Pytorch例程

Python 用pytorch从头写Transformer源码，一行一解释；机器翻译实例代码；Transformer源码解读与实战

1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。传统的RNN和LSTM虽然能够处理序列任务，但因为它们在处理序列时需要一步步前进，因此其他信息无法立即对其产生影响，当序列变长时，长距离依赖的信息很可能会被丢失。为了解决这个问题，Transformer模型被设计出来，内核思想是利用自注意力机制，这样模型可以直接对输入序列的任意两个位置建立直
医学小达人·2025-02-19 03:24

采用分布式部署deepseek

软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。特别地，对于分布式训练，还需要安装torch.distributed或者类似的库支持，例如Horo
慧香一格·2025-02-19 02:14

huggingface/pytorch-image-models

huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡：pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000
GarryLau·2025-02-19 00:23

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:46

Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复

简介简介：在输入端对输入图像采用掩码遮挡部分图像，之后通过跳跃生成对抗网络生成修复掩码部分的人脸进而生成完整的人脸数据。对于生成器结构的损失采用MES损失，对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构，一个负责检验完整图像的真假，一个负责检验掩码部分图像的真假。论文题目：SCGAN:GenerativeAdversarialNetworksofSkipConnectionforF
这张生成的图像能检测吗·2025-02-18 23:16

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:12

ESP32-C3 入门篇（三）Linux下开发环境搭建

esp-gitee-tools2.克隆esp-idf3.安装子模块二、安装编译环境1.更改编译器下载路径2.更改python软件源3.使用脚本安装环境4.安装cmake三、尝试编译1.导出环境变量2.编译例程四
风往东吹·2025-02-18 22:31

搜广推校招面经十九

示例代码（PyTorch）：importtorchimporttorch.nnasnnconv1x1=nn.Con
Y1nhl·2025-02-18 16:28

新书速览|细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现

超详细的PyTorch深度学习入门书，100余个编程示例+6大热点案例，大咖带路，边学边实践。
全栈开发圈·2025-02-18 15:44

pytorch环境配置过程中遇到的那些坑

condacreate-nenvNamepython=3.8查看虚拟环境的个数详情condaenvlist激活虚拟环境condaactivateenvName删除虚拟环境condaremove--nameenvName--all下载pytorchpip3installtorch
枕绵·2025-02-18 07:54

【pytorch】norm的使用

torch.norm[deprecated]在torch.norm中，通过参数p来定制order主要有如下几类L1norm计算张量中所有数值之和L2norm计算张量中所有数值的平方和开根Frobeniusnorm计算张量中所有维度上所有数值的平方和开根Infinitynorm计算张量中有所数值绝对值最大Negativeinfinitynorm计算张量中所有数值绝对值最小importtorch#Cr
安安爸Chris·2025-02-18 07:52

每天五分钟深度学习框架pytorch：搭建谷歌的Inception网络模块

本文重点前面我们学习了VGG，从现在开始我们将学习谷歌公司推出的GoogLeNet。当年ImageNet竞赛的第二名是VGG，而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是GoogLeNet的网络结构，在这个网络结构中我们可以看到红色框起来的地方，他就是Inception块，
每天五分钟玩转人工智能·2025-02-18 07:49

Pytorch实现mnist手写数字识别

>-**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：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimporttorchimporttorch.nnasnnimpo
Zn要学习·2025-02-18 04:49

Pytorch官方文档英语翻译

深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes
yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

PyTorch中文/英文官方文档&教程资源

PyTorch中文文档https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/PyTorch英文文档https://pytorch.org/docs/stable/index.htmlPyTorch
三千の世界·2025-02-17 21:28

【PYTORCH】官方的turoria实现中英文翻译

参考https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html背景pytorch官方的是seq2seq是法语到英文
liwulin0506·2025-02-17 20:54

异步IO是什么？啥是事件循环？什么是协程？

协程，例程，进程，线程的区别和联系，分别给出英文名协程（Coroutine）例程（Routine）进程（Process）线程（Thread）四者关系总结对比异步IO是什么？
几道之旅·2025-02-17 20:53

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。
一位小说男主·2025-02-17 19:43

STM32F4 FLASH读写示例程序

STM32F4FLASH读写示例程序【下载地址】STM32F4FLASH读写示例程序本资源文件提供了一个STM32F4系列微控制器的FLASH读写示例程序。
龚霆尉Esmeralda·2025-02-17 18:35

【GD32】从0开始学GD32单片机（5）—— USART串口通信详解

目录概述功能概述全双工异步通信模式参数说明串口发送串口接收例程串口通信概述USART串口将是我们接触的第一个通信协议，也是最常用的通信协议。
马浩同学·2025-02-17 12:34

基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战：从API封装到动态批处理

所有代码均通过PyTorch2.1+验证。一、环境准备与模型加载优化1.1硬件感知的模型加载通过device_map自动分配计算资源，避免显存溢出fromtransformersimport
竹木有心·2025-02-17 11:29

darts框架使用

文|Seraph高版本Pytorch问题运行test.py报错IndexError:invalidindexofa0-dimtensor.Usetensor.item()toconverta0-dimtensortoaPythonnumber
ME_Seraph·2025-02-17 09:12

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备from__future__importunicode_literals,print_fu
计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备1.环境安装确保安装了torchtext与portalocker库2.加载数据importtorch#强制使用CPUdevice=torch.devi
计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：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1.准备环境1.1环境安装这是一个使用PyTorch
计算机真好丸·2025-02-17 07:56

深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决

在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。
紫雾凌寒·2025-02-17 04:34

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。
ywfwyht·2025-02-16 19:28

本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式

今天我们就反其道而行之，将GGUF文件转换为PyTorch格式再训练。前提：已经部署好了Deep
搏博·2025-02-16 14:48

C/C++基础讲解(五)之基础例程2篇

C/C++基础讲解(五)之基础例程2篇程序之美前言很多时候，特别是刚步入大学的学子们，对于刚刚开展的计算机课程基本上是一团迷雾，想要弄明白其中的奥秘，真的要花费一些功夫，我和大家一样都是这么啃过来的，从不知到知知
五一编程·2025-02-16 11:00

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、
飞300·2025-02-16 10:15

MNIST Examples for GGML - Fully connected network

MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Fullyconnectednetwork2.2.1.TotrainafullyconnectedmodelinPyTorchandsaveitasaGGUFfile2.2.2
Yongqiang Cheng·2025-02-16 09:06

计算四个锚点TOA定位中GDOP的详细步骤和MATLAB例程

如需帮助，或有导航、定位滤波相关的代码定制需求，请联系作者文章目录DOP计算原理MATLAB例程运行结果示例关键点说明扩展方向另有文章：多锚点Wi-Fi定位和基站选择方法，基于GDOP、基站距离等因素DOP
MATLAB卡尔曼·2025-02-16 09:06

Python调用C语言动态库（DLL）结构体/指针/变量的方法

文章目录前言一、如何生成C语言动态库DLL第一步：安装编译工具第二步：设计C代码第三步：编译成C语言动态库DLL二、如何使用C语言动态库第一步：python/pytorch调入DLL接口第二步：Python
ENOCH_Q·2025-02-16 08:29

QT5实现简单的TCP通信

://blog.csdn.net/u014695839/article/details/70041771/这段时间用到了QT的TCP通信，做了初步的学习与尝试，编写了一个客户端和服务器基于窗口通信的小例程
瑟寒凌风·2025-02-16 04:34

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG

文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG其它讲解P1讲解1.1基本介绍视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd教材文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapt
吨吨不打野·2025-02-16 04:58

【Python】解决PyTorch报错：PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central的解决方案

在使用PyTorch时，遇到“PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentral”错误通常是由于损坏的模型文件或不兼容的文件版本导致的
I'mAlex·2025-02-16 03:27

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。
赵钰老师·2025-02-15 14:20

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

Python中的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和计算机视觉
matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

目录一、PyTorch简介：为什么选择它？
不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

PyTorch Lightning LightningDataModule 介绍

LightningDataModule是PyTorchLightning提供的数据模块，用于统一管理数据加载流程（包括数据准备、预处理、拆分、批量加载等）。
qq_27390023·2025-02-14 23:21

【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练

本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关｜使用Pytorch进行分布式训练，转载请注明出处。
LittleNyima·2025-02-14 23:49

实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练

本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~，由于pytorchLightning多机多卡示例很少，因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。
晓岚和雪·2025-02-14 23:48

PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍

PyTorchLightning提供了一些分布式日志控制工具，确保日志仅在rank0进程打印，防止重复输出。lightning_utiliti
qq_27390023·2025-02-14 23:48

Pytorch学习之路（3）

数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二.数据读入pytorch
AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析：全面比较两大深度学习框架，助你选择最适合的工具

PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。但它们在设计理念、使用体验和应用场景上有着显著的差异。
BuluAI·2025-02-14 19:10

一个AI应用的开发、上线流程解析

目录1.模型文件格式1.1CheckPoint(ckpt)文件格式1.2.pth文件格式1.3.mindir文件格式1.4.onnx文件格式2.推理（Inference）2.1.pth(PyTorch模型格式
終不似少年遊*·2025-02-14 17:03

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭，最主要的原因是⽣态完善，⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。
唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

目录一、案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练GAN2.6测试生成器的生成效果一、案例描述本文介绍利用条件生成对抗网络（CGAN）进行手写数字生成。比如说，要求生成不同的，但是都代表某一个数字的图像。二、代码详解2.1构建真实数据集
wendy_ya·2025-02-14 08:56

【python】并发编程——多线程

双层模型2ThreadinPython2.1threading2.1.1示例2.1.2关于线程返回值设置保存运行结果的全局变量重写Thread类2.2concurrent.future线程池2.2.1例程
南隅。·2025-02-14 08:25

Pytorch的自动求导模块

文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入、多输出的梯度计算未使用的输入张量保留计算图与backward()的区别torch.autograd.backward()该函数实现自动求导梯度，函数如下：torc
zoujiahui_2018·2025-02-14 05:57
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