Python库Pytorch

Python 爬虫与数据存储：MySQL、MongoDB 全解析

2.将数据存储为.csv文件3.将数据存储为.json文件三、MySQL存储1.环境准备2.连接MySQL数据库3.创建数据库和表4.插入数据到MySQL四、MongoDB存储1.安装MongoDB和Python
西攻城狮北·2025-04-18 16:52

深入浅出 Multi-Head Attention：原理 + 例子 + PyTorch 实现

从原理到实现，配图+举例+PyTorch代码，一次性说清楚！什么是Multi-HeadAttention？简单说，多头注意力就是一种让模型在多个角度“看”一个序列的机制。
murphymeng2001·2025-04-18 15:45

Whisper 模型压缩技术：轻量级语音识别方案

通过数学建模分析压缩过程中的精度-效率平衡问题，结合PyTorch实战案例演示端到端压缩流程。重点阐述如何在保持语音识别精度的前提下，将Whisp
AI学长带你学AI·2025-04-18 10:16

pytorch-lightning使用笔记

LightningDataModuleAPI定义5个方法：prepare_data(howtodownload(),tokenize,etc…)在这个方法中处理需要写入磁盘或者需要单进程完成的任务setup(howtosplit,etc…)一些dataoperations希望在每块GPU上运行。包括但不限于：（1）countnumberofclasses（2）buildvocabulary（3）p
真炎破天·2025-04-18 09:09

从零构建机器学习流水线：Dagster+PyTorch实战指南

本文将系统讲解机器学习流水线的核心原理，并通过Dagster编排框架与PyTorch深度学习库的实战结合，手把手演示从数据预处理到生产部署的全流程。
梦想画家·2025-04-17 21:25

用pytorch创建tensor，tensor的操作

importtorchimportnumpyasnpprint(torch.cuda.is_available())print(torch.__version__)#1.用标量创建张量deftest001():tensor=torch.tensor(5)print(tensor.shape)#2.根据形状创建张量deftest002():tensor1=torch.Tensor(2,3)print
胡萝卜糊了·2025-04-17 20:13

深入理解卷积神经网络(CNN)：从原理到实践

本文将系统介绍CNN的核心原理、关键组件和实际应用，并通过PyTorch代码示例展示如何构建一个CNN模型。一、C
巷955·2025-04-17 19:39

使用ffmpeg 提取视频关键帧

需要安装ffmpeg-python库，代码见RapidAI/keyframe_extractor:Toextractkeyframesfromavideo.(github.com)
znsoft·2025-04-17 15:15

程序员转行大模型全指南：五大热门岗位，抓住IT行业最后的风口！AI大模型学习路线，非常详细！

岗位要求：计算机科学或相关专业背景，本科以上学历；精通Python编程，熟练掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
AGI大模型老王·2025-04-17 14:37

深度学习探索：ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析

摘要本文旨在帮助开发者在TensorFlow与PyTorch之间做出明智的选择，并通过实战示例代码加深理解。TensorFlow和PyTorch作为两大主流深度学习框架，各有千秋。
·2025-04-17 12:23

TRAA （1） 封装PYTHON库，为MCP做准备

TRAA(ToRecordAnythingAnywhere)是一个跨平台的屏幕捕获库，本项目提供了其Python绑定，支持Windows、macOS和Linux平台。本文将详细介绍如何使用该库，以及一些技术实现细节。在这里厚颜无耻的求一下星行不行(虽然90%以上都是用cursor生成的)？traa-py小小的剧透mcp-server以下是在claudedesktop中通过mcp使用该功能的截图主要
ssslar·2025-04-17 11:44

明明安装了pytorch，import torch时却显示error

查了，说是这几个原因：原因1：pytorch，cuda，python版本不兼容原因2：未正确创建虚拟环境或环境内未正确下载pytorch包原因3：pycharm内没有选择对应环境(解释器)导致找不到包(
m0_61178500·2025-04-17 06:41

【Python库详解】 Requests

目录简介一、安装与导入安装导入二、发送HTTP请求1.GET请求基本请求URL参数2.POST请求表单数据提交JSON数据提交文件上传3.其他方法PUT请求示例DELETE请求示例三、处理响应1.响应内容解析文本内容处理二进制内容处理JSON数据处理2.响应状态与头信息状态码检查异常处理响应头解析四、高级功能1.会话（Session）管理2.代理设置3.超时控制4.SSL验证禁用验证（测试环境使用
满怀1015·2025-04-17 05:37

PyTorch的benchmark模块

PyTorch的benchmark模块主要用于性能测试和优化，包含核心工具库和预置测试项目两大部分。
小小毛桃·2025-04-17 01:40

贡献 Triton 算子库

1FlagGemsFlagGems是使用OpenAI推出的Triton编程语言实现的高性能通用算子库，旨在为大语言模型提供一系列可应用于PyTorch框架的算子，加速模型的推理与训练。
哦豁灬·2025-04-16 20:39

交叉熵在机器学习中的应用解析

BinaryClassification）：对于多分类（MulticlassClassification）：多标签分类（Multi-labelClassification）其他应用场景实例手撸计算实现示例（PyTorch
callinglove·2025-04-16 17:13

AI Agent类开发应避免Python独舞，奏响多技术交响曲

一、Python的局限：从“万能”到“单薄”的技术困境1.1Python的统治地位与暗礁Python在AI领域的成功有目共睹：TensorFlow、PyTorch等框架的API设计高度Python化，学术界与工业界
TGITCIC·2025-04-16 16:08

深度学习探索：ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析

摘要本文旨在帮助开发者在TensorFlow与PyTorch之间做出明智的选择，并通过实战示例代码加深理解。TensorFlow和PyTorch作为两大主流深度学习框架，各有千秋。
·2025-04-16 15:30

PyTorch学习DAY2transforms各种操作

人民币二分类数据数据收集-->Img，Label数据划分-->trainvalidtest数据读取-->DataLoader(Sampler-->Index，Dataset-->Img，Label)数据预处理-->transformstorch.utils.data.DataLoader功能：构建可迭代的数据装载器dataset：Dataset类，决定数据从哪读取及如何读取batchsize：批大
沙鳄鱼·2025-04-16 13:53

langchain +Ollama+调用本地deepseek模型python代码实现

langchain可以简单理解成一个python库，库中提供了对于大模型的调用，以及对应大模型数据输入格式。你可以使用langchain定义的格式封装自己训练好的模型。通过langchain调用。
嘘~~3·2025-04-16 13:53

DAY05：【pytorch】图像预处理

1、torchvision功能：计算视觉工具包torchvision.transforms：常用的图像预处理方法torchvision.datasets：常用数据集的dataset实战，MINIST，CIFAR-10，ImageNet等torchvision.model：常用的模型预训练，AlexNet，VGG，ResNet，GoogleNet等2、transforms2.1常用图像预处理方法数据
CHO2022·2025-04-16 13:21

DAY06：【pytorch】图像增强

1、基本概念数据增强，又称数据增广、数据扩增，是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力2、裁剪——Crop2.1transforms.CenterCrop功能：从图像中心裁剪图片size：所需裁剪图片尺寸2.2transforms.RandomCrop#transforms.RandomCrop(#size,#padding=None,#pad_if_needed=False,#
CHO2022·2025-04-16 13:49

Pytorch 第十五回：神经网络编码器——GAN生成对抗网络

Pytorch第十五回：神经网络编码器——GAN生成对抗网络本次开启深度学习第十五回，基于Pytorch的神经网络编码器。本回分享的是GAN生成对抗网络。
Start_Present·2025-04-16 10:35

PyTorch 模型转换为 TensorRT 引擎的通用方法

PyTorch模型转换为TensorRT引擎的通用方法在深度学习模型的部署过程中，提升推理性能是一个重要的目标。
视觉AI·2025-04-16 10:04

PyTorch 2.5实战：从零构建AI艺术生成器（扩散模型+流匹配技术）

PyTorch2.5实战：从零构建AI艺术生成器（扩散模型+流匹配技术）今日导读2025年，AI艺术生成技术迎来重大突破！你是否想过用Python代码创造独一无二的艺术作品？
emmm形成中·2025-04-16 09:27

Pytorch Hook 技巧

通过functools.partial扩展PytorchHook机制阅读atom文章源码时学习到的技巧，mark一下通过functools.partial，开发者无需修改原始函数或PyTorch的Hook
黎明沐白·2025-04-16 09:26

基于 PyTorch 的 LSTM 实现降雨量预测

基于PyTorch的LSTM实现降雨量预测示例。包括数据准备、模型定义、训练和预测等。
hanfeng5268·2025-04-16 09:24

Python之机器学习入门

以下是一个机器学习入门指南及Python代码示例：我的机器学习之路（初稿）1.常用Python机器学习库Scikit-learn：经典机器学习算法库TensorFlow/PyTorch：深度学习框架Pandas
兮兮能吃能睡·2025-04-16 07:09

具身智能零碎知识点（三）：深入解析 “1D UNet”：结构、原理与实战

整体架构2.编码器（Encoder）3.解码器（Decoder）4.跳跃连接（SkipConnection）5.瓶颈层（Bottleneck）三、数学原理与数值示例1.1D卷积运算2.编码-解码流程四、PyTorch
墨绿色的摆渡人·2025-04-16 00:23

pytorch 实现图像风格迁移（Pytorch 28）

一风格迁移摄影爱好者也许接触过滤波器。它能改变照片的颜色风格，从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤波器通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的风格，可能需要尝试大量不同的组合。这个过程的复杂程度不亚于模型调参。本节将介绍如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletrans‐fer）(Gatysetal.,2016)。这里我们需要两张
处女座_三月·2025-04-16 00:19

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第43天：强化学习基础（二）

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划-第43天：强化学习基础（二）第二部分：策略梯度算法及其方差优化策略2.1策略梯度方法概述策略梯度方法是强化学习的另一个重要分支，与Q-learning不同，
凡人的AI工具箱·2025-04-15 22:42

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第43天：强化学习基础（一）

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划-第43天：强化学习基础（一）强化学习是机器学习的一个重要分支，也是近年来深度学习取得重大突破的领域之一，从围棋到机器人控制，都有它的身影。
凡人的AI工具箱·2025-04-15 22:41

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第41天：生成对抗网络进阶（三）

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划-第41天：生成对抗网络进阶（三）7.实现条件WGAN-GP#训练条件WGAN-GPdeftrain_conditional_wgan_gp():#用于记录损失
凡人的AI工具箱·2025-04-15 22:11

python 调用usb

PyUSB是一个Python库，可以让您在Python程序中直接与USB设备进行通信。
Ma_si·2025-04-15 20:58

Python 爬虫实战：Scrapy 框架的深度应用

二、Scrapy框架简介Scrapy是一个用于爬取网站并提取结构化数据的Python库。它是一个高度可扩展、开源的爬虫框架，设计为非阻塞、异步执行，可以在多个并发请求中执行，从而提高了抓取效率
西攻城狮北·2025-04-15 17:43

Python绑定curl-impersonate：curl_cffi深度指南

Python绑定curl-impersonate：curl_cffi深度指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/curl_cffi项目介绍curl_cffi是一个Python
俞兰莎Rosalind·2025-04-15 14:50

50个Pytorch核心操作！！！

今天，咱们一起来深入探讨Pytorch。Pytorch官网为https://pytorch.org，这里能找到最新且最完整的语法解释，是学习和使用Pytorch的重要资源宝库。
我不是小upper·2025-04-15 13:45

human36m 3d姿态可视化

可以进行数据集中四个视角的切换以及一个全局视角相机上方为处理的编号demo为遛狗的一个场景（opencv实现，当然也可以用opengl）数据集须官方账户下载这里生成的3d标注是经过预处理的，处理过程可以参考learnable-triangulation-pytorch
曲草·2025-04-15 05:18

Streamlit 最新进展分析

报告：Streamlit最新进展分析概述与背景定义与核心理念Streamlit是一个开源Python库，专注于简化数据科学项目的Web界面开发。
大霸王龙·2025-04-15 00:48

nlp面试重点

pytorch默认给你加softmax。如果softmax改成sigmoid也不行，如sigmoid过完以后，[0.9,0
heine162·2025-04-14 23:13

2024pytorch小土堆安装教程（GPU），踩坑总结

目录2024pytorch小土堆安装教程（GPU），踩坑总结本人小白，应老师要求自学深度学习，跟着b站up小土堆老师学习深度学习，第一节课是安装pytorch,在历经三次失败后才获得成功，于是决心写下自己的总结以供大家参考借鉴
m0_hgwxx·2025-04-14 22:36

【李宏毅深度学习——回归模型的PyTorch架构】Homework 1：COVID-19 Cases Prediction (Regression)

目录1、显示NVIDIAGPU的状态信息2、数据集的两种不同的下载方式3、导入相关库4、三个工具函数5、定义自己的数据集类6、定义神经网络模型7、定义选择特征的函数8、训练过程9、超参数字典config10、准备和加载数据11、创建并训练模型12、加载并启动TensorBoard13、使用训练好的模型进行预测14、下载文件到本地1、显示NVIDIAGPU的状态信息#checkgputype!nvi
AI的Learner·2025-04-14 22:35

PHM2012(FEMTO-ST轴承数据集)寿命预测

PHM2012寿命预测比较典型，可以参考如下文章使用CNN实现C-MAPSS数据集里面的剩余寿命预测（Pytorch）_使用cnn实现cmapss数据集-CSDN博客
蜀山燕赤霞·2025-04-14 21:29

PyTorch的torch.stack 和 torch.cat

torch.stack(tensors,dim=0,out=None):torch.stack会沿着一个新的维度将输入张量堆叠起来。所有的输入张量必须具有相同的形状。dim参数指定了新张量增加的维度索引。默认是0，意味着新维度会被添加到张量的最前面。输出张量的维度会增加一个，形状会在指定的维度上增加一个与输入张量数量相同的维度。有两个形状为[a,b]的张量，如果使用torch.stack来堆叠它们
YH美洲大蠊·2025-04-14 21:28

torch.stack和torch.cat的区别

torch.stack和torch.cat的区别torch.stack和torch.cat是PyTorch中用于张量操作的两个函数，它们在功能和使用方式上存在一些区别。
Kstheme·2025-04-14 21:28

第P10周：Pytorch实现车牌识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊我的环境：语言环境：python3.12.6编译器：jupyterlab深度学习环境：Pytorch注明：数据还没跑完，但先存档前期准备fromtorchvision.transformsimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdat
小羊的 utopia·2025-04-14 21:27

PyTorch核心函数详解：gather与where的实战指南

PyTorch中的torch.gather和torch.where是处理张量数据的关键工具，前者实现基于索引的灵活数据提取，后者完成条件筛选与动态生成。
梦想画家·2025-04-14 13:39

pytorch: tensor的拆分和拼接（split, chunk, cat, stack）

tensor的拆分和拼接拆分torch.split[按数量拆分]torch.chunk[按块拆分]拼接torch.cat[按原有维度拼接]torch.stack[按创建新维度拼接]拆分torch.split[按数量拆分]torch.split()按数量进行拆分：importtorchx=torch.rand(8,16,3,7,7)y1=torch.split(x,8,dim=1)#第二维度拆分成大
傲笑风·2025-04-14 13:37

深入探索 PyTorch：回归与分类模型的全方位解析

深入探索PyTorch：回归与分类模型的全方位解析在当今数据驱动的时代，机器学习与深度学习技术正广泛应用于各个领域，助力我们从海量数据中挖掘有价值的信息。
扉间798·2025-04-14 12:00

【创建一个YOLO免环境训练包】

核心思路：使用PyTorch预编译版本:利用PyTorch官方提供的预编译包，它包含了CUDA动态库，从而避免了用户单独安装CUDAToolkit。
TIF星空·2025-04-14 08:33
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