pytorch工程实践

PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第1-11个视频笔记）

本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）
胡说八道的Dr. Zhu·2025-07-08 08:49

深度学习Pytorch(一)

深度学习Pytorch(一)前言：必须使用英伟达显卡才能使用cuda（显卡加速）！
Bgemini·2025-07-08 08:16

PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南

引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。
智算菩萨·2025-07-08 08:15

PyTorch笔记3----------统计学相关函数

1.基础函数importtorcha=torch.rand(2,2)print("a:\n",a)print('########################')print("平均值:\n",torch.mean(a,dim=0))print("总和:\n",torch.sum(a,dim=0))print("所有元素的积:\n",torch.prod(a,dim=0))print("最大值:\
HuashuiMu花水木·2025-07-08 08:14

PyTorch 2.7深度技术解析：新一代深度学习框架的革命性演进

引言：站在AI基础设施变革的历史节点在2025年这个充满变革的年份，PyTorch团队于4月23日正式发布了2.7.0版本，随后在6月4日推出了2.7.1补丁版本，标志着这个深度学习领域最具影响力的框架再次迎来了重大突破
智算菩萨·2025-07-08 08:43

The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.

出现如下报错：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm
weixin_66009678·2025-07-08 06:58

【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析

技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐（可加速训练）前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch
1989·2025-07-08 05:54

PyTorch 详细安装教程及核心API使用指南

一、PyTorch简介PyTorch是由FacebookAIResearch(FAIR)于2016年开发的开源深度学习框架，现已成为学术界和工业界最受欢迎的深度学习工具之一。
慕婉0307·2025-07-08 03:11

深度模型训练，加速数据读取遇到显卡跑不满的问题

实测在pytorch的dataloader中使用prefetch_factor参数的时候，如果数据在机械硬盘上显卡始终是跑不满的，瓶颈在数据预加载速度上，当数据放在固态硬盘的时候就可以跑满。
不是吧这都有重名·2025-07-07 18:30

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

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

网络安全相关专业总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础，掌握网络技术领域专业知识和基本技能，在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练，具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。
网络安全工程师教学·2025-07-07 12:21

【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}(\text{Softplus}(x))Mish(x)=x∗Tanh(Softplus(x))图代码importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.Mish()input
·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，默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
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

模块三：现代C++工程实践（4篇）第一篇《C++模块化开发：从Header-only到CMake模块化》

引言：现代C++工程化的核心挑战（终极扩展版）在云计算与物联网时代，C++项目规模呈指数级增长。传统Header-only开发模式暴露出编译效率低下、依赖管理混乱、版本冲突频发等致命问题。本文通过CMake3.22+Conan2.0工具链的深度集成，结合5个真实工业案例和200+行配置代码，系统阐述：Header-only库的模块化改造（含性能数据、内存分析）CMake高级配置技巧（目标属性、接口
AI迅剑·2025-07-07 08:52

用PyTorch实现MNIST手写数字识别

MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训，10,000张用于测试。图像是灰度的，28x28像素的，并且居中的，以减少预处理和加快运行。1、导入相关库importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimpo
·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

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

Pytorch实现DenseNet，腾讯T3大牛手把手教你

print("TorchvisionVersion:",torchvision.version)all=[‘DenseNet121’,‘DenseNet169’,‘DenseNet201’,‘DenseNet264’]defConv1(in_planes,places,stride=2):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_planes,out
·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。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能，例如：线性图层nn.Linear，nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU，nn.LeakyReLU池化层nn.MaxPool1d，nn.Aver
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

【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

【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

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

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

AI原生应用开发必看：自然语言生成的5个最佳工程实践

AI原生应用开发必看：自然语言生成的5个最佳工程实践关键词：AI原生应用、自然语言生成、工程实践、Prompt工程、模型微调、评估指标、安全防护摘要：本文深入探讨了开发高质量自然语言生成(NLG)应用的
AI原生应用开发·2025-07-05 08:33

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

ARM嵌入式系统深度优化与工程实践指南

一、Cortex-M内核机制深度解析1.1异常处理体系高级配置双堆栈指针机制实战：/*在RTOS环境中优化线程模式与异常模式堆栈使用*/__attribute__((naked))voidSVC_Handler(void){__asmvolatile("tstlr,#4\t\n"//检查EXC_RETURN的位2"iteeq\t\n"//条件执行"mrseqr0,msp\t\n"//线程模式使用M
pinkeui·2025-07-05 02:24

《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

C++异常机制深度剖析与工程哲学思考

1.2RAII与自动化资源管理二、异常机制的现实困境与多维分析2.1性能开销的深层原因2.2异常机制带来的认知与维护成本三、异常机制的未来与替代方案探索3.1异常机制的优化困境与标准委员会的努力3.2替代方案与工程实践的权衡艺术
泡沫o0·2025-07-04 23:13

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

如何使用 PyTorch Lightning 保存和加载检查点

【PL基础】如何保存和加载检查点1.什么是检查点(checkpoint)？2.检查点有哪些内容3.如何保存检查点4.如何加载检查点5.保存超参数6.nn.Module的检查点7.禁用checkpointing8.恢复训练状态1.什么是检查点(checkpoint)？  当模型进行训练时，性能会随着它继续看到更多数据而发生变化。最佳实践是在整个训练过程中保存模型的状态。这将在模型开发过程中的每个关键
喝过期的拉菲·2025-07-04 08:54

Pytorch Lightning使用：【LightningModule、LightningDataModule、Trainer、ModelCheckpoint】

pytorchlightning官方手册pytorchlightning官方手册Welcometo⚡PyTorchLightning—PyTorchLightning2.1.0devdocumentationhttps
LeapMay·2025-07-04 08:24

使用Ray实现的分布式PyTorch Lightning训练

使用Ray实现的分布式PyTorchLightning训练ray_lightningPytorchLightningDistributedAcceleratorsusingRay项目地址:https:/
刘瑛蓉·2025-07-04 08:53

【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)微分操作

PyTorch深度学习总结第六章PyTorch中张量(Tensor)微分操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.autograd模块二、主要功能和使用方法1.张量的requires_grad
咸鱼鲸·2025-07-04 08:21
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