Python库Pytorch

小白的进阶之路系列之二----人工智能从初步到精通pytorch中分类神经网络问题详解

什么是分类问题？分类问题涉及到预测某物是一种还是另一种。例如，你可能想要：问题类型具体内容例子二元分类目标可以是两个选项之一，例如yes或no根据健康参数预测某人是否患有心脏病。多类分类目标可以是两个以上选项之一判断一张照片是食物、人还是狗。多标签分类目标可以被分配多个选项（标签）预测维基百科文章的分类（例如数学、科学和哲学）分类和回归是最常见的机器学习问题之一。在本笔记本中，我们将使用PyTor
金沙阳·2025-05-21 09:02

基于PyTorch的医学影像辅助诊断系统开发教程

本文源码地址：https://download.csdn.net/download/shangjg03/908739211.简介本教程将指导你使用PyTorch开发一个完整的医学影像辅助诊断系统，专注于胸部
shangjg3·2025-05-21 08:57

【Pytorch学习笔记】数据模块05——编写自己的Dataset

编写自己的Dataset通过前面的知识，大家基本了解如何整个数据模块是如何构建的，下面举个完整的例子，要编写自定义的Dataset类，需要遵循以下基本步骤：1.基本结构自定义Dataset类需要继承torch.utils.data.Dataset，并实现以下三个必要方法：init：初始化函数，通常用于加载数据集和进行必要的预处理len：返回数据集的总长度getitem：根据索引返回对应的数据样本和
越轨·2025-05-21 08:56

【填坑】（四）：RuntimeError: Windows not yet supported for torch.compile

这个问题很显然了torch.compile是加速Pytorch代码的方法通过JIT将PyTorch代码编译成优化的内核旨在提高训练效率问题是目前Windows不支持他所以1、训练加速就要删掉了找到你的报错信息定位到具体代码先删除去吧或者
一度雨·2025-05-21 03:27

昇腾torch.multiprocessing.spawn分布式训练使用pytorch迁移

假设你的程序程序基于torch.multiprocessing.spawn来启动：deflaunch_job(cfg,init_method,func,daemon=False):ifcfg.NUM_GPUS*cfg.NUM_SHARDS>1
duoyasong5907·2025-05-21 02:54

【Pytorch实用教程】【分布式】torch.distributed.all_reduce用法详细介绍

torch.distributed.all_reduce是PyTorch中分布式通信的一部分，通常用于分布式训练场景下的梯度汇总。
若北辰·2025-05-21 02:53

torch.compile模型编译加速

一、定义定义接口介绍案例二、实现定义torch.compile是加速PyTorch代码的最新方法！
贾亚飞·2025-05-21 02:51

pytorch 源码阅读(1)——torch.complie

torch.compile是PyTorch2.x中引入的
哦豁灬·2025-05-21 02:20

基于JAX的自动微分系统优化：从XLA编译到GPU代码生成（对比JAX与PyTorch的算子融合策略差异）

JAX与PyTorch作为当前两大主流框架，分别采用不同的技术路径实现AD系统优化。JAX基于XLA编译器与函数式编
九章云极AladdinEdu·2025-05-21 00:10

YOLOv5 依赖详解

官方安装惯例：PyTorch官方文档通常将torchaudio作为可选组件单独列出，因为它仅用于特定领域（如语音识别)无需安装：如果你仅运行YOLOv5检测/训练，torchaudio完全不需要，缺少它不会影响性能
2401_86141214·2025-05-20 22:28

python实现PDF中表格转化为Excel的方法

一、Python库介绍python实现PDF中表格转化为Excel的方法P
程序员老冉·2025-05-20 22:28

从代码学习深度学习 - 预训练word2vec PyTorch版

文章目录前言辅助工具1.绘图工具(`utils_for_huitu.py`)2.数据处理工具(`utils_for_data.py`)3.训练辅助工具(`utils_for_train.py`)预训练Word2Vec-主流程1.环境设置与数据加载2.跳元模型(Skip-gramModel)2.1.嵌入层(EmbeddingLayer)2.2.定义前向传播3.训练3.1.二元交叉熵损失3.2.初始化
飞雪白鹿€·2025-05-20 21:47

Pytorch---view()函数

在PyTorch中，view函数是一个极为重要的张量操作函数，其主要功能是对张量的形状进行重塑，与此同时会尽力维持张量中元素的总数不变。
MzKyle·2025-05-20 19:07

深度学习---模型预热（Model Warm-Up）

应用场景：深度学习框架（PyTorch/Tensor
MzKyle·2025-05-20 19:36

PyTorch深度学习实战（18）—— 可视化工具

在训练神经网络时，通常希望能够更加直观地了解训练情况，例如损失函数曲线、输入图片、输出图片等信息。这些信息可以帮助读者更好地监督网络的训练过程，并为参数优化提供方向和依据。最简单的办法就是打印输出，这种方式只能打印数值信息，不够直观，同时无法查看分布、图片、声音等。本节介绍两个深度学习中常用的可视化工具：TensorBoard和Visdom。1.TensorBoard最初，TensorBoard是
shangjg3·2025-05-20 19:04

深入了解Typer库：原理与使用指南

Typer是一个新兴的Python库，它利用Python3.6+的类型提示（TypeHints）功能，为CLI开发带来了全新的体验。本文将深入介绍Typer的原理、特点以及如何使用它来构建强大的
Aaron_945·2025-05-20 15:44

使用PyTorch训练MobileNetV2模型进行图像分类

1.使用PyTorch训练MobileNetV2模型进行图像分类在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch框架训练一个MobileNetV2模型进行图像分类。
云端.代码农夫CloudFarmer·2025-05-20 02:17

模型评估与调优(PyTorch)

受试者工作特征）AUCR平方残差均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）模型调优方法交叉验证（CV）交叉验证方法Holdout验证K折交叉验证留一验证十折交叉验证网格搜索交叉验证随机搜索PyTorch
缘友一世·2025-05-19 22:23

win10使用清华源快速安装指定版本的pytorch-GPU

检查自己的cuda是否安装好在anacondaprompt中输入nvcc-V显示如上面表示安装好了。配置清华园下载环境同样在在anacondaprompt中输入condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/condaconfig--addchannelshttps://mirror
来自星星的菜鸟·2025-05-19 19:57

本地安装gpu版本torch（超简单）

condacreate-nDOT1python==3.9condaactivateDOT12）方法1：命令行安装torch①查看cuda版本【12.6】nvidia-smi#查看电脑支持的cuda版本nvcc-V#查看安装的cuda版本②去pytorch
✧٩(ˊωˋ*)و✧709·2025-05-19 19:56

pytorch RNNCell

pytorchRNNCell的一次前馈本质上就是一个线性层。如图所示：可以看到，每一次把输入送入RNNCell的过程，就是把输入部分和隐藏状态部分分别经过简单全连接层，并接上激活函数的过程。
侃山·2025-05-19 19:26

Torch GPU版本的安装

*不需要单独安装巨大的CUDA安装包，先确保你的显卡是支持GPU运算的，再安装好anaconda确保没有安装：pytorchtorchvisiontorchaudio这三个模块然后在anaconda中的命令行输入
COOKER·2025-05-19 18:53

【图书推荐】几本人工智能实用性图书

计算机视觉开发实践:基于Python》【摘要书评试读】-京东图书《DEEPSEEK大模型高性能核心技术与多模态融合开发》《DEEPSEEK大模型高性能核心技术与多模态融合开发图书》【摘要书评试读】-京东图书《PyTorch
夏天又到了·2025-05-19 17:13

基于深度学习进行运输系统优化

生成运输任务和车辆的随机数据集基于线性规划的数学模型求解最优分配方案基于强化学习的深度学习模型求解分配方案对比两种方案的性能指标并可视化结果系统使用Python实现，主要依赖以下库：NumPy和Pandas：数据处理和分析PyTorch
欣然～·2025-05-19 16:06

pytorch torch.Tensor.item() 方法介绍

功能item()方法用于从一个包含单个值的张量（即形状为torch.Size([])的0维张量）中提取该值，并将其作为一个Python标量返回。语法tensor.item()参数无参数。返回值类型:对应的数据类型为Python原生类型（如int、float或bool）。内容:张量中的单一值。使用场景当需要从单值张量中提取值，并在后续处理中使用原生Python标量类型时，可以使用item()。常用于
qq_27390023·2025-05-19 15:00

使用 PyTorch 实现 CBOW 词向量模型

在自然语言处理(NLP)领域，词向量表示是一项基础而关键的技术。通过将文本中的词语映射到低维向量空间，我们可以让计算机更好地理解和处理人类语言。今天，我们将深入探讨并实现CBOW(ContinuousBag-of-Words)模型，这是一种经典的词向量训练方法。什么是CBOW模型？CBOW模型是一种基于上下文预测目标词的神经网络模型，由Mikolov等人在2013年提出。与Skip-gram模型相
进来有惊喜·2025-05-19 14:27

PyTorch 2.2模型量化全解析：从原理到移动端部署实战（含性能对比与优化技巧）

某主流手机内存仅8GB，大型模型加载占用超30%算力瓶颈：移动端GPU算力仅为桌面级1/10，复杂模型推理延迟超500ms功耗问题：某人脸识别APP持续运行1小时耗电15%，严重影响续航1.2模型量化带来的突破PyTorch2.2
游戏人生的NPC·2025-05-19 13:16

MMDet加载旧版本代码权重及自定义数据集的问题及解决

场景PyTorch说它们2.0很快，那么就安个最新的Torch和MMDet。打开两年前的顶会文章，复制更早几年的代码文件以及权重。找个数据集。按照最新的config进行配置权重路径。
MWHLS·2025-05-19 11:38

使用 Pytorch 从头开始构建 Transformer

目录一、说明二、输入嵌入2.1__init__()方法目的2.2super()三、PositionalEncoding类四、位置编码的工作原理4.1总体过程4.2数学公式五、LayerNormalization类5.1过程描述5.2例子六、FeedForwardBlock类6.1总体描述6.2数学公式七、MultiHeadAttentionBlock类7.1.自注意力机制7.2.多头注意力八、Re
无水先生·2025-05-19 10:02

图像分割——U-Net论文介绍+代码（PyTorch）

0、概要原理大致介绍了一下，后续会不断精进改的更加详细，然后就是代码可以对自己的数据集进行一个训练，还会不断完善，相应其他代码可以私信我。一、论文内容总结摘要：人们普遍认为，深度网络成功需要数千样本，在本文中，提出一种网络和训练方法，它使用大量数据增强来有效使用现存的样本，我们的体系结构由一个捕获上下文的收缩路径和能够实现精确定位的对称扩展路径组成。我们证明出这个网络可以使用少量图像进行端到端训练
yidaqiqi·2025-05-19 09:28

中文分词与数据可视化01

一、环境准备1.安装必要的Python库pipinstalljieba#中文分词工具pipinstallwordcloud#生成词云pipinstallmatplotlib#绘图库pipinstallnumpy
晨曦543210·2025-05-19 08:47

计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现VMD-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)

代码基于PyTorch框架，适用于多维时间序列预测任务。1.环境准备import
单北斗SLAMer·2025-05-19 08:17

Pytorch实现卷积神经网络CNN

Pytorch是torch的Python版本，对TensorFlow造成很大的冲击，TensorFlow无疑是最流行的，但是Pytorch号称在诸多性能上要优于TensorFlow，比如在RNN的训练上
weixin_30312557·2025-05-19 08:45

大模型微调步骤整理

PyTorch的torchvision.models模块提供了很多经典的预训练模型，比如ResNet、VGG、EfficientNet等。我们可以直接使用它们作为模型的基础结构。
Trank-Lw·2025-05-19 07:41

使用PyTorch训练VGG11模型：Fashion-MNIST图像分类实战

本文将通过代码实战，详细讲解如何使用PyTorch和VGG11模型在Fashion-MNIST数据集上进行图像分类任务。代码包含数据预处理、模型定义、训练与评估全流程，并附上训练结果的可视化图表。
意.远·2025-05-18 23:16

【深度学习解惑】分析 Inception 特有的并行分支对显存占用、GPU 利用率的正负影响？

模块的并行分支设计显存占用与GPU利用率的关键挑战显存占用的正向与负向影响并行分支的显存需求模型激活值膨胀vs.参数共享优化GPU利用率的权衡分析计算并行化潜力分支间负载不均衡与同步开销实验验证与代码示例PyTorch
云博士的AI课堂·2025-05-18 23:15

深度解析BERT：从理论到Pytorch实战

前言本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。
代码很孬写·2025-05-18 22:44

PyTorch 张量基础操作：从入门到实践的深度解析

在深度学习技术快速发展的当下，PyTorch凭借其动态计算图、简洁的Python接口以及强大的GPU加速能力，成为开发者和研究者构建机器学习模型的首选框架之一。
wwangxubin·2025-05-18 15:23

端到端自动驾驶系统实战指南：从Comma.ai架构到PyTorch部署

本文将以Comma.ai的开源架构为核心，结合PyTorch深度学习框架和CARLA仿真平台，详细阐述如何构建高性能端到端自动驾驶系统，涵盖数据采集、模型训练、推理优化及
Tech Synapse·2025-05-18 15:51

pytorch 的 cat函数的详解

cat是concatnate的意思，也就是说进行张量的拼接实例：>>>importtorch>>>A=torch.ones(2,3)#2x3的张量（矩阵）>>>Atensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]])>>>A1=2*torch.ones(4,3)#4x3的张量（矩阵）>>>A1tensor([[2.,2.,2.],[2.,2.,2.],[2.,2.,2.],[2.,2.,2
Vertira·2025-05-18 14:15

【Pytorch搭建卷积神经网络】利用神经网络解决手写识别数据集问题

代码链接：https://gitee.com/ury-u/pytorch.git（lab_log.txt有详细介绍每个文件夹的作用）案例演示：importtorchimporttorchvision.datasetsasdatasetimporttorchvision.transformsastransfor
一颗洋芋·2025-05-18 11:28

源2.0-M32大模型适配AutoGPTQ工具及量化&推理教程

它基于高效的GPTQ算法开发，主要使用Python编程语言，并依托PyTorch框架来实现量化功能。
源大模型·2025-05-18 09:11

pytorch小记（二十二）：全面解读 PyTorch 的 `torch.cumprod`——累积乘积详解与实战示例

pytorch小记（二十二）：全面解读PyTorch的`torch.cumprod`——累积乘积详解与实战示例一、函数签名与参数说明二、基础用法1.一维张量累积乘积2.二维张量按行／按列累积三、`dtype
墨绿色的摆渡人·2025-05-18 07:27

显卡、Cuda和pytorch兼容问题

**数据传输与CPU瓶颈**排查建议总结查询PyTorch中实际使用的CUDA版本**1.查询PyTorch中实际使用的CUDA版本****可能的输出结果**：**2.检查系统中安装的CUDAToolkit
小蜗笔记·2025-05-18 07:56

RNN/LSTM原理与 PyTorch 时间序列预测实战

️RNN/LSTM原理与PyTorch时间序列预测实战在处理时间序列数据、语音信号、文本序列等连续性强的问题时，循环神经网络（RNN）及其改进版本LSTM（长短期记忆网络）是最常见也最有效的模型之一。
风亦辰739·2025-05-18 07:23

深度学习环境配置系列文章（三）：配置VS Code和Jupyter的Python环境

深度学习环境配置系列文章目录第一章专业名称和配置方案介绍第二章Anaconda配置Python和PyTorch第三章配置VSCode和Jupyter的Python环境第四章配置Windows11和Linux
极光喵·2025-05-18 02:49

Python 深度学习环境配置

在本地配置适用于深度学习的Python环境时，特别是使用主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），需要完成以下步骤：1.安装必要的软件和工具（1）系统依赖Windows:安装最新的显卡驱动
卖血买老婆·2025-05-18 02:19

模型训练技巧EMA

前言文章理论推导部分参考指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现在深度学习中，经常会使用**指数移动平均（ExponentialMovingAverage,EMA）**对模型参数做平均，因为模型权重在最后的
羽星_s·2025-05-18 00:06

【深度学习】聊一聊深度学习分布式训练

主要从以下几个方面进行总结：分布式训练的基本原理TensorFlow的分布式训练PyTorch的分布式训练框架Horovod分布式训练1、分布式训练
风度78·2025-05-18 00:35

linux下安装cuda后nvcc -V无法执行的解决方案

pytorch版本博主刚开始安装的pytorch版本为1.2.0，但是所跑的pytorch程序是在0.4.0版本下写的，结果运行时出现了一些问题，必须改装较低版本的pytorch——这里选择了0.4.1
Retrospector·2025-05-17 21:16
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