python安装torch 第5页

yolov5训练失败总结

yolov5训练失败总结版本原因：在进行训练时，出现如下报错：UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater

BTU_YC·2025-07-07 16:52

1.线性神经网络--线性回归

1.1从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make

温柔济沧海·2025-07-07 15:45

PyTorch中 item()、tolist()使用详解和实战示例

在PyTorch中，.item()和.tolist()是两个常用于从Tensor中提取Python原生数据的方法，尤其在调试、日志记录或将结果传给非张量库时非常有用。下面是它们的详解与代码示例。

点云SLAM·2025-07-07 14:35

error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported；（gcc、g++）

服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错，分别报错题目以及如下：想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command

众人（某音、某书同名）·2025-07-07 12:22

【PyTorch】教程：torch.nn.Mish

torch.nn.Mish原型CLASStorch.nn.Mish(inplace=False)定义Mish(x)=x∗Tanh(Softplus(x))\text{Mish}(x)=x∗\text{Tanh

·2025-07-07 11:14

【PyTorch】教程：torch.nn.GELU

torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh，

老周有AI~算法定制·2025-07-07 11:13

PyTorch：Dropout 操作 torch.nn.Dropout()

torch.nn.Dropout()是PyTorch中对Dropout层的其中一个实现，该函数底层调用torch.nn.functional.dropout()；1、torch.nn.Dropout(p

sweettea~·2025-07-07 11:12

PyTorch 的 torch.nn 模块学习

torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。

·2025-07-07 11:10

AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘unsqueeze‘

pts_depth.unsqueeze(1)*0.1AttributeError:'numpy.ndarray'objecthasnoattribute'unsqueeze'这个错误是因为unsqueeze()方法是PyTorch

ddfa1234·2025-07-07 11:10

torch.nn.init.kaiming_normal_

参考(5条消息)PytorchKaiming初始化（Initialization）中fan_in和fan_out的区别/应用场景_bxdzyhx的博客-CSDN博客torch.nn.init.kaiming_normal

·2025-07-07 10:40

【Pytorch】8.torch.nn.conv2d

这个函数和我们之前提到的【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用的作用相似，都是完成CV领域的卷积操作，这里就不在过多赘述torch.nn.conv2d的使用打开

Elephant_King·2025-07-07 10:37

用PyTorch实现MNIST手写数字识别

·2025-07-07 06:10

一文详解显卡（GPU）驱动（Driver）CUDA、PyTorch 四者之间的关系、依赖性、版本兼容性，以及如何通过命令查询各自版本等方面进行系统性总结

目录一、四者的依赖关系概览简单理解：二、依赖链详细解释1.显卡（GPU）2.NVIDIA显卡驱动3.CUDAToolkit4.PyTorch三、版本兼容查询PyTorch与CUDA的兼容表四、版本查询命令

番知了·2025-07-07 05:35

PyTorch torchtune.modules.peft.lora

PyTorchtorchtune.modules.peft.lora1.Sourcecodefor`torchtune.modules.peft.lora`2.`LoRALinear`2.1.

Yongqiang Cheng·2025-07-07 04:29

RNN案例人名分类器（完整步骤）

导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理，满足训练要求第三步:构建RNN模型(包括传统RNN,LSTM以及GRU)第四步:构建训练函数并进行训练五步第:构建评估函数并进行预测二、实现步骤1.导包#导入torch

AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通DRCT源码，获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果，修正论文中FLOPs的计

十小大·2025-07-06 22:18

【Torch】nn.Embedding算法详解

1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层（lookup‐table），用于将离散的整数索引（如词ID、实体ID、离散特征类别等）映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。

油泼辣子多加·2025-07-06 17:01

【pytorch】——Could not export Python function call ‘Scatter‘

pytorch用pytorch的trace导出模型的时候，报错errorRuntimeError:CouldnotexportPythonfunctioncall'Scatter'.RemovecallstoPythonfunctionsbeforeexport.Didyouforgettoadd

·2025-07-06 13:30

Day.49

cbam训练：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.rcParams

m0_64714591·2025-07-06 06:05

60天python训练计划----day51

DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高importosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transfor

尘浮728·2025-07-06 04:52

DAY 51 复习日

现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高（一）Day43代码importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch

忧陌606·2025-07-06 03:50

Day36 复习日

目录一、对之前的信贷项目，利用神经网络训练下二、尝试进入nn.Module中，查看他的方法模型训练与评估相关参数管理相关模块管理相关设备相关钩子函数相关一、对之前的信贷项目，利用神经网络训练下importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfr

cylat·2025-07-06 03:20

【python深度学习】DAY 51 复习日

作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高1.读取数据使用CIFAR-10图像数据importtorchfromtorchvisionimportdatasets

抽风的雨610·2025-07-06 03:20

Day51 复习日-模型改进

day43对自己找的数据集用简单cnn训练，现在用预训练，加入注意力等importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

cylat·2025-07-06 03:19

深度学习数据集加载

└──sunflower├──sunflower1.jpg├──sunflower2.jpg└──...主要只有的两个类fromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimp

Ethan@LM·2025-07-06 02:41

Pytorch实现DenseNet，腾讯T3大牛手把手教你

print("TorchvisionVersion:",torchvision.version)all=[‘DenseNet121’,‘DenseNet169’,‘DenseNet201’,‘DenseNet264

·2025-07-06 01:06

Pytorch实现DenseNet，先收藏了

classDenseNet(nn.Module):definit(self,init_channels=64,growth_rate=32,blocks=[6,12,24,16],num_classes=1000):super(DenseNet,self).init()bn_size=4drop_rate=0self.conv1=Conv1(in_planes=3,places=init_chan

·2025-07-06 01:36

Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers

初探torch.nn.Module神经网络可以使用torch.nn包构建。

十有久诚·2025-07-05 23:53

深入解析VAE：从理论到PyTorch实战，一步步构建你的AI“艺术家”

我们将用生动的比喻解释其核心思想，拆解其背后的数学原理（KL散度与重参数技巧），并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。

电脑能手·2025-07-05 23:53

PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别

PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别大家好！欢迎来到我的深度学习博客！

·2025-07-05 23:23

Pytorch：nn.Linear中是否自动应用softmax函数

在本文中，我们将介绍Pytorch中的nn.Linear模块以及它是否自动应用softmax函数。nn.Linear是Pytorch中用于定义线性转换的模块，常用于神经网络的全连接层。

浩瀚之水_csdn·2025-07-05 23:51

Python训练营-Day41

self.conv1=nn.Conv2d(1,16,3)self.conv2=nn.Conv2d(16,32,3)self.fc=nn.Linear(32*5*5,10)defforward(self,x):x=torch.relu

m0_72314023·2025-07-05 20:57

Python训练营-Day40

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqd

m0_72314023·2025-07-05 20:27

【Pytorch学习笔记（三）】张量的运算（2）

二、张量的算术运算（一）对应元素的加减乘除在PyTorch中，张量的对应元素的算术运算包括加法、减法、乘法、除法等常见的数学运算。

·2025-07-05 18:43

【零基础学AI】第22讲：PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战

本节课你将学到理解PyTorch的核心概念和优势掌握张量(Tensor)的基本操作学会使用动态计算图构建神经网络实现一个完整的图像分类器项目训练模型并进行预测开始之前环境要求Python3.8+建议使用

1989·2025-07-05 17:39

YOLO 推理部署全方案」：一文掌握部署方式与性能对比！

下面是常见的YOLO推理部署方式：1️⃣PyTorch原生部署使用原始PyTorch模型.pt文件直接调用model(input)进行推理✅优点：简单、灵活、易于调试❌缺点：推理速度较慢，不适合生产环境

要努力啊啊啊·2025-07-05 16:59

疏锦行Python打卡 DAY 33 MLP神经网络的训练

importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用！")

·2025-07-05 15:22

【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行

DAY33简单的神经网络知识点回顾：1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理（归一化、转换成张量）b.模型的定义

2301_77865880·2025-07-05 14:17

python打卡day52@浙大疏锦行

随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得神经网络调参核心实践一、全局随机种子设置（修改src/models/train.py）defset_seed(seed=42):torch.manual_seed

风逸hhh·2025-07-05 14:17

day 45 python打卡

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch

·2025-07-05 14:12

Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究

Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究摘要本文主要介绍了心跳信号的基础知识，包括心跳信号的产生机制、特点分析以及采集与处理方法。

babyai997·2025-07-05 13:38

Class5多层感知机的从零开始实现

Class5多层感知机的从零开始实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#设置批量大小为256batch_size=256#初始化训练集和测试集迭代器

Morning的呀·2025-07-05 09:09

PyTorch实战（13）——WGAN详解与实现

PyTorch实战（13）——WGAN详解与实现0.前言1.WGAN与梯度惩罚2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1

盼小辉丶·2025-07-05 09:38

深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹

在PyTorch里跑线性回归，最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”，加上一点

Gyoku Mint·2025-07-05 05:12

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用

·2025-07-05 04:37

《深度学习》—— PyTorch的介绍及PyTorch的CPU版本安装

文章目录一、PyTorch的简单介绍二、pytorch的CPU版本安装三、torch、torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI

张小生180·2025-07-05 01:24

从0开始，手搓一个ViT

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassPatchEmbedding(nn.Module):def__init__(self

星光银河·2025-07-05 00:17

普通Attention，FlashAttention和FlashAttention2的比较

FlashAttention2的比较一、普通Attention的实现与问题普通Attention实现#标准注意力计算defstandard_attention(Q,K,V,mask=None):#计算注意力分数scores=torch.matmul

ALGORITHM LOL·2025-07-04 14:37

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型(附详细代码与图解)大家好！

电脑能手·2025-07-04 12:21

day41