Pytorch例程

PyTorch常用小工具-Tensorboard、Summary、Profiler

1PyTorch可视化工具-Tensorboard2summary计算每层参数个数2.1安装与使用2.2实战3profiler分析每个操作在GPU和CPU的时间花销3.1教程3.2实战统计前向运行时间4eval.py
R-G-B·2025-07-24 05:48

【锂电池剩余寿命预测】TCN时间卷积神经网络锂电池剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据）

目录效果一览程序获取程序内容代码分享效果一览程序获取获取方式一：文章顶部资源处直接下载：【【锂电池剩余寿命预测】TCN时间卷积神经网络锂电池剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据）获取方式二：订阅电池建模专栏获取电池系列更多文件
机器学习之心·2025-07-24 05:48

OpenCV稠密光流法可直接运行的例程（python）

#dense_optical_flow.pyimportcv2importnumpyasnpimportargparsedefdense_optical_flow(method,video_path,params=[],to_gray=False):#读取视频cap=cv2.VideoCapture(video_path)#读取第一帧ret,old_frame=cap.read()#创建HSV并使
indrrra·2025-07-24 00:14

Linux系统编程（六）线程同步、互斥机制

本文目录前述：同步机制的引入及概念一、互斥锁1.定义2.互斥锁常用方法3.相关函数（1）头文件（2）创建互斥锁（3）销毁互斥锁（4）加锁（5）解锁4.使用例程二、条件变量1.相关函数（1）创建条件变量（
小仇学长·2025-07-23 21:54

Python训练 + Go优化 + C#部署：端到端AI模型的跨语言实践

Python作为AI领域的主流语言，具有丰富的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），在模型训练方面处于领先地位。
威哥说编程·2025-07-23 17:06

深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法

目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法
Mr.Winter`·2025-07-23 09:08

边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破

值得关注的是，框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性，与PyTorch动态图机制对迭
·2025-07-23 07:29

pytorch图像分类全流程（二）

本次使用的是ImageNet1000类别信息，resnet18预训练模型。记录一些一坑和知识点。在传入图片或视频之前我们都会对其进行预处理，归纳下来为四个字母RCTN：缩放、裁剪、转Tensor、归一化，可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理，当然这里有个小坑，transforms.Compose()只接受pillow格式的图像，不能拿opencv传入图片。
前人栽树,后人乘凉·2025-07-23 06:49

PyTorch图像分类系列——流程概览

一、加载数据1.使用torchvision.datasets的方法加载经典数据集在此网址查看支持哪些经典数据集：Datasets—Torchvision0.18documentation(pytorch.org
VAMOT·2025-07-23 05:44

tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导

tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch--BCELosspytorch--BCELoss
CrazyWolf_081c·2025-07-23 05:01

Pytorch图像二分类代码 AlexNet

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.utils.dataimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImagedefcheck_image(path):try:im=Ima
望舒向晚·2025-07-23 04:10

基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）

基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）数据集模型代码数据集链接：FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。
哎呦哥哥、·2025-07-23 04:39

HAL STM32 I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程

HALSTM32I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程相关篇《Arduino通过I2C驱动MT6701磁编码器并读取角度数据》《STM32软件I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程》使用
perseverance52·2025-07-23 03:32

深度学习系列-----＞环境搭建（Ubuntu）

此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架，选择的原因主要由于PyTorch在研究领域特别受欢迎，较多的论文框架也是基于其开发。
二师兄用飘柔·2025-07-22 21:25

深度学习-常用环境配置

目录Miniconda安装安装NVIDIA显卡驱动安装CUDA和cnDNNCUDAcuDNNPyTorch安装手动下载测试Miniconda安装最新版Miniconda搭建Python环境_miniconda
瑶山·2025-07-22 21:21

2018 MacBook Pro 安装cuda+cuDNN+pytorch

2018MacBookPro安装cuda+cuDNN+pytorch根据CSDN上的两篇文章和知乎上的一篇文章，前前后后折腾了好几天，在一个小姐姐的帮助下终于装上了。
·2025-07-22 17:00

推荐项目： Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap

Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap是一个基于PyTorch
邱晋力·2025-07-22 13:06

解读一个大学专业——信号与图像处理

技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU（CUDA）第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议（AASIP2025）
·2025-07-22 12:57

PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现

PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现0.前言1.文本生成的挑战2.循环神经网络2.1文本数据2.2循环神经网络原理3.长短期记忆网络3.自然语言处理基础3.1分词3.2词嵌入3.3
盼小辉丶·2025-07-22 07:17

为什么用Pytorch帮客户训练好了模型还要提供模型结构？

如果我在训练模型后生成好了一个模型文件：mnist_model.pth我想把这个模型文件给第三方使用，而不告诉他模型定义的结构等信息，那么第三方是不是就用不起来这个模型？答案：是的。如果只提供.pth文件而不告知模型结构，第三方确实无法直接使用该模型。原因和解决方案如下：1.为什么无法直接使用？.pth文件仅保存参数：torch.save(model.state_dict(),'mnist_mod
yuanpan·2025-07-22 07:45

autodl云计算平台 使用ollama 部署lightrag 加入streamlit界面

1到autodl的算力市场里开一台机器镜像选择：PyTorch2.3.0、Python3.12(ubuntu22.04)、Cuda12.1我本来选择的Cuda12.4，但版本过高疑似会使ollama不使用
42fourtytoo·2025-07-22 06:10

opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别

一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图：实时构建计算图支持Python原生控制流（如循环/条件），调试便捷。
·2025-07-21 23:21

PyTorch笔记6----------神经网络案例

1.回归网络波士顿房价预测模型搭建波士顿房价数据集下载链接：百度网盘请输入提取码提取码:5279导入所需包importtorchimportnumpyasnpimportre读取数据ff=open('housing.data').readlines()data=[]foriteminff:out=re.sub(r"\s{2,}","",item).strip()#通过正则表达式去除所有空格data
HuashuiMu花水木·2025-07-21 22:16

【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略

实战模块基于PyTorch在MNI
AI_DL_CODE·2025-07-21 19:56

使用UV管理PyTorch项目

PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目，包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。
·2025-07-21 18:54

模型移植实战：从PyTorch到ONNX完整指南

ONNX的主要优势包括：跨框架兼容性：支持主流深度学习框架间的模型转换，包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如，可以将PyTorch训练的ResNet模型导
慕婉0307·2025-07-21 18:50

PyTorch的基础概念和复杂模型的基本使用

文章目录一、PyTorch基础概念二、复杂模型的学习使用一、PyTorch基础概念张量（Tensor）操作：张量是PyTorch中的基本数据结构，类似于NumPy的数组，但支持GPU加速常见操作包括创建张量
香蕉可乐荷包蛋·2025-07-21 18:49

python3.9安装tensorflow-gpu 2.6.0和torch-gpu版本各依赖包的版本对应关系

首先使用的cuDNN（8.1）、CUDA（11.2）、tensorflow-gpu（2.6.0）、python（3.9）之间对应版本Window环境下安装pytorch下载地址tensorflow官网CUDA
·2025-07-21 18:18

深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现

1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据
ZPC8210·2025-07-21 15:31

Unet源码实现（pytorch）

U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本，并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括：1、数据增强策略：使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性，从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
wyn20001128·2025-07-21 08:09

pytorch的学习笔记

一cuda  2006年，NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构，是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。  CPU是用于负责逻辑性比较强的计算，GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。所以
wyn20001128·2025-07-21 08:39

神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目（1-9图片数字识别）

1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块，如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets
霖12·2025-07-21 05:45

神经网络常见激活函数 13-Softplus函数

文章目录Softplus函数+导函数函数和导函数图像优缺点PyTorch中的Softplus函数TensorFlow中的Softplus函数Softplus函数+导函数Softplus函数Softplus⁡
亲持红叶·2025-07-21 05:42

Anaconda 、Pytorch下载教程（保姆级）

#因为每次都自己去搜教程太麻烦，索性写个博客记录一下#一、Anaconda的下载与安装进入Anaconda官网官网：Anaconda|TheWorld’sMostPopularDataSciencePlatform下载地址：FreeDownload|Anaconda直接点击Download即可版本对应表如下，选择自己想要的python版本下载就好[环境配置]anaconda3的base环境与pyt
湲绘·2025-07-20 11:07

基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频

依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力，用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。
Mr数据杨·2025-07-20 11:04

嵌入式学习-PyTorch（8）-day24

torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块，里面实现了一系列常用的优化算法，比如SGD、Adam、RMSprop等，主要负责根据梯度更新模型的参数。️
LGGGGGQ·2025-07-20 09:21

嵌入式学习-PyTorch（3）-day20

transforms结构及用法transforms.yp是一个工具箱就是将一个特定格式的图片经过这个工具的到想要的变换Tensor数据类型一、transforms的使用（Python）fromPILimportImagefromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvisionimporttransformswriter=Summar
LGGGGGQ·2025-07-20 09:20

嵌入式学习-PyTorch（4）-day21

1、torchvision中数据集的使用认识官方的一些数据集Datasets—Torchvision0.22documentation试了一下CIFAR10数据集，知道了如何下载官方数据集和展示他们去tensorboard中importtorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#处理数据集dataset_transform=t
LGGGGGQ·2025-07-20 09:20

DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04

PyTorch内置了多种常用损失函数（如交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss、均方误差nn.MSELoss等）。
－273.15K·2025-07-20 06:34

PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记）

PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中，高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。
拉拉拉拉拉拉拉马·2025-07-19 22:32

【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系？

(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题：推理阶段显存爆掉(2)问题：Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题：中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch
·2025-07-19 22:01

DataLoader

在PyTorch中，DataLoader是torch.utils.data模块中的一个重要类，用于将数据集包装成可迭代对象，在训练和测试模型时提供了高效、便捷的数据加载和批处理功能。
·2025-07-19 19:10

探索OpenCV 3.2源码：计算机视觉的架构与实现

OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性，以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码，对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。
轩辕姐姐·2025-07-19 19:10

PyTorch数据准备：从基础Dataset到高效DataLoader

一、PyTorch数据加载核心组件在PyTorch中，数据准备主要涉及两个核心类：Dataset和DataLoader。它们共同构成了PyTorch灵活高效的数据管道系统。
慕婉0307·2025-07-19 14:08

PyTorch数据加载与预处理

数据加载与预处理详解1.数据集类(Dataset和DataLoader)1.1Dataset基类PyTorch中的Dataset是一个抽象类，所有自定义的数据集都应该继承这个类，并实现以下两个方法：__
飘若随风·2025-07-19 13:55

pad_sequence

pad_sequence是PyTorch提供的工具，用于将一组张量序列（通常是变长的序列）进行填充。
朋也透william·2025-07-19 12:50

pytorch——cpu版本安装，anaconda及清华源镜像相关

cpu版本的安装1）准备工作：清华源下载所需版本的离线安装包https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/2）anacondaprompt
龙鹰图腾223·2025-07-19 10:30

PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）

PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？
阿牛的药铺·2025-07-12 18:06

vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程

文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍
雷 电法王·2025-07-12 12:26

pycharm无法识别conda环境（已解决）

安装conda后在新建了一个虚拟环境pytorch，但是无论是基础环境还是虚拟环境，pycharm都识别不出conda里的python.exe(如图)。
Reborker·2025-07-12 04:26
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