Python库Pytorch 第24页

SQLAlchemy: Python中的强大数据库工具

SQLAlchemy:Python中的强大数据库工具SQLAlchemy是一个功能强大的Python库，广泛应用于数据库操作。它提供了一个灵活的数据库抽象层，可以帮助开发者轻松与关系型数据库进行交互。

萧鼎·2025-04-21 20:27

Python爬虫与代理IP：高效抓取数据的实战指南

目录一、基础概念解析1.1爬虫的工作原理1.2代理IP的作用二、环境搭建与工具选择2.1Python库准备2.2代理IP选择技巧三、实战步骤分解3.1基础版：单线程+免费代理3.2进阶版：多线程+付费代理池

傻啦嘿哟·2025-04-21 15:29

pytorch的函数（如squeeze,permute,flatten,stack,numel,matmul）

个维度（这里的索引是从0开始的，和数组索引一样）a.squeeze(0,2)：消去第1、3个维度a.squeeze()：消去所有长度=1的维度如果指定的维度长度不为1，不报错但是也不会有任何作用.摘自PyTorch

weixin_44040169·2025-04-21 12:15

pytorch flatten函数_1. PyTorch中的基本数据类型——张量

在PyTorch中，张量属于一种基本的数据类型，和Numpy库中的ndarry类似，无论是标量、向量、矩阵还是高维数组都是以张量（Tensor）这种数据类型来表示。

weixin_39646021·2025-04-21 12:45

PyTorch常用函数 | squeeze与unsqueeze函数 | flatten函数 | Pytorch中的各种乘法 | mul与mv与mm与dot与matmul函数

文章目录一、squeeze与unsqueeze函数1.squeeze函数2.unsqueeze函数二、flatten函数三、Pytorch中的各种乘法1.mul函数2.mv函数——矩阵向量乘法3.mm函数

幼稚的人呐·2025-04-21 12:43

PyTorch `flatten()` 和 `squeeze()` 区别

PyTorchflatten()和squeeze()区别在PyTorch里，flatten()和squeeze(0)是两个不同的张量操作，1.flatten()方法flatten()方法用于把一个多维张量展开成一维张量

ZhangJiQun&MXP·2025-04-21 11:42

手搓LeNet-5（基础模型）实现交通标志识别

手搓LeNet-5（基础模型）实现交通标志识别一、环境准备1.安装Python环境2.安装CUDA（可选，仅需GPU加速时）3.配置虚拟环境4.安装PyTorch核心库5.安装辅助库6.验证安装7.准备数据集

竹之却·2025-04-21 11:11

智能语音处理+1.3用SpeechLib实现文本转语音(100%教会)

智能语音识别+1.2用SAPI实现文本转语音(100%教会)-CSDN博客不好意思啊,各位读者，没把握好力度,原本预设的3篇文章,预计会多出两章.请大家见谅,一.简单介绍使用的库comtypes是另一个Python

胡萝卜不甜·2025-04-21 09:58

Python连接不同数据库的总结

在Python中，可使用mysql-connector-python库来实现连接。安装库：通过pipinstallmysql-

VictorGuardain·2025-04-21 06:07

Qwen2.5-Omni 部署框架选择指南：PyTorch vs. TensorFlow 深度对比

目录一、核心结论：优先选择PyTorch方案二、框架技术对比1.官方支持度2.性能基准测试（RTX4090）3.关键功能支持三、环境配置详解1.PyTorch推荐方案系统配置关键依赖验证CUDA可用性2

张3蜂·2025-04-21 04:23

安装第三方库，安装完成后，依然显示：ModuleNotFoundError: No module named ‘XXXXXXX‘

先输入指令查看自己是否已经安装了这个库：piplist2、如果未安装此库，那么使用pip工具安装：pipinstallxxxx3、如果已经安装了此库，但是依然无法使用，显示nomodule，那么极有可能是自己python的版本不符合python

USTC_小焦焦·2025-04-21 03:53

Python pip安装成功后运行还是 No module named

1075817492、查看pip下载位置：pipshowpip3、添加库加载位置https://blog.csdn.net/qq_43326927/article/details/1289315544、python

淡薄明志，宁静致远·2025-04-21 03:51

Python打造会聊天的AI机器人！保姆级教程+完整代码，零基础也能玩转人工智能！

一、项目效果预览语音唤醒：喊“小智”唤醒机器人多轮对话：支持闲聊、查天气、讲笑话、算数学题语音交互：麦克风输入+TTS语音回复技能扩展：可自由添加翻译、新闻播报等功能二、环境准备1.安装Python库

夏末之花·2025-04-21 02:45

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 未启用CUDA支持的PyTorch环境中使用GPU加速

1.错误原因分析根本问题：当前安装的PyTorch是CPU版本，无法调用GPU硬件加速。

怪兽小·2025-04-21 02:42

pytorch 如何调用cuda_PyTorch算法加速指南

##GetIdofdefaultdevicetorch.cuda.current_device#0cuda.Device(0).name#'0'istheidofyourGPU#TeslaK80或者torch.cuda.get_device_name(0)#GetnamedevicewithID'0'#'TeslaK80'我编写了一个简单的类来获取有关您的cuda兼容GPU的信息：要获取当前的内存

Dimonson·2025-04-21 01:11

安装支持CUDA的PyTorch

确保您在激活的Conda环境中安装支持CUDA的PyTorch版本。

上杉绘梨衣**·2025-04-21 01:40

PyTorch环境中使用CUDA出现的报错

AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled出现“AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled”错误，表示PyTorch

Ambition_LAO·2025-04-21 01:39

未启用CUDA支持的PyTorch环境** 中使用GPU加速解决方案

1.错误原因分析根本问题：当前安装的PyTorch是CPU版本，无法调用GPU硬件加速。

怪兽小·2025-04-21 01:38

Transformer模型：Decoder的self-attention mask实现

视频链接：20、Transformer模型Decoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili文章链接：Transformer模型：WordEmbedding实现-CSDN博客

Galaxy.404·2025-04-21 00:30

Pytorch的常规操作

改变张量形状的操作.view()改变张量x的维度大小x.view(-1,1024)-1的作用是自动计算该维度的大小，以确保总元素数量不变。-1的意思是"任何可以使得总元素数量保持不变的值"。1024是目标形状中的另一个维度的大小。x=x.view(-1,3,3)-1自动计算x的维度大小后面的两个三代表一个3+3矩阵

.YY001.·2025-04-21 00:58

pytorch dataloader 中collate_fn是什么

collate_fn（collatefunction）是在PyTorch中DataLoader中使用的一个参数，用于自定义数据加载和批处理的方式。

zhaoyqcsdn·2025-04-20 19:31

自然语言处理——Hugging Face 详解

HuggingFace旗下最为著名的项目是Transformers库，它为NLP任务提供了大量的预训练模型，并且支持多种主流深度学习框架，如PyTorch和TensorFlow。

goTsHgo·2025-04-20 18:25

pytorch，numpy根据权重取值 -- np.random.multinomial，np.random.choice和torch.multinomial函数

np.random.multinomial(n,pvals,size=None)->取到的次数分布数组该函数表示根据一个概率数组，取若干次，得到一个次数分布数组参数说明：–n:从矩阵中取值次数；–pvals：根据概率取值，这是一个数组，并且所有数据之和为1；–size：输出的维度，默认为1，即1xpvals例子：a=np.random.rand(6)print(a)#array([0.028634

*Lisen·2025-04-20 18:22

安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN，并最终完成Pytorch和Tensorflow安装

本教程针对在Windows10环境下通过Anconda环境，首先安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN，并最终完成Pytorch和Tensorflow安装，选择Pytorch2.6.0

长路漫漫Lixx·2025-04-20 16:39

ZeroDivisionError: division by zero（imagecaptioning.pytorch-master）

我在运行imagecaptioning.pytorch-master工程时，在测试图像预测效果时，出现报错：ZeroDivisionError:divisionbyzero解决方法：要将目录ImageCaptioning.pytorch-master

季南枫(JIM)·2025-04-20 14:29

第33讲｜遥感大模型在地学分类中的初探与实战

二、遥感大模型在地学分类中的优势三、案例：使用SegmentAnythingModel(SAM)进行遥感地物分割1.安装与依赖配置（PyTorch）2.读取遥感图像（可用Sentinel-2伪彩色图）3

Chh0715·2025-04-20 13:25

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第46天：自动化模型设计（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第46天：自动化模型设计（二）14.搜索空间设计的最佳实践基于上述分析，我们总结出ENAS搜索空间设计的几点最佳实践：适当约束搜索空间：过大的搜索空间不一定带来更好的性能

凡人的AI工具箱·2025-04-20 12:14

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第46天：自动化模型设计（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第46天：自动化模型设计（一）第一部分：使用ENAS算法生成图像分类网络大家好！欢迎来到我们PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划的第46天。

凡人的AI工具箱·2025-04-20 11:41

使用AutoDL安装Mamba官方代码

conda创建虚拟环境并安装pytorch在确保云GPU服务器满足安装条件的基础上

月亮已死热爱可抵万难·2025-04-20 05:00

云服务器上配置Mamba环境

Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesGitHub地址:MambaGitHub要求：操作系统：LinuxGPU：NVIDIAGPU框架：PyTorch1.12

Ambition_LAO·2025-04-20 05:55

Pytorch - 张量转换拼接

感谢大家的观看张量转换为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。data_tensor=torch.tensor([2,3,4])#使用张量对象中的numpy函数进行转换data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor))print(type(data_nu

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-04-20 03:43

ResNet 教程：理解并实现针对 CIFAR-10 的残差网络

我们将涵盖残差学习理论、ResNet架构、在PyTorch中针对CIFAR-10数据集的实现，以及训练和调试的实用建议。本教程适合初学者和高级实践者，包含详细的解释和代码。

爱看烟花的码农·2025-04-20 01:57

Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU

Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU张量构造Tensordtype类型：dtype=torch.long,torch.float,torch.double常见的构造Tensor的函数

冬于·2025-04-19 23:47

PyTorch深度学习实战（24）—— 爱因斯坦操作einsum 和 einops

在高级索引中还有一类特殊方法：爱因斯坦操作。下面介绍两种常用的爱因斯坦操作：einsum和einops，它们被广泛地用于向量、矩阵和张量的运算。灵活运用爱因斯坦操作可以用非常简单的方式表示较为复杂的多维Tensor之间的运算。1.einsum在数学界中，有一个由爱因斯坦提出来的求和约定，该约定能够有效处理坐标方程。爱因斯坦求和（einsum）就是基于这个法则，省略求和符号和默认成对出现的下标，从而

shangjg3·2025-04-19 23:46

pytorch 51 GroundingDINO模型导出tensorrt并使用c++进行部署，53ms一张图

本专栏博客第49篇文章分享了将GroundingDINO模型导出onnx并使用c++进行部署，并尝试将onnx模型转换为trt模型，fp16进行推理，可以发现推理速度提升了一倍。为此对GroundingDINO的trt推理进行调研，发现在GroundingDINO-TensorRT-and-ONNX-Inference项目中分享了模型导出onnx转trt格式，并分享了python-trt推理代码，

万里鹏程转瞬至·2025-04-19 21:32

使用streamlit创建界面

Streamlit，这是一个用来快速构建和分享数据应用的Python库。

u010373106·2025-04-19 19:22

PyTorch 深度学习实战（38）：注意力机制全面解析（从Seq2Seq到Transformer）

我们将使用PyTorch实现2个关键阶段的注意力机制变体，并在机器翻译任务上进行对比实验。

进取星辰·2025-04-19 18:16

PyTorch计算机视觉入门：从官方数据集到自定义数据集的获取

一、PyTorch与计算机视觉简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，其动态图的特性非常适合快速实验和模型原型设计。

自动驾驶实战(AIFighting)·2025-04-19 18:16

如何转行人工智能？该如何学习？

基础篇：第一步建议把pytorch的lenet手写数字识别每一行代码都看懂（耗时大概一下午）。

放牛班的春天1·2025-04-19 17:40

python uiautomation 解释

uiautomation是一个用于Windows应用程序自动化的Python库。它允许用户通过编程方式与UI元素进行交互，如按钮、文本框和菜单等。这对于测试、脚本自动化或用户界面操作非常有用。

孤独的程序员dis1500·2025-04-19 16:31

conda创建虚拟环境并安装GPU版torch全过程(cuda11.8+py3.10+torch2.4.1+torchvision0.19.0)

目录1.创建虚拟环境2.安装pytorch2.1查找对应版本2.2安装pytorch2.3测试是否安装成功3.安装torchvision3.1查找对应版本3.2安装torchvision3.3测试是否安装成功

哇噻_123·2025-04-19 14:49

Tensorflow、Pytorch与Python、CUDA版本的对应关系（更新时间：2025年4月）

更新时间：20250405一、Tensorflow与Python、CUDA版本对应关系注意：从TF2.11开始，Windows不支持CUDA构建。要在Windows上使用TensorFlowGPU，您需要在WSL2中构建/安装TensorFlow或将tensorflow-cpu与TensorFlow-DirectML-Plugin一起使用1.1、CPU版本VersionPythonversionC

芥子沫·2025-04-19 11:56

yolov8复现

若有，后续可安装GPU版本的pytorch以加速训练；若没有，则安装CPU版本，不过训练速度会较慢。安装所需软件Anaconda3安装：可从清华镜像源选择对应系统版本的Anaconda3安装包下载。

吹风看太阳·2025-04-19 10:22

人工智能学习框架完全指南（2025年更新版）

一、核心框架分类与适用场景人工智能框架根据功能可分为深度学习框架、机器学习框架、强化学习框架和传统工具库，以下是主流工具及选型建议：1.深度学习框架（1）PyTorch核心优势：动态计算图、灵活性强，适合科研与快速原型开发

赛博AI Lewis·2025-04-19 09:47

关于数据清洗和数据处理实践学习笔记

一些可能想要知道的：pandas是一个模板，它读取的数据都是dataframe的格式，即dfMatplotlib是一个用于数据可视化的Python库，能够生成各种静态、动态和交互式图表pyplot：Matplotlib

洋芋遇遇·2025-04-19 04:40

python提升图片清晰度

在Python中，提升图片清晰度可以通过多种方法实现，其中一些常见的方法包括使用图像处理库如OpenCV和Pillow，以及深度学习库如TensorFlow或PyTorch来实现更高级的图像增强。

计算机辅助工程·2025-04-19 03:35

深入浅出 Self-Attention：原理 + 例子 + PyTorch 实现

本文从零开始，详细解析Self-Attention的原理、Q/K/V向量的含义、举例说明并用PyTorch代码实现，助你彻底搞懂这项技术！什么是Self-Attention？

murphymeng2001·2025-04-19 02:26

【pytorch】BatchNorm2d官方文档解读

目录研究背景研究方法实验设计结果与分析总体结论点评优点与创新研究背景研究问题：本文介绍了BatchNormalization（批量归一化）技术，旨在通过减少内部协变量偏移，加速深度网络的训练过程。BatchNormalization通过标准化每一层的输入，使得网络在训练时更加稳定。研究难点：深度学习模型在训练过程中常常面临梯度消失或爆炸的问题，导致模型难以收敛。传统的训练方法对初始化和学习率非常敏

loinleeai·2025-04-19 02:56

【pytorch】nn.AdaptiveAvgPool2d教程

AdaptiveAvgPool2d教程基本原理AdaptiveAvgPool2d是PyTorch中的一个二维自适应平均池化层，用于对输入信号进行池化操作。