Pytorch 第23页

Python----机器学习（基于PyTorch的线性回归）

一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww（权重）和bb（偏置）。通过数学公式求导，以便在反向传播中更新参数，通常使用梯度下降法来降低损失值。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-01 17:18

Pytorch学习笔记（十一）Learning PyTorch - What is torch.nn really

这篇博客瞄准的是pytorch官方教程中LearningPyTorch章节的Whatistorch.nnreally?部分。

nenchoumi3119·2025-04-01 16:44

智能模型优化与跨行业应用技术演进

以TensorFlow、PyTorch为代表的深度学习框架，在医疗影像诊断与金融时序预测场景中展现出差异化优势，例如PyTorch动态计算图特性加速了高频交易模型的迭代效率。与此同时，边缘计算通过分布

智能计算研究中心·2025-04-01 13:20

（pytorch-深度学习）实现稠密连接网络（DenseNet）

稠密连接网络（DenseNet）ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。稠密连接网络（DenseNet）与ResNet的主要区别在于在跨层连接上的主要区别：ResNet使用相加DenseNet使用连结ResNet（左）与DenseNet（右）:图中将部分前后相邻的运算抽象为模块AAA和模块BBB。DenseNet里模块BBB的输出不是像ResNet那样和模块AAA的输出相加，而是在通道维

我是一颗棒棒糖·2025-04-01 13:49

PyTorch量化进阶教程：第三章 A 股数据处理与特征工程

PyTorch量化进阶教程：第三章A股数据处理与特征工程本教程通过深入讲解Transformer架构、自注意力机制及时间序列预测，结合Tushare数据源和TA-Lib技术指标，实现从数据处理到模型训练

船长@Quant·2025-04-01 12:46

从代码学习深度学习 - 残差网络（ResNet）PyTorch版

文章目录前言一、残差网络（ResNet）介绍1.1.背景与动机1.2.核心思想：残差学习残差块（ResidualBlock）1.3.ResNet的网络架构ResNet-18架构不同深度的ResNet瓶颈块（BottleneckBlock）1.4.优势与特点1.5.应用场景二、代码解析与实现2.1.数据加载2.2.模型定义2.3.训练工具函数2.4.可视化工具三、模型训练与结果分析3.1.训练模型3

飞雪白鹿€·2025-04-01 11:37

pytorch调用手写CUDA算子和pybind11的使用

之前介绍了很多CUDA编写算子的代码，但是一直缺乏一个好的方法来证明自己手写算子的正确性，以及希望知道自己的手写算子在时间上和pytorch的差异，这里我们需要用到pybind11这个工具，这个工具可以将我们手写的

谨慎付费（看不懂试读博客不要订阅）·2025-04-01 03:09

DeepSeek环境适配实战：从云到端无缝部署的终极方案

一、环境适配的五大死亡陷阱在复杂异构环境中，开发者常陷入以下困境：场景典型问题经济损失案例云端训练/边缘推理TensorRT与PyTorch模型格式不兼容某安防企业交付延迟导致违约

恶霸不委屈·2025-04-01 03:07

PyTorch量化进阶教程：第一章 PyTorch 基础

PyTorch量化进阶教程：第一章PyTorch基础本教程通过深入讲解Transformer架构、自注意力机制及时间序列预测，结合Tushare数据源和TA-Lib技术指标，实现从数据处理到模型训练、回测与策略部署的完整量化交易系统

船长@Quant·2025-04-01 01:53

【Python】成功解决NameError: name ‘plt‘ is not defined

【Python】成功解决NameError:name‘plt’isnotdefined个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch

高斯小哥·2025-03-31 22:30

深度学习篇---模型GPU训练

训练模型步骤1：确保环境准备就绪硬件软件步骤2：确认GPU可用步骤3：设置使用的GPU设备步骤4：定义模型步骤5：将模型移到GPU步骤6：准备数据并移到GPU步骤7：定义损失函数和优化器步骤8：训练模型二、在PyTorch

Ronin-Lotus·2025-03-31 21:29

35程序员转行做大模型，可以选择哪些岗位，大模型这波红利首先吃到的程序员！

大模型教程·2025-03-31 20:18

从RNN讲到LSTM，再讲到Transformer

pytorchtutorial的intermediate部分就是复现RNN相关网络，在pytorch框架上实现RNN网络比较简单，跟着教程走就行，但是有必要在这里也记录一下理论学习

计算机会说话·2025-03-31 14:31

从代码学习深度学习 - 含并行连结的网络（GoogLeNet）PyTorch版

文章目录前言一、GoogLeNet的理论基础1.1背景与创新点1.2.Inception模块的工作原理二、完整代码实现与解析2.1.环境准备与工具函数2.2.数据加载-Fashion-MNIST2.3.Inception模块设计2.4.GoogLeNet完整模型2.5.训练函数2.6.运行训练三、训练结果与分析3.1.性能分析3.2.可视化结果3.3.模型局限性四、扩展与改进建议总结前言深度学习近

飞雪白鹿€·2025-03-31 13:29

从零开始的CycleGAN学习笔记运行随笔

源代码地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix随手记录一下跑代码的时候遇到的一些情况和心得。

Joe9800·2025-03-31 11:47

FGSM对抗样本生成算法实现（pytorch版）

FGSM对抗样本生成算法一、理论部分1.1目标1.2数学公式1.3推导过程1.4直观解释1.5示例1.6总结二、代码实现2.1导包2.2数据加载和处理2.3网络构建2.4模型加载2.5生成对抗样本2.6攻击测试2.7启动攻击2.8效果展示一、理论部分FGSM（FastGradientSignMethod）是一种经典的对抗样本生成方法，其核心思想是通过在输入数据的梯度方向上添加扰动，从而生成对抗样本

入梦风行·2025-03-30 23:58

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

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

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

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

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

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

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