与训练流程也在不断进步，以提高识别的准确性和效率。

数据猎手小k·2025-07-08 12:46

Transformer模型架构深度讲解

Transformer是一种在自然语言处理（NLP）和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列的任务（如机器翻译、文本生成、摘要生成等）。

·2025-07-08 11:13

GNN--知识图谱（逐步贯通基础到项目实践）

原文仓库链接：知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义：前向理解：

峙峙峙·2025-07-08 11:41

AlphaGPT通过国家AIGC生成式算法备案，为法律专业人士提供更加合规可靠的ai技术支持

日前,国内领先的法律科技企业iCourt宣布,其自主研发的法律垂类领域大模型AlphaGPT成功通过国家生成式模型深度学习合成算法备案。

资讯分享周·2025-07-08 11:40

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显关键词：人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要：本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer

AI学长带你学AI·2025-07-08 09:50

PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第1-11个视频笔记）

本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）

胡说八道的Dr. Zhu·2025-07-08 08:49

深度学习Pytorch(一)

深度学习Pytorch(一)前言：必须使用英伟达显卡才能使用cuda（显卡加速）！

Bgemini·2025-07-08 08:16

PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南

引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。

智算菩萨·2025-07-08 08:15

PyTorch笔记3----------统计学相关函数

1.基础函数importtorcha=torch.rand(2,2)print("a:\n",a)print('########################')print("平均值:\n",torch.mean(a,dim=0))print("总和:\n",torch.sum(a,dim=0))print("所有元素的积:\n",torch.prod(a,dim=0))print("最大值:\

HuashuiMu花水木·2025-07-08 08:14

AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析

#AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析>关键词：多模态交互、AI原生应用、人机交互、深度学习、应用场景>摘要：本文将深入解析多模态交互技术的核心原理，通过智能家居、医疗诊断、自动驾驶、教育创新和虚拟助手五大应用场景

AIGC应用创新大全·2025-07-08 08:14

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