Python库Pytorch

视频转GIF

视频转GIF以下是一个使用Python将视频转换为GIF的脚本，使用了imageio和opencv-python库：importcv2importimageioimportnumpyasnp"""将视频转换为
LS_learner·2025-05-06 06:59

【深度学习环境配置】Anaconda + Pycharm + CUDA + cuDNN + Pytorch + Opencv

如何在Ubuntu20.04上安装OpenCV-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库，支持所有主流操作系统上的C++，Python，和Java。它可以发挥多核进程和GPU加速，用于实时操作。OpenCV应用广泛，包括医疗图片分析，街景图片处理，监视视频，探测和识别面部，追踪移动物体，
生活需要深度·2025-05-06 04:45

Python 爬虫十六式 - 第六式：JQuery的假兄弟-pyquery

PyQuery：一个类似jquery的python库学习一时爽，一直学习一直爽  Hello，大家好，我是Connor，一个从无到有的技术小白。
Connor_Zhang·2025-05-06 01:55

cuda+cudnn+pytorch2.2安装

Errorloading“D:\Anaconda3\envs\pytorch39_cuda\lib\site-packages\torch\lib\c10
不是谁只是我·2025-05-06 00:18

3dgs渲染 Nvdiffrast

安装教程安装教程：Windows安装测试okNvdiffrast安装教程安装教程：Nvdiffrast高性能可微渲染开发包_nvdiffrast安装-CSDN博客Nvdiffrast介绍Nvdiffrast是一个PyTorch
AI算法网奇·2025-05-05 20:54

TensorFlow 和 pytorch

1.TensorFlow是什么？TensorFlow是由Google开发的一个开源库，用于构建和训练机器学习模型。它的基本概念是使用数据流图来表示计算任务，其中节点表示操作，边表示数据流。TensorFlow的使用场景非常广泛，可以用于以下几个方面：机器学习和深度学习：TensorFlow提供了丰富的工具和算法，用于构建和训练各种机器学习和深度学习模型。它支持常见的神经网络模型，如卷积神经网络（C
UPUPUPEveryday·2025-05-05 18:40

《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向：面试、笔试题集(1)

分类问题回归问题翻译问题2.pytorch和tensorflow的区别3.过拟合与欠拟合4.评价指标的局限性5.ROC曲线6.余弦距离的应用7.A/B测试的陷阱8.模型评估的方法9.超参数调优？
shiter·2025-05-05 18:40

对比 TensorFlow 和 PyTorch 的性能和效率

TensorFlow和PyTorch都是广泛使用的深度学习框架，下面从训练性能、推理性能、开发效率等多个方面对它们的性能和效率进行对比：训练性能计算图模式TensorFlow：早期版本采用静态计算图模式
qq_44233281·2025-05-05 18:09

机器学习、图像识别、视觉识别框架的对比表：

以下是机器学习、图像识别、视觉识别框架的对比表：特性TensorFlowPyTorchOpenCVGoogleCloudVisionAPIYOLOv3Halcon开发语言Python,C++等Python
芯知社区·2025-05-05 17:09

PyTorch_张量索引操作

简单行，列索引操作importtorchimportnumpyasnp#简单行列索引deftest01():data=torch.randint(0,10,[4,5])print(data)#获得指定的某行元素print(data[0])#获得指定某个列的元素print(data[:,0])#逗号前面表示行，逗号后面表示列。冒号表示所有行或者所有列#获得指定位置的某个元素print(data[1,
CHNMSCS·2025-05-05 17:07

比较 TensorFlow 和 PyTorch

TensorFlow和PyTorch是深度学习领域中两个非常流行的开源机器学习框架，下面为你详细介绍。1.历史与背景TensorFlow：由Google开发和维护，于2015年开源。
芯知社区·2025-05-05 17:07

从代码学习深度学习 - 目标检测前置知识(二) PyTorch版

文章目录前言一、多尺度目标检测1.1多尺度锚框1.2绘图工具函数(`utils_for_huitu.py`)1.3可视化多尺度锚框1.4多尺度检测（理论）二、自定义目标检测数据集2.1读取数据2.2创建Dataset类2.3创建DataLoader2.4验证数据加载2.5可视化数据集样本总结前言大家好！欢迎来到“从代码学习深度学习-目标检测前置知识”的第二部分，我们将继续深入探讨目标检测的前置知识
飞雪白鹿€·2025-05-05 16:01

load_dotenv()详解

`load_dotenv()`是Python库`python-dotenv`的核心函数，用于从`.env`文件加载环境变量到当前运行环境中。
老兵发新帖·2025-05-05 15:48

【Python】Python3网络爬虫实战-1、请求库安装：Requests、Selenium、ChromeDriver

在第一步抓取页面的过程中，我们就需要模拟浏览器向服务器发出请求，所以需要用到一些Python库来实现HTTP请求操作，在本书中我们用到的第三方库有Requests、Selenium、Aiotttp等。
未衬老师·2025-05-05 13:40

Python 3安装requests库的详细教程

一、安装requests1.使用pip安装pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python库。requests可以通过pip快速
CarlowZJ·2025-05-05 13:37

Python 处理 PDF 文档的自动化方案

本文将介绍几种常用的Python库及其应用场景，并提供一些实际操作示例。
书香浓·2025-05-05 12:01

【PyTorch完全指南】从深度学习原理到工业级实践

目录前言技术背景与价值当前技术痛点解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块技术选型对比二、实战演示环境配置要求核心代码实现1.基础Tensor操作2.神经网络构建3.训练循环实现运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析✅四、最佳实践推荐方案✅常见错误❌调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向生态工具链结语技术局限性未来发展趋势学习资源推荐前言
满怀1015·2025-05-05 12:59

PyTorch_张量运算函数

importtorchimportnumpyasnp#均值deftest01():torch.manual_seed(0)data=torch.randint(0,10,[2,3],dtype=torch.float64)#默认对所有的数据计算均值print(data.mean())#按指定的维度计算均值print(data.mean(dim=0))print(data.mean(dim=1))#
CHNMSCS·2025-05-05 11:57

PyTorch_创建张量

在PyTorch中，Tensor(张量)是同一种数据类型的元素的多维矩阵。在PyTorch中，数据都是以张量的形式参与计算的。
CHNMSCS·2025-05-05 11:57

MySQL数据库用户管理与权限授予 编程学习

我们将使用Python编程语言来执行MySQL数据库操作，因此还需要安装MySQLConnector/Python库。首
UerxDebug·2025-05-05 06:49

Nsight System模型性能分析工具入坑记录

原帖url：Pytorch官方社区的原帖于是
chonpsk·2025-05-05 05:47

加速Python包安装 | 国内镜像源配置全攻略（pip/conda双版本）

在使用pipinstall安装Python包时，默认从PyPI服务器下载，但由于网络延迟，国内用户经常会遇到：下载速度只有几十KB/s频繁出现Timeout超时错误大型库（如TensorFlow/PyTorch
YouShouldKnowMe·2025-05-05 03:02

深度解析 MindTorch：无缝迁移 PyTorch 到 MindSpore 的高效工具

PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，以其动态图机制和简洁的API设计深受开发者喜爱。然而，随着昇腾硬件的崛起，如何高效地利用昇腾的强大计算能力成为了一个关键问题。
从零开始学习人工智能·2025-05-05 03:32

抽空给笔记本装个显卡驱动，pytorch+CUDA docker 环境配置

大家好，我是消失了一个小春节的小鱼，春节忙着设计新的小产品，一直在努力，这两天又跑广州来了，今天周末，抽空给笔记本的显卡装个驱动，顺便搞了个pytorch的GPU配置，小鱼折腾的详细步骤如下，希望对你有用
鱼香ROS·2025-05-05 02:55

基于cuda12.1安装pytorch-gpu

因课题需要，特别需要pytorch和tensorflow的gpu版本，为了方便大家装环境，故将这次重装pytorch-gpu过程给大家做个参考，期间需要的安装包也放在某盘了，需要可以自取。
PZLXR·2025-05-05 02:55

pytorch-lightning环境配置记录（win11+anaconda）

环境win11，anaconda虚拟环境下查看自己的nvidia-smi信息，查看pytorch-lightning信息。我们的需求是CUDA版本，torch版本，lightning版本相匹配。
小蜗牛( ˙-˙ )·2025-05-05 02:24

Langchain编程中常见Python库依赖安装

Langchain编程中常见Python库以及用途Langchain-chat项目依托于一系列丰富而强大的依赖库，展现出了巨大的潜力和广泛的应用前景。
学习3人组·2025-05-05 01:49

“深度学习之巅：在 CentOS 7 上打造完美Python 3.10 与 PyTorch 2.3.0 环境”学习

在CentOS7上安装Python3.10和PyTorch2.3.0时，为什么要首先升级OpenSSL？
百态老人·2025-05-04 23:09

在window10系统64位+python3.10上安装Pytorch3D教程

前言：接触点云3D结果发现到处用到Pytroch3D，只好先学会安装o(╥﹏╥)o先，结果一堆坑要命~~~~~~安装建议python版本用：3.8、3.9、3.10就行，别用3.11，貌似不兼容。建议使用conda安装一个新环境，装这个东西很容易出问题，new一个env会安全些。建议直接下载源码编译，这样最安全本次版本如下：python=3.10torch=2.3.1cuda=11.8注意cuda
ntr亚丝娜（我永远喜欢千花书记）·2025-05-04 23:09

使用pytorch建立全连接神经网络

importtorchfromtorch.autogradimportVariablefromtorchimporttensor,Tensorfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimportdatasets,transfo
ydw_ydw·2025-05-04 23:36

PyTorch与神经网络

PyTorchPyTorch的数据类型为张量，张量有多种，常用的为整型、浮点型、比特型。
你的凡王·2025-05-04 23:04

基于PyTorch构建神经网络预测模型

建立一个基于PyTorch的神经网络模型来预测输出，可以遵循以下步骤：定义问题：首先明确问题是回归问题还是分类问题。如果输出是连续的数值，则可能是一个回归问题；如果输出是离散值，则可能是一个分类问题。
老歌老听老掉牙·2025-05-04 22:03

Ubuntu24.04安装Anaconda3+Pycharm

Pycharm及其环境搭建Ubuntu18.04安装Pycharm教程ubuntu系统安装Anaconda及Pycharm在移动硬盘上搭建Ubuntu24.04深度学习环境（Anaconda+CUDA+Pytorch
一个没有本领的人·2025-05-04 20:48

Python----卷积神经网络（LeNet-5的手写体识别）

importnumpyasnp#导入NumPy库importrandom#导入随机数生成库importos#导入操作系统相关功能importtorch#导入PyTorch库defsetup_seed(seed
蹦蹦跳跳真可爱589·2025-05-04 19:10

基于PyTorch和BERT的电商情感多分类任务

在本文中，我们将使用PyTorch和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）来实现一个电商情感多分类任务。
bug_code702·2025-05-04 16:19

从零搭建Pytorch模型教程（三）搭建Transformer网络

前言本文介绍了Transformer的基本流程，分块的两种实现方式，PositionEmebdding的几种实现方式，Encoder的实现方式，最后分类的两种方式，以及最重要的数据格式的介绍。在讲如何搭建之前，先回顾一下Transformer在计算机视觉中的结构是怎样的。这里以最典型的ViT为例。如图所示，对于一张图像，先将其分割成NxN个patches,把patches进行Flatten，再通过
AI大模型探索者·2025-05-04 15:39

深度学习之基于Pytorch的卷积神经网络MNIST手写数字识别

本项目旨在利用PyTorch深度学习框架，构建卷积神经网络（ConvolutionalNeu
Q1744828575·2025-05-04 14:04

PyTorch_张量基本运算

基本运算中，包括add,sub,mul,div,neg等函数，以及这些函数的带下划线的版本add_,sub_,mul_,div_,neg_,其中带下划线的版本为修改原数据。代码importtorchimportnumpyasnp#不修改原数据的计算deftest01():data=torch.randint(0,10,[2,3])#开始值，结束值，形状print(data)#计算完成之后，会返回一
CHNMSCS·2025-05-04 14:33

基于PyTorch的食物图像分类实战：从数据处理到模型训练

基于PyTorch的食物图像分类实战：从数据处理到模型训练在深度学习领域，图像分类是一个经典且应用广泛的任务。
不吃香菜？·2025-05-04 13:58

python 爬虫用bs4 或者叫Beautiful Soup

BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.BeautifulSoup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间
leon_zeng0·2025-05-04 11:49

使用anaconda虚拟环境管理深度学习框架，避免框架版本冲突

在以往使用anaconda运行pytorch或者tensorflow时总会遇到这样那样的问题，以下是笔者试过最有用的方法，可供大家参考学习，详细步骤如下：1.启动AnacondaPromt2.创建虚拟环境
向風而行·2025-05-04 08:29

苹果大模型系列之 使用 Apple 的 MLX 框架在 Apple Silicon 上运行大型语言模型 (Llama 3)，使用 Apple Silicon (M1、M2、M3、M4) 上的 Appl

随着深度学习的巨大进步，PyTorch和TensorFlow等主要框架发挥了重要作用。这些框架促进了深度学习模型的实现，极大地推动了该领域的发展。最近，苹果宣布了一个新的机器学习框架，即苹果的MLX。
知识大胖·2025-05-04 07:56

【深度学习pytorch-3】阿达玛积和点积

阿达玛积(HadamardProduct)和点积(DotProduct)在数学和线性代数中，阿达玛积和点积是两种常见的向量或矩阵操作。它们有不同的定义和应用，下面我将分别介绍它们。1.阿达玛积(HadamardProduct)定义：阿达玛积，也叫做逐元素积或元素-wise积，是两个矩阵（或向量）对应元素之间的乘积。简单来说，两个矩阵的阿达玛积就是将它们的相同位置的元素相乘，得到一个新矩阵。计算方式
华东算法王·2025-05-04 06:46

pytorch基础

1.生涩的简介PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，它提供了一种灵活、高效、易于学习的方式来实现深度学习模型。
joekl·2025-05-04 06:16

pytorch写张量pt文件，libtorch读张量pt文件

直接在pytorch中，用torch.save保存的张量，可能因格式差异无法在C++中加载。
gaoenyang760525·2025-05-04 06:46

PyTorch基础

1.PyTorch基础PyTorch，简称Torch，主流的经典的深度学习框架，如果你只想掌握一个深度学习框架，那就毫不犹豫的选择他吧！
drxu1·2025-05-04 06:45

PyTorch_指定运算设备 （包含安装 GPU 的 PyTorch）

PyTorch默认会将张量创建在CPU控制的内存中，即：默认的运算设备为CPU。我们也可以将张量创建在GPU上，能够利用对于矩阵计算的优势加快模型训练。
CHNMSCS·2025-05-04 06:15

PyTorch_张量转换为numpy数组

使用tensor.numpy函数可以将张量转换为ndarray数组，但是共享内存，可以使用copy函数避免共享。共享内存会导致张量或者numpy中的其中一个更改后，另外一个会受到影响。代码importtorch#张量转换为numpy数组deftest01():data_tensor=torch.tensor([2,3,4])#将张量转换为numpy数组data_numpy=data_tensor.
CHNMSCS·2025-05-04 06:15

PyTorch_numpy转换为张量

有两种方法：使用from_numpy可以将ndarray数组转换为tensor，默认共享内存，使用copy函数避免共享。使用torch.tensor可以将ndarray数组转换为tensor，默认不共享内存代码importtorchimportnumpyasnp#from_numpy函数的用法deftest01():data_numpy=np.array([2,3,4])data_tensor=t
CHNMSCS·2025-05-04 06:15

pytorch

一、1.1浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。1.2深拷贝使用copy()方法可以避免内存共享：二、1.图片转tensorimporttorchfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsimportosdeftest001():dir_path=os.path.dirname(__file__)f
留白91213·2025-05-04 06:44
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