pytorch模型转onnx 第8页

pytorch学习笔记-自定义卷积

未完结的草稿———！大概是准备整合一下常见的层，整合完感觉就可以进行搭建了（还没进行到这一步所以不太确定版）（ps我将在完结这一篇的时候删除上面的小字and二编一下整篇文章的结构，如果看到了这部分文字也是很有缘分了/doge这一部分感觉也没啥好说的==也就是reshape部分值得注意一下？剩下的感觉就是了解一下用法就可以importtorchimporttorch.nnasnnimporttorc

墨染枫·2025-07-27 18:46

双塔模型（Two-Tower Model）推荐系统实践

双塔模型双塔模型（Two-TowerModel）是一种常用的推荐系统或搜索排序模型架构，由两个独立的神经网络（即“双塔”）组成，分别处理用户和物品的特征，最后通过相似度计算（如点积、余弦相似度）得到匹配分数

·2025-07-27 18:15

PyTorch武侠演义第一卷：初入江湖第5章：玉如意的秘密

第一卷：初入江湖第5章：玉如意的秘密百年秘辛藏经阁最深处，大师掀开尘封的《门派大事记》，指向一幅泛黄的画卷：“看，这就是百年前的优化器长老——欧阳调参。”画中人手持玉如意，面前悬浮着九个水晶球。林小码凑近细看，发现如意上刻着「lr=0.001」。“当年TensorFlow帮为何要盗损失玉佩？”大师叹息：“因为这块玉佩，正是控制玉如意能量的钥匙…”突然，书架后传来机关转动的咔嗒声。一道暗门缓缓打开，

·2025-07-27 18:15

零基础-动手学深度学习-6.6 卷积神经网络（LeNet）

同时，用卷积层代替全连接层的另一个好处是：模型更简洁、所需的参数更少。

生医转码，四海为家·2025-07-27 17:14

使用PyTorch实现目标检测与跟踪

PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具和库，可以用于目标检测与跟踪的实现。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现目标检测与跟踪，并提供相应的源代码。

认真写代码i·2025-07-27 17:14

基于孪生网络 (Siamese Network) 的人脸识别系统

代码实现使用了VGG19预训练模型作为特征提取器，通过对比学习来判断两张人脸图像是否属于同一人。整个代码分为数据准备、模型构建、训练和测试四个主要部分。

DeniuHe·2025-07-27 17:44

Pytorch 自定义损失函数

自定义HingeLossclassMyHingeLoss(torch.nn.Module):#不要忘记继承Moduledef__init__(self):super(MyHingeLoss,self).__init__()defforward(self,output,target):"""output和target都是1-D张量,换句话说,每个样例的返回是一个标量."""hinge_loss=1-

DeniuHe·2025-07-27 17:13

Pytorch实现目标检测

importosimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun

·2025-07-27 17:12

基于点云边界提取与B样条拟合的二维轮廓重建的思路与原理

系统整体原理基于点云边界提取与B样条曲线拟合的系统，通过以下流程实现：点云预处理（投影+边界提取）边界点排序（逆时针）B样条曲线拟合结果可视化1.1点云预处理1.1.1点云投影功能：将三维点云投影到XY平面实现：创建z=0平面模型系数使用

迅卓科技·2025-07-27 17:11

深度学习的图像分类项目在制造业场景下的数据需求量估算及实现方案（数据收集是The more the better 吗？）

无先验知识场景的数据需求估算优化策略与技术方案三、有先验知识场景的数据需求估算1.迁移学习（TransferLearning）2.少样本学习（Few-ShotLearning）3.预训练-微调范式四、实现方案与技术路线1.数据策略层2.模型架构层

shiter·2025-07-27 17:39

AI应用 | 【AI+工业】LLM（大型语言模型）在工业领域中的十个应用

随着时间的推移，LLM（大型语言模型）的特性和能力逐渐为人们所熟知。它们展现了无与伦比的人类语言理解、出色的文本生成能力以及友好的对话指令跟随倾向。

我爱学大模型·2025-07-27 17:39

大模型呼叫中心场景分享之四十八：汽车制造与销售领域的应用场景

大模型呼叫中心场景分享之四十八：汽车制造与销售领域的应用场景一、汽车行业特性与数字化转型需求汽车制造与销售行业作为现代工业的重要支柱，具有以下显著特征：1.产业链条长且协同要求高2.产品复杂度与个性化需求并存

FreeIPCC·2025-07-27 16:07

大语言模型呼叫中心场景分享之五十三：药品制造领域的应用场景

大语言模型呼叫中心场景分享之五十三：药品制造领域的应用场景作者：开源大语言模型呼叫中心系统FreeAICC一、药品制造行业特性与数字化转型需求药品制造作为高度监管的特殊行业，具有以下显著特征：1.合规性要求极其严格

FreeIPCC·2025-07-27 16:07

机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解

目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习？2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习（SupervisedLearning）3.2无监督学习（UnsupervisedLearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning）4算法详解4.1分类算法详解（1）逻辑回归（LogisticRegression）（2）决策树（Dec

·2025-07-27 16:35

大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库增强日志分析，根因分析能力的技术方案（1）：总体介绍

文章大纲1.核心目标2.系统总体架构3.GoogleCloud端到端方案（含无RAG&RAG双模式）3.1无RAG：Function-Calling查表模式3.2RAG：托管式向量检索4.开源轻量级方案5.数字孪生联合验证（实验性）6.知识图谱增强（Neo4j）7.监控与持续优化（CometLLM）8.实施路线图（4~10周）9.典型案例速览10.一键复现仓库11.参考文献1.核心目标让LLM在“

shiter·2025-07-27 16:05

logrotate&timer使用与介绍

用于分割日志文件，删除旧的日志文件，并创建新的日志文件，起到“转储”作用。可以节省磁盘空间。

qsjming·2025-07-27 16:00

机器学习-XGBoost和SHAP解析数据

同时，SHAP对模型解释起关键作用，能计算特征的SHAP值来明确特征对预测结果的贡献，帮助理解模型决策。二、数据准备和模型训练1.导入所需库

python机器学习ML·2025-07-27 16:29

数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程

艾派森·2025-07-27 15:59

实时流式计算

在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。

·2025-07-27 15:29

机床用Modbus TCP转DeviceNet后，速度波动压到0.1%以内是种什么体验

针对此问题，选用JH-TCP-DVN疆鸿智能ModbusTCP转DeviceNet网关作为连接桥梁。在产品选型上，施耐德PLC凭借强大运算能力与丰富指令集，能稳定执行

·2025-07-27 15:27

人工智能自然语言处理：Transformer 模型详解

一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中，早期的传统模型，如循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM），曾占据主导地位。

大力出奇迹985·2025-07-27 15:56

医疗界的“万能转换器耐达讯EtherCAT转RS-232“协议互联的秘密武器

在医疗设备领域，RS-232串口通信如同一位经验丰富的“老司机”，可靠但功能有限；而EtherCAT则像“新生代”，以高速实时通信著称。当许多经典的医疗分析仪仍依赖RS-232，而现代控制系统普遍采用EtherCAT时，如何让“老司机”搭上“新生代”的快车，就成了一个核心技术挑战。两者的“性格”迥异。RS-232网关是低速、点对点的串行标准，简单可靠。而EtherCAT协议则是基于以太网的实时现场

·2025-07-27 15:25

耐达讯自动化EtherCAT转RS232盘活RFID阅读器

今天就来聊聊耐达讯自动化EtherCAT转RS232网关连接RFID阅读器，堪称工业界的“破圈”妙方。咱先了解下这仨主角。

耐达讯通信技术·2025-07-27 15:25

Python 机器学习实战：基于 Scikit-learn

本文围绕《Python机器学习实战：基于Scikit-learn的项目开发》展开，先介绍Scikit-learn库的基础特性与优势，再阐述机器学习项目开发的完整流程，包括数据收集与预处理、模型选择与训练

大力出奇迹985·2025-07-27 15:54

耐达讯自动化EtherCAT转RS232：示波器连接的“开挂秘籍”

各位朋友们大家好，今天咱来聊聊EtherCAT转RS232网关连接示波器这一超绝组合。在电子测试测量领域，示波器可是“大神级”的存在，能帮助咱捕捉、分析电信号。

耐达讯通信技术·2025-07-27 15:24

服务器生成图片

服务器生成图片通常是指通过服务器端的程序、算法或模型，根据输入的指令、参数或数据自动创建图像的过程。这种技术广泛应用于人工智能绘图、动态图像生成、数据可视化等领域。

·2025-07-27 15:54

使用 Tavily Search API 构建智能搜索工具

TavilySearchAPI是一种专门为AI代理（如大型语言模型）设计的搜索引擎，能够快速、准确地提供实时且符合实际的结果。

·2025-07-27 14:51

RAG面试内容整理-1. 检索增强生成（RAG）概述与意义

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种将大语言模型与外部知识库相结合的生成式AI架构。

不务正业的猿·2025-07-27 14:18

集成Tavily Search API以提升AI应用的实时检索能力

技术背景介绍在AI开发中，尤其是处理大型语言模型（LLM）时，实时、准确的信息检索至关重要。TavilySearchAPI专为AI代理设计，提供高速、准确和事实性的搜索结果，是一个理想的选择。

dgay_hua·2025-07-27 14:48

利用 Tavily Search API 提升 AI 代理的搜索能力

TavilySearchAPI是专为大型语言模型（LLMs）设计的搜索引擎，它能够以极高的速度提供实时、准确且事实驱动的结果，对AI开发者来说是一项极具价值的工具。

VYSAHF·2025-07-27 14:17

招唯是唯心主义（三）

二、视野决定认知—4P模型借鉴和应用营销的4P理论，即：产品(Product)、价格(Price)、渠道（Place)、促销(Pro

高老九·2025-07-27 14:31

【字节跳动面经】redis是单线程的为什么还这么快

2.单线程模型避免上下文切换Redis的核心操作（如命令处

恩比贤AmbitioN·2025-07-27 14:17

80道面试经典题目

1.OSI参考模型七层网络协议？物理层：定义计算机、网络设备、以及直接连接的介质、接口类型的标准，建立比特流的传输，用来组件物理网络的连接。

·2025-07-27 14:15

Prompt Engineering(提示词工程)基础了解

://blog.csdn.net/qq_56438555/article/details/1448865171.基础概念:提示词工程(promptEngineering)是指通过设计、优化输入给大语言模型的文本指令

Fuly1024·2025-07-27 13:14

国内编程大模型哪家强？2025年最新排行榜与深度解析

国内编程大模型哪家强？

i建模·2025-07-27 13:41

如此幸运的周一

1我如此幸运今天又峰回路转大红外客户又来找我指标又变严格了，又重新报价，到时价格OK就来我们公司考察，感恩指导灵帮助我给我机会2我如此幸运的想一个人真的很美好，特别是彼此有互动的时候，这份美好特别强烈，

8e9577ac0956·2025-07-27 12:15

Spring技术内幕——深入解析Spring架构与设计原理（一）IOC实现原理

转自：http://www.javaeye.com/topic/493282?

Eric_xiaoQ·2025-07-27 12:07

9、LLaMA-Factory项目微调介绍

1、LLaMAFactory介绍 LLaMAFactory是一个在GitHub上开源的项目，该项目给自身的定位是：提供一个易于使用的大语言模型（LLM）微调框架，支持LLaMA、Baichuan、Qwen

Andy_shenzl·2025-07-27 12:07

大模型幻觉问题解决：AI原生应用提升回答准确性的方法

大模型幻觉问题解决：AI原生应用提升回答准确性的方法!

AI算力网络与通信·2025-07-27 12:37

AI原生应用领域函数调用的团队协作开发模式

AI原生应用领域函数调用的团队协作开发模式：从技术协同到组织进化引言背景：AI原生应用与函数调用的崛起2023年以来，以GPT-4为代表的大语言模型（LLM）推动了AI应用开发的范式转移——AI原生应用

AI算力网络与通信·2025-07-27 12:37

Django ImageField 对象全面使用指南

掌握图像上传、处理与安全管理的完整解决方案一、ImageField基础定义与配置1.模型定义fromdjango.dbimportmodelsclassActor(models.Model):#基础定义

Yant224·2025-07-27 12:34

Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率

温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲"DejaVu:利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率摘要拥有数百亿参数的大语言模型（LLMs）催生了一系列令人振奋的AI应用。

AI专题精讲·2025-07-27 12:31

塔防战争：动态寻径与成长系统的控制论架构

目录塔防战争：动态寻径与成长系统的控制论架构引言第一章炮塔成长系统1.1属性升级模型1.2分支进化树第二章动态路径规划2.1JPS优化算法2.2实时障碍更新第三章敌人行为系统3.1多波次生成3.2智能绕障策略第四章经济平衡系统

闲人编程·2025-07-27 12:31

跨链技术原理与实现：构建区块链互操作性网络

跨链技术核心原理2.1跨链问题本质2.2跨链技术分类3.关键跨链协议剖析3.1哈希时间锁定合约（HTLC）3.2中继链架构Polkadot跨链消息传递(XCMP)协议4.跨链资产桥实现4.1锁定/铸造模型

闲人编程·2025-07-27 12:31

OpenAI API：企业AI落地的终极解决方案

如果从零开始开发这些AI能力，至少需要3个月；但有了OpenAIAPI，你只需调用几个接口就能串联起所有功能——这就是OpenAIAPI的核心价值：让开发者无需深入AI模型细节，就能像拼积木一样快速构建智能应用

·2025-07-27 12:00

SK揭秘：AI与代码的智能翻译官

引言：当大模型遇见传统代码——SK的"智能翻译官"角色想象你是一家电商公司的开发者，老板要求你给客服系统加个"AI大脑"：用户发一句"我想买双轻便的户外跑鞋"，系统能自动理解需求、查库存、推荐商品，甚至关联用户过往购买记录

陈乔布斯·2025-07-27 12:29

数据分析领域如何借助AI人工智能升级

从传统数据分析的瓶颈出发，解析AI驱动的核心技术架构，包括自动化数据预处理、智能特征工程、预测分析模型、自然语言处理在数据分析中的应用。

AI天才研究院·2025-07-27 11:26

前端Web基础（ JS ，Ajax）

BOM：浏览器对象模型。用于操作浏览器本身，如页面弹窗，地址栏操作，关闭窗口。DOM：文档对象模型，用于操作HTM文档，如改变标签内容，改变标签内字体样式

我想找工作·2025-07-27 11:25

用Python构建机器学习模型预测股票趋势：从数据到部署的实战指南

通过Python，我们可以构建智能模型，分析历史数据并预测未来股价走势。这不仅结合了时间序列分析和深度学习技术，还能帮助用户做出更明智的投资决策。

SaleCoder·2025-07-27 11:55

转 Coze开源

字节真的要干生态了？Coze竟然开源了https://github.com/coze-dev/coze-studio

思绪漂移·2025-07-27 11:53

推荐频道

pytorch模型转onnx