Pytorch 第21页

Seq2Seq - CrossEntropyLoss细节讨论

在PyTorch中，损失函数CrossEntropyLoss的输入参数通常需要满足特定的形状要求。

风筝超冷·2025-04-09 19:07

重新复现代码，一个报错本来更改pip版本就可以解决，整了半天浪费时间了⛔

WARNING:Ignoringversion1.6.0ofpytorch_lightningsinceithasinvalidmetadata:Requestedpytorch_lightning1.6.0fromhttps

顾默@·2025-04-09 18:29

深度学习第P5周：Pytorch实现运动鞋识别

我的环境：语言环境：Python3.11.7编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch一、前期准

OreoCC·2025-04-09 17:24

PyTorch DataLoader 参数详解

在使用PyTorch的DataLoader时，有许多参数可以调整，这些参数能够帮助我们平衡数据加载效率、内存使用和训练过程的稳定性。

AIGC_增益·2025-04-09 17:23

深度学习模型优化与行业应用新突破

主流框架如MXNet与PyTorch在分布式计算、自动微分等关键能力上形成差异化优势（见表1），而边缘计算与联邦学习的融合，则通过本地化数据处理与隐私保护机制，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供了可信部署方案

智能计算研究中心·2025-04-09 15:11

模型优化技术驱动行业应用创新

从底层框架演进看，TensorFlow、PyTorch与MXNet等主流工具通过自适应学习机制与参数化建模能力，显著提升了模型训练效率；而在技术融合层面，联邦学习与边缘计算的协同部署方案，为解决数据隐私与算力瓶颈提供了新范式

智能计算研究中心·2025-04-09 15:41

Transformer预测 | 基于WTC+transformer时间序列组合预测模型（pytorch）

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍WTC+transformer时间序列组合预测模型WTC,transformer创新点，超级新。先发先得，高精度代码。预测主模型transformer也可以改其他WTC-former系列，比如WTC-informer/autoformer等等，代码还也可以继续缝合创新点，优化方法。需要的也可以发要求给我定制。WTC卷积机制是2024年7月15日发

机器学习之心·2025-04-08 21:52

超分论文CARN——Fast, Accurate, and Lightweight Super-Resolution with Cascading Residual Network

Accurate,andLightweightSuper-ResolutionwithCascadingResidualNetwork代码：https://github.com/nmhkahn/CARN-pytorch

小冷爱读书·2025-04-08 18:33

PyTorch教程：如何读写张量与模型参数

本文演示了PyTorch中张量（Tensor）和模型参数的保存与加载方法，并提供完整的代码示例及输出结果，帮助读者快速掌握数据持久化的核心操作。

意.远·2025-04-08 18:29

流式处理以及背后的哲学

在PyTorch中，流式处理允许数据在通过各个处理阶段时实时传递，不需要等待整个数据集加载完成。

AI Agent首席体验官·2025-04-08 12:50

Ubuntu系统中运行文件（.py）时遇到的编码问题解决方法

#创作灵感#学习经验分享、笔记记录、过程性学习记录使用一块JetsonxavierNX开发板进行深度学习、训练部署等(烧录ubuntu20.04系统)，配置pytorch环境时，运行测试代码报错遇编码问题

小灿同学啊·2025-04-08 08:23

ERROR: No matching distribution found for torch==2.0.1+cu117（比手动下载方便）

遇见这种报错可以把pipinstall-rrequirements.txt修改为pipinstall-rrequirements.tx--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org

顾默@·2025-04-08 03:54

程序员吃透大模型的捷径：岗位需求图谱与技能迁移方案，转行大模型学习路线！

大模型入门学习·2025-04-08 01:42

从代码学习深度学习 - RNN PyTorch版

本篇博客将通过一个基于PyTorch的RNN实现，结合《TheTimeMachine》数据集，带你从零开始理解RNN的构建、训练和预测过程。我们将逐步剖析代码，

飞雪白鹿€·2025-04-08 00:05

探索高效目标检测新境界：PyTorch版PP-YOLOE全面解析与应用指南

探索高效目标检测新境界：PyTorch版PP-YOLOE全面解析与应用指南PPYOLOE_pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pp/PPYOLOE_pytorch

乌芬维Maisie·2025-04-07 21:11

【PyTorch】矩阵乘法操作大全（dot、*、mm、bmm、@、matmul）详细讲解与对比

在使用PyTorch编写神经网络或处理张量数据时，我们常常会接触各种“矩阵乘法”操作，例如torch.dot、*、mm、bmm、@、matmul等。虽然它们看起来都像“乘法”，但实际作用差异巨大！

AIGC_增益·2025-04-07 17:49

torch.einsum 的 10 个常见用法详解以及多头注意力实现

torch.einsum是PyTorch提供的一个高效的张量运算函数，能够用紧凑的EinsteinSummation约定（EinsteinSummationConvention,Einsum）描述复杂的张量操作

AIGC_增益·2025-04-07 17:49

PyTorch 实现图像版多头注意力（Multi-Head Attention）和自注意力（Self-Attention）

本文提供一个适用于图像输入的多头注意力机制（Multi-HeadAttention）PyTorch实现，适用于ViT、MAE等视觉Transformer中的注意力计算。

AIGC_增益·2025-04-07 17:46

【无标题】

(base)PSD:\DestTop\pytorch_chinese_

算法小狂人·2025-04-07 13:54

从代码学习深度学习 - NLP之文本预处理 PyTorch版

文章目录前言1.文本预处理理论知识1.1文本清洗与标准化1.2分词（Tokenization）1.3词频统计与词汇表构建1.4序列表示与批次生成1.5预处理的意义2.文本预处理的核心代码解析2.1读取数据集：`read_time_machine`2.2分词处理：`tokenize`2.3词频统计：`count_corpus`2.4构建词表：`Vocab`类2.5加载语料库：`load_corpus

飞雪白鹿€·2025-04-07 03:50

使用 PyTorch 和 U-Net 进行医学影像分割实践

本文将介绍如何使用PyTorch框架和U-Net网络对医学影像进行分割。首先，我们需要安装PyTorch。

技术探险先驱·2025-04-07 01:37

VectorBT：使用PyTorch+Transformer训练和回测股票模型进阶五

VectorBT：使用PyTorch+Transformer训练和回测股票模型进阶五本方案基于PyTorch框架与Transformer模型，结合VectorBT回测引擎构建多股票量化交易系统，采用滑动窗口技术构建时序特征

船长@Quant·2025-04-06 22:21

【Python进阶】深入Python魔法方法：解锁比init更强大的getattr等高级用法

今天，老唐将带您学习“高阶魔法”，这里不仅有：__getattr__实现动态方法生成__call__让实例变身函数__enter__/__exit__构建智能管家更有来自Flask、PyTorch等顶级项目的魔法方法实现解析

唐叔在学习·2025-04-06 21:12

一文详解PyTorch分布式训练中数据并行DDP的原理和代码实现

英文原文链接：PytorchDistributedDataParallel实现的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel随时间发展而演变。

OpenAppAI·2025-04-06 17:45

【机器学习】框架三巨头：Scikit-Learn vs TensorFlow/Keras vs PyTorch 全方位对比与实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-04-06 16:10

深度学习框架大比拼：TensorFlow vs PyTorch，亦菲彦祖的选择

深度学习框架大比拼：TensorFlowvsPyTorch，亦菲彦祖的选择亲爱的亦菲彦祖，欢迎来到这次的深度学习框架擂台！

杨胜增·2025-04-06 12:18

PyTorch-YOLOv3 安装和配置指南

PyTorch-YOLOv3安装和配置指南PyTorch-YOLOv3eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3:是一个基于PyTorch实现的YOLOv3目标检测模型。

劳蕾令·2025-04-06 11:06

YOLO_v3_PyTorch: 基于PyTorch的YOLOv3实现指南

YOLO_v3_PyTorch:基于PyTorch的YOLOv3实现指南YOLO_v3_PyTorch使用PyTorch实现基于YOLOv3的目标检测器项目地址:https://gitcode.com/

吕曦耘George·2025-04-06 10:35

YOLOv11训练教程：PyTorch与PyCharm在Windows 11下的完整指南

YOLOv11训练教程：PyTorch与PyCharm在Windows11下的完整指南介绍与引言YOLO(YouOnlyLookOnce)是当前最流行的实时目标检测算法系列之一，YOLOv11作为该系列的最新演进版本

wei子·2025-04-06 10:04

Pytorch 第十三回：神经网络编码器——自动编解码器

Pytorch第十三回：神经网络编码器——自动编码器本次开启深度学习第十三回，基于Pytorch的神经网络编码器。本回先分享一个自动编码器。

Start_Present·2025-04-06 07:43

pytorch1.2.0 GPU安装

1.创建框架环境cmd窗口输入：condacreate-npytorch1.2.0python=3.6.52.激活环境condaactivatepytorch1.2.03.安装框架pipinstalltorch

缘来也不错·2025-04-06 05:23

自我激励语言模型：解锁AI训练新范式

自我激励语言模型：解锁AI训练新范式self-rewarding-lm-pytorchImplementationofthetrainingframeworkproposedinSelf-RewardingLanguageModel

秋玥多·2025-04-06 02:05

LogSoftmax和Softmax的核心区别及使用场景

在PyTorch中，LogSoftmax和Softmax的核心区别及使用场景如下：1.数学定义Softmax：σ(zi)=ezi∑j=1Kezj\sigma(z_i)=\frac{e^{z_i}}{\sum

code 旭·2025-04-06 01:01

PyTorch 深度学习 || 5. 生成模型 | Ch5.1 概率主成分分析(Probabilistic Principal Component Analysis, PPCA )

概率主成分分析(ProbabilisticPrincipalComponentAnalysis,PPCA)主成分分析公式是基于数据到比原始数据空间更低维的子空间的线性投影。我们现在证明，主成分分析也可以表示为概率潜变量模型的最大似然解。与传统的主成分分析相比，概率主成分分析模型以生成模型的方式提供来自分布的样本。1.隐变量分布对原始分布的影响作用要获取变量x\mathbfxx的分布p

Mr_LeeCZ·2025-04-05 23:46

解决：CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors

这个错误表明CUDA设备（GPU）无法执行当前的PyTorch操作，通常是因为PyTorch版本与CUDA驱动不兼容，或者GPU计算能力不被支持。

Dawn³·2025-04-05 23:13

下载 MindSpore &配置 PyTorch环境

以下是下载MindSpore并配置PyTorch环境的详细步骤，适用于常见的Linux/Windows系统（以NVIDIAGPU为例）：一、环境准备1.硬件与软件检查GPU支持：确保使用NVIDIA显卡

Dawn³·2025-04-05 23:13

深度学习主流经典框架PyTorch（day1）

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，它提供了一种灵活、高效、易于学习的方式来实现深度学习模型。

inquisitor.dom·2025-04-05 21:29

Pytorch库详细学习与解析

目录1.前言2.PyTorch简介2.1什么是PyTorch？

橙色小博·2025-04-05 20:25

用Python微调DeepSeek R1

torch：它是基于PyTorch进行深度学习的基础构建模块。提供了

爱喝白开水a·2025-04-05 12:00

Pytorch中的nn.Embedding()

也就是说，pytorch的nn.Embedding()是可以自动学习每个词向量对应的w权重的。

Mariooooooooooo·2025-04-05 10:52

【学习】PyTorch中的nn.Embedding的用法

基本理解nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim)其中num_embeddings是词表的大小，即len(vocab)；embedding_dim是词向量的维度。nn.Embedding()产生一个权重矩阵weight，其shape为（num_embeddings,embedding_dim），表示生成num_embeddings个具有embedding_

超好的小白·2025-04-05 10:52

pytorch小记（十四）：pytorch中 nn.Embedding 详解

pytorch小记（十四）：pytorch中nn.Embedding详解PyTorch中的nn.Embedding详解1.什么是nn.Embedding？

墨绿色的摆渡人·2025-04-05 10:48

Pytorch中的nn.Embedding

在PyTorch中，nn.Embedding是一个用于创建词嵌入（wordembedding）或一般的嵌入层的模块。

道风杰韵·2025-04-05 10:48

PyTorch nn.Embedding介绍

nn.Embedding是PyTorch中用于将离散的整数索引（代表类别或符号）转换为连续向量表示的层。

qq_27390023·2025-04-05 09:17

使用PyTorch实现ResNet：从残差块到完整模型训练

以下是残差块的PyTorch实现：impo

意.远·2025-04-05 09:16

PyTorch nn.Embedding层的理解

nn.Embedding的主要作用是将整数索引（通常代表词汇表中的单词或标记）转换为固定大小的向量，这些向量称为嵌入向量（embeddingvectors）。在自然语言处理（NLP）任务中，这种嵌入层被广泛用于将文本数据转换为模型可以处理的数值形式。作用：降维：词汇表可能包含成千上万的单词，如果直接使用one-hot编码，会导致输入向量非常稀疏且维度很高。nn.Embedding层可以将这些高维的

YH美洲大蠊·2025-04-05 09:45

终端运行python文件

1、在终端通过虚拟环境运行python文件（1）首先在终端激活创建的虚拟环境condaactivated2l-pytorch（2）使用'cd'命令进入存放fashion.py文件的目录下（3）输入pythonfashion.py

luckyme_·2025-04-05 08:37

利用多层感知机MLP实现GAN网络（pytorch版）

GAN：GenerativeAdversarialNets一、理论部分1.1基本原理1.2损失函数1.3训练流程1.4GAN的常见问题与解决方案1.5进阶方向二、代码实现2.1导包2.2数据加载和处理2.3构建生成器2.4构建判别器2.5训练和保存模型2.6训练生成过程2.7模型加载和生成一、理论部分相关论文：GenerativeAdversarialNets摘要：Weproposeanewfra

入梦风行·2025-04-05 06:52

WGAN-GP 原理及实现（pytorch版）

WGAN-GP原理及实现一、WGAN-GP原理1.1WGAN-GP核心原理1.2WGAN-GP实现步骤1.3总结二、WGAN-GP实现2.1导包2.2数据加载和处理2.3构建生成器2.4构建判别器2.5训练和保存模型2.6图片转GIF一、WGAN-GP原理WassersteinGANwithGradientPenalty(WGAN-GP)是对原始WGAN的改进，通过梯度惩罚（GradientPen

入梦风行·2025-04-05 05:48

开源大模型的崛起：从LLaMA到Mistral的技术对比与应用探索

例如，开源的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch，为研究人员和开发者提供了强大的工具，推动了人工智

学习ing1·2025-04-05 05:43

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