Pytorch例程

VectorBT：使用PyTorch+LSTM训练和回测股票模型 进阶三

VectorBT：使用PyTorch+LSTM训练和回测股票模型进阶三本方案融合LSTM时序预测与动态风险控制。系统采用混合架构，离线训练构建多尺度特征工程和双均线策略，结合在线增量更新持续优化模型。
船长@Quant·2025-03-30 20:33

软链接解决docker中的conda路径错误：ModuleNotFoundError: No module named ‘Cpython‘

文章目录问题背景症状表现初步分析尝试解决深入分析解决方案经验总结后续建议进入云端运维专栏|查看更多专栏内容问题背景在将Conda环境打包到Docker容器中后，我发现PyTorch无法正常加载，这是一个典型的路径依赖问题
羊城迷鹿·2025-03-30 15:52

Pytorch--tensor.view()

在PyTorch中，tensor.view()是一个常用的方法，用于改变张量（Tensor）的形状（shape），但不会改变其数据本身。它类似于NumPy的reshape()，但有一些关键区别。
潇湘馆记·2025-03-30 11:31

pytorch optim.SGD

1.应用importtorchimporttorch.nnasnnoptimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9)optimizer.zero_grad()loss_fn(model(input),target).backward()optimizer.step()概念最简单的更新规则是StochasticGradi
Claroja·2025-03-30 11:00

Pytorch:经典卷积神经网络LeNet实现

1：前言入门pytoch也有一段时间了，但是似乎基本上都是阅读别人的demo或者相关论文的源码，对框架的布局有了一定的认识，但是对于很多细节的问题仍然不是特别清楚，因此想通过一个小实践来过一遍流程，一是寻找遗漏的细节，二是通过对小项目的文件分割来建立一个相对可扩展的框架，而不是通过一个流水线下来，这样能够对每一个对象和类起到的作用有一个更加直观的把握。2：原理本次博客主要实现最早的卷积神经网络Le
Tian_city·2025-03-30 11:25

PyTorch 2.6.0没有对应的torch-sparse版本，不要下载pytorch最新版本，否则用不了图神经网络torch_geometric

报错了Lookinginlinks:https://data.pyg.org/whl/torch-2.6.0+cpu.htmlRequirementalreadysatisfied:torch-scatterinc:\users\qiaolikui\.conda\envs\gdn\lib\site-packages(2.1.2+pt25cpu)ERROR:Couldnotfindaversiont
小桥流水---人工智能·2025-03-30 10:25

基于pytorch的卷积神经网络量化实现

#卷积神经网络量化1，神经网络和卷积神经网络模型量化方法，主要包括线性量化和聚类量化两种方法。2，可指定模型进行定点话，并输出量化后参数统计和finetune，可设置任意bit量化。3，支持MLP,Lenet,Alexnet,VGG,GoogleNet系列,Resnet系列，MobileNet系列的量化。下载地址：下载地址#部分代码--线性量化#!/usr/bin/envpython#coding
踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2025-03-30 10:24

yolov5，使用pyinstaller打包经验

下载源代码与创建虚环境参考文献[0]，克隆repo，并要求在Python>=3.8.0环境中安装requirements.txt，且要求PyTorch>=1.8。
·2025-03-30 04:45

PyTorch->ONNX->TensorRT，TensorRT官方插件使用demo

课程说明课程目标：讲解PyTorch->ONNX->TensorRT，模型导出时，TensorRT官方插件如何使用。
·2025-03-30 04:45

手把手教你用PyTorch从零训练自己的大模型（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

本文介绍如何一步步使用PyTorch从零开始构建和训练一个大型语言模型（LLM）。该模型以Transformer架构为基础，实现英文到马来语的翻译功能，同时也适用于其他语言翻译任务。
heaven522·2025-03-29 23:41

【MATLAB例程】基于RSSI和无迹卡尔曼滤波（UKF）的三维轨迹定位和滤波程序，附完整代码，粘贴到MATLAB空脚本中即可直接运行

本文所述的MATLAB程序实现了一种基于接收信号强度指示（RSSIRSSIRSSI）的定位算法，能够在三维空间中通过多个锚点进行定位，并利用无迹卡尔曼滤波（UKFUKFU
MATLAB卡尔曼·2025-03-29 19:21

服务器上Cuda+Pytorch兼容性的那些问题

服务器上如何搭建匹配版本的cuda+pytorch:1.查询nvidia中驱动版本与cuda最高兼容版本命令行输入：nvidia-smi2.选择对应的pythonDriverVersion与NVIDIA-SMI
入世浮尘·2025-03-29 18:42

深度学习框架比较：PyTorch vs TensorFlow

《深度学习框架比较：PyTorchvsTensorFlow》关键词深度学习，PyTorch，TensorFlow，框架比较，开发体验，性能，生态系统摘要本文将深入比较深度学习框架PyTorch和TensorFlow
AI天才研究院·2025-03-29 18:08

【C++】miniaudio：音频播放的轻量封装

我们还将提供一个完整的示例程序，展示如何加载、播放和控制音频。下载和引入miniaudio首先，你需要从miniaudio的GitHub仓库下载
T0uken·2025-03-29 17:05

如何基于ios部署Deep Seek？

以下是详细步骤：1.准备模型模型训练确保你的模型已训练完成（如PyTorch、TensorFlow/Keras格式）。
恶霸不委屈·2025-03-29 15:19

【蓝桥杯】单片机设计与开发，中断系统，外部中断（下）

一、例程一：外部中断执行函数#includevoidmain(void){P2=0XA0;P0=0X00;P2=0X80;P0=0XFF;IT0=0;//设置外部中断0；上升沿下降沿均可//IT0=1;
三歪爱三玖·2025-03-29 14:15

深度学习论文: Image Segmentation Using Text and Image Prompts

ImageSegmentationUsingTextandImagePromptsImageSegmentationUsingTextandImagePromptsPDF:https://arxiv.org/abs/2503.10622v1PyTorch
mingo_敏·2025-03-29 11:51

基于Pytorch+LSTM实现一元单步时间序列预测（保姆级教程）

目录模型搭建模型基础要点单元测试数据准备数据来源数据读取数据加载单元测试模型训练模型参数规范化训练步骤模型测试主程序训练结果相关技巧模型搭建模型基础图1RNN网络结构classLSTM(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size):super().__init__()sel
赵赵赵的进阶之路·2025-03-29 10:47

【MySQL】验证账户权限

global、database、table、column、storedroutine（存储例程包括存储过程和存储函
2302_79952574·2025-03-29 10:13

开源深度学习框架PyTorch

一、PyTorch介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队（FAIR）开发。
深海水·2025-03-29 07:21

第P8周：YOLOv5-C3模块实现

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前期准备importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransform
小羊的 utopia·2025-03-29 07:49

Python+Pytorch掌纹训练识别

程序示例精选Python+Pytorch掌纹训练识别如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！
荷塘月色2·2025-03-28 23:52

使用PyTorch 的神经网络模型对三维点云数据进行分类

1.概述本代码旨在构建一个基于PyTorch的神经网络模型，用于对生成的三维点云数据进行分类。通过生成数据集、数据预处理、模型训练、评估以及可视化等一系列操作，展示了一个完整的深度学习分类任务流程。
欣然～·2025-03-28 14:53

python-常用的深度学习框架

1.PyTorch特点：动态计算图：支持动态构建和修改计算图，调试体验好，灵活性强。社区生态丰富：拥有大量教程、开源代码和第三方工具支持。广泛应用：深受研究人员和实验开发者的喜爱，也适用于生产环境。
Enougme·2025-03-28 07:58

5、Pytorch 实现简单图卷积GCN，数据集Cora分类任务

cora数据集-下载地址https://linqs-data.soe.ucsc.edu/public/lbc/cora.tgz1、Cora数据集是什么？Cora数据集由2708篇科学出版物组成，分为七类之一。引文网络由5429个链接组成。数据集中的每个出版物都由一个0/1值的单词向量描述，表示字典中不存在/存在相应的单词。该词典由1433个独特的单词组成。数据集下有两个文件cora.citesco
找个栗子·2025-03-28 05:43

Stable Diffusion进行图像生成

使用StableDiffusion进行图像生成通常涉及以下步骤：安装依赖库：首先，你需要安装必要的Python库，如PyTorch、torchvision、diffusers和transformers等
月月猿java·2025-03-28 04:35

Off-Road-Freespace-Detection配置pytorch2.0.0

一、概述在github上进行开源代码搜索，发现了Off-Road-Freespace-Detection（链接如下所示）。这是对越野环境可通行区域的检测，在经过测试之后，发现对自己有益。GitHub-chaytonmin/Off-Road-Freespace-Detection:OfficialimplementationofourICRA'22paper:ORFD:ADatasetandBenc
GFCGUO·2025-03-28 02:55

PyTorch量化技术教程：第三章 PyTorch模型构建与训练

PyTorch量化技术教程：PyTorch模型构建与训练本教程旨在为读者提供一套全面且深入的PyTorch技术在量化交易领域应用的知识体系。
船长@Quant·2025-03-28 02:54

【transformer理论+实战（三）】必要的 Pytorch 知识

【Transformer理论+实战（三）】必要的Pytorch知识【Transformer理论+实战（二）】Lora本地微调实战--deepseek-r1蒸馏模型【Transformer理论+实战（一）
造夢先森·2025-03-28 02:23

《Python实战进阶》No34：卷积神经网络（CNN）图像分类实战

本集将深入讲解CNN的核心组件（卷积层、池化层、全连接层），并演示如何使用PyTorch构建一个完整的CNN模型，在CIFAR-10数据集上实现图像分类。
带娃的IT创业者·2025-03-27 23:35

飞桨Paddle Inference模型转ONNX模型的方法

以下简单列举几个：在不同深度学习框架（如PaddlePaddle、PyTorch、Tenso
Sweet锦·2025-03-27 21:21

分布式训练：（Pytorch）

分布式训练是将机器学习模型的训练过程分散到多个计算节点或设备上，以提高训练速度和效率，尤其是在处理大规模数据和模型时。分布式训练主要分为数据并行和模型并行两种主要策略：1.数据并行(DataParallelism)数据并行是最常见的分布式训练方式。在这种方法中，模型副本会被复制到多个计算设备上，每个设备处理不同的批次（batch）数据。工作流程：每个设备上都有一个完整的模型副本。数据集被分割成多个
达柳斯·绍达华·宁·2025-03-27 20:45

PyTorch量化技术教程：第一章 PyTorch基础入门

PyTorch量化技术教程：PyTorch基础入门本教程旨在为读者提供一套全面且深入的PyTorch技术在量化交易领域应用的知识体系。
船长@Quant·2025-03-27 18:52

pytorch与其他ai工具

PyTorch、TensorFlow及其他工具面试考点与回答策略一、PyTorch高频考点与回答模板1.核心特性与原理动态计算图（DynamicGraph）考点：动态图与静态图的区别、优缺点。
weixin_47868976·2025-03-27 17:21

【pytorch】图像数据预处理

本文是记录一些在深度学习中的预处理的一些语法和函数torchvision.transforms的图像变换[PyTorch学习笔记]2.3二十二种transforms图片数据预处理方法-知乎TORCHVISION.TRANSFORMS
子根·2025-03-27 17:20

使用Python和PyTorch实现了一个简单的生成对抗网络（GAN）用于生成应力值图像

以下是一个使用Python和PyTorch实现了一个简单的生成对抗网络（GAN）用于生成应力值图像，并添加了显示正确颜色条的功能。
神经网络15044·2025-03-27 17:49

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（10）PyTorch张量简介

这部分是PyTorch介绍——YouTube系列的内容，每一节都对应一个youtube视频。
Fansv587·2025-03-27 17:19

opengl绘制文字

没示例程序。增加了两个文件，showline.c,showtext.c。分别为第二个和第三个示例程序的main函数相关部分。
huangzhichang13·2025-03-27 16:10

PyTorch实战：灵活构建神经网络

引言PyTorch，作为由FacebookAIResearch团队开发的开源深度学习框架，以其灵活性、动态计算图以及易于调试的特性，在深度学习领域赢得了广泛的认可。
shejizuopin·2025-03-27 12:06

Pytorch 第十二回：循环神经网络——LSTM模型

Pytorch第十二回：循环神经网络——LSTM模型本次开启深度学习第十二回，基于Pytorch的LSTM循环神经网络模型。本回分享第二个循环神经网络，叫做LSTM模型。
Start_Present·2025-03-27 08:07

【深度学习基础 2】 PyTorch 框架

目录一、PyTorch简介二、安装PyTorch三、PyTorch常用函数和操作3.1创建张量（Tensor）3.2基本数学运算3.3自动求导（Autograd）3.4定义神经网络模型3.5训练与评估模型
鸢想睡觉·2025-03-27 08:07

从零构建大语言模型全栈开发指南：第二部分：模型架构设计与实现-2.2.2文本生成逻辑：Top-k采样与温度控制

`Top-k`采样原理与工程实现2.1数学定义与算法流程2.2PyTorch实现优化3.温度控制的数学本质与参数调优3.1温度系数对概率分布的影响3.2温度控制实现方案4.组合策略与高级优化4.1`Top-k
言析数智·2025-03-27 07:33

DeepSeek 本地部署详细教程

根据模型版本调整）内存：32GB及以上存储：50GB可用空间1.2软件依赖操作系统：Linux/WindowsWSL2（推荐Ubuntu20.04+）Python3.8+CUDA11.7+&cuDNNPyTorch2.0
文or野·2025-03-27 04:07

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

简介简介：针对传统的超分辨率重建技术所重建的图像过于光滑且缺乏细节的问题，作者提出了一种改进的生成对抗图像超分辨率网络。该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。论文题目：ImageSuper-resolutionReconstruction
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

简介简介：提出了一种利用特征金字塔作为框架代替多尺度输入的一种方法来构建生成器模型，减少了模型规模并加快了训练速度。在模型架构中还融合了通道注意力方法来提高训练能力。作者在生成器中采用了三种常见的损失计算，在鉴别器中结合了最小二乘和相对论损失来改善模型训练。论文题目：ImageDeblurringBasedonGenerativeAdversarialNetworks（基于生成对抗网络的图像去模糊
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

嵌入式软件设计

文章目录1、回调函数的使用回调函数的优缺点**优点****缺点**例程一例程二例程3多个回调函数2、静态局部变量使用不多的原因3、内存划分1、回调函数的使用在嵌入式软件设计中，回调函数是一种极为重要的编程机制
✎ ﹏梦醒͜ღ҉繁华落℘·2025-03-26 14:52

QT运行导入python（pytorch）程序进行深度学习(qmake)

1.需要一个完整的python能够运行pytorch环境，这里我已经搭建好了2.QT需要安装MCSV编译器（必须用这个，因为WINGW不支持.lib的python库）参考这个教程：Qt添加MSVC2017
憨猪在度假·2025-03-26 06:55

【大虾送书第二期】《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn 》_python机器学习 基于pytorch和scikit-learn pdf

现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不
2401_84537826·2025-03-26 05:15

深度学习框架演进与智能应用实践

从TensorFlow的静态图架构到PyTorch的动态计算图设计，工具链的持续优化显著提升了模型训练效率与部署灵活性。
智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

Pytorch入门实战 | 第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

本次我将利用YOLOv5算法中的Backbone模块搭建网络。YOLOv5是目标检测算法，是否可以尝试将其网络结构用在目标识别上，或进行改进形成一个全新的算法（类似之前介绍过的VGG1-6）。如果效果不错的话，还可以搞一篇期刊文章出来~分享一张我自己绘制的YOLOv5_6.0版本的算法框架图，希望它可以有助于你完成本次探索~
K同学啊·2025-03-26 04:42
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