做课题主要用到的工具为pytorch，虽然本人是python小白，不过之前有C++的基础，python代码看起来并不费劲，pytorch在暑假就安装好了，只是一直放着没有用，并且安装的gpu版（1650的显卡在瑟瑟发抖）。最近开始学习pytorch的使用方法，准备用它搭建几个神经网络，于是就去网上搜了各种教程，在此实现一个最简单的部分----
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2024-08-04 14:57:57
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# 使用 PyTorch 模型进行推理
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常受欢迎的开源框架，广泛应用于研究和生产环境中。当我们训练好一个模型之后，接下来就是如何使用这个模型进行推理（即预测）。在 PyTorch 中，模型通常保存在 `.pt` 或 `.pth` 格式的文件中。本文将详细介绍如何加载一个 PyTorch 模型并进行推理，同时附上代码示例。
## 什么是推理？
推理（In
Python_IO模型#IO模型
#同步IO 存在线程等待，就叫做同步IO
#阻塞IO
#Socket.accept() 用户态请求内核态，内核态等待客户端，用户态被挂起，进入阻塞状态，这种现象就叫做阻塞IO
#非阻塞IO
#socket.setblocking(false) 用户态请求内核态，内核态查看是否有客户端请求，当即向用户态返回
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2024-07-09 17:00:04
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翻译原文：https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-3/本篇文章是《如何使用PyTorch从零开始实现YOLO(v3)目标检测算法》的第三部分。这系列论文一共有五篇文章，五篇文章的主要内容在下文中有涉及。如果有问题欢迎和我交流~如何使用PyT
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2024-02-05 07:14:49
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文章目录一、简介二、Pytorch构建深度学习网络1.datasets2.models3.train4.inference三、总结 一、简介Pytorch是目前非常流行的大规模矩阵计算框架，上手简易，文档详尽，最新发表的深度学习领域的论文中有多半是以pytorch框架来实现的，足以看出其易用性和流行度。 这篇文章将以yolov3为例，介绍pytorch中如何实现一个网络的训练和推断。二、Pyto
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2024-04-27 08:44:13
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1.BatchNorm在训练深度网络模型时，BN（Batch Normalization）层能够加速网络收敛，并且能够控制过拟合，一般放在卷积层之后。如下示意图所示，BatchNorm是以通道为单位，对当前通道中所有的N、H、W做归一化。BN 层将特征归一化后，能够有效解决由于特征分布不均匀而导致的梯度消失与梯度爆炸问题。并通过可学习参数保证特征的有效性。虽然 BN 层在训练时起到了积极作用...
原创
2021-08-26 11:40:34
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前言为何想到这，为何将caffe模型的合并，在这里源于对海思35XX系列开发板前向推理优化的原因。我是用darknet训练的yolo模型，转为caffemodel（darknet转caffemodel，之前我也写的博文代码。讲解以后也会好好补充完，代码先上，便于先用起来再说），然后在用RuyiStudio转为.wk模型，出于这个原因，我就想能不能做到算子融合，提升前向推理的速度，那么就有了这个文章，同时这个思路可以使用到其他的工业应用上。注意python是用的python3.x版本。合并Conv层与
原创
2021-07-11 15:46:18
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PyTorch学习基本要求&与其他框架比较：软件：具有dubg功能的IDE(如PyCharm、Eclipse)、Jupyter、anaconda、Pytorch 与PyTorch相比，Tensorflow的定义和规则比较多，并且在调试过程中不太方便。框架学习方法不拘泥于具体操作，在实际运用的过程中查找并使用基本使用方法创建一个矩阵 x = torch.empty(5,3); x =torc
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2023-11-07 07:42:16
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 进行基于 `.pt` 文件的推理。通过逐步的步骤，我们将涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和部署方案等内容。
## 环境配置
首先，我们需要准备环境，以便顺利运行 PyTorch。以下是配置步骤：
1. 安装 Python 3.8 或更高版本
2. 创建虚拟环境
3. 安装 PyTorch
| 配置步骤 | 操作命令 |
代码与教程此博文是关于pytorch中文教程中手动在网络中实现前向传播和反向传播部分的代码解析。先贴上教程来源与代码：教程为：https://pytorch.apachecn.org/docs/0.3/pytorch_with_examples_pytorch-tensors.html
代码如下：import torch
dtype = torch.FloatTensor
# dtype = t
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2023-11-07 05:30:18
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## Python 前向否定
### 引言
在编程语言中，条件语句是非常常见的语法结构之一。条件语句的目的是根据某个条件的真假来执行不同的代码块。Python 中的条件语句可以通过使用 if 语句来实现。
在条件语句中，我们经常需要使用逻辑运算符来组合多个条件。逻辑运算符包括与运算符（and）、或运算符（or）和非运算符（not）。本文将重点介绍非运算符的使用，即前向否定。
### 什么是
原创
2023-08-12 12:31:14
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# Python前向界定（Forward Declaration）教学指南
## 引言
在Python编程中，"前向界定"通常不是一个常见的术语。但我们可以结合上下文，有效理解为在类和函数之间尽早地定义引用。前向界定有助于避免在相互依赖的类或函数之间产生循环引用的问题。在本教程中，我们将详细探讨如何在Python中实现前向界定，并给出示例代码以及状态图和序列图，以帮助小白开发者更全面地理解这
在这篇博文中，我们将深入探讨“前向传播”在 Python 中的应用，通过不同的技术解析和结合实际案例，展示其在 IT 技术中的重要性。前向传播常常用于机器学习和深度学习中，理解这一过程对于任何希望在这些领域深入探索的人来说都是至关重要的。
### 协议背景
前向传播的基础可以归纳为两个重要方面：算法本身和通信协议的演变。不同的算法会影响前向传播的方式，而协议的演变则是数据交换和处理的标志。
前向算法Python
在我学习概率图模型和隐马尔可夫模型（HMM）的过程中，前向算法成为我解决这类问题的重要工具。前向算法用于计算在给定模型参数和观测序列的情况下，某个状态序列发生的概率。它的应用不仅限于HMM，在许多其他领域，如语音识别、自然语言处理等，前向算法也起着重要作用。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{是否获取观测序列}
B -
虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。 举个例子，假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接
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2023-07-20 12:43:43
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前言定义网络如前所述，我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里，我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中，我们添加了以下类：class Darknet(nn.Module):
def __init__(self, cfgfile):
super(Darknet, self).__init__()
self
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2023-07-05 12:43:09
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七、前向-后向算法(Forward-backward algorithm)1、后向算法（Backward algorithm） 其实如果理解了前向算法，后向算法也是比较好理解的，这里首先重新定义一下前向算法中的局部概率at(i)，称其为前向变量，这也是为前向-后向算法做点准备： 相似地，我们也可以定义一个后向变量Bt(i)（同样可以理解为一个局部概率）： 后向变量(局
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2024-01-06 20:13:20
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使用pytorch构建基于VGG16的网络实现Cifar10分类pytorch是当前比较流行的框架，可以用来构建和训练网络模型。为了能够上手pytorch记录一下如何使用来搭建网络、训练以及预测。VGG16是一个sequence结构的网络，搭建起来难度不高，很适合上手学习，本文着重如何搭建和训练，对于一些neural network的常用知识（前向、反向传播原理等）不再赘述。另结合图文来记录pyt
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2024-03-11 13:50:05
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文章目录前向传播反向传播一个复杂的例子Patterns in Backward Flow神经网络中的 BP 算法 BP 算法是一种参数学习方法，一般分为两个过程：前向传播（求误差），反向传播（误差回传）。那么什么是前向传播、反向传播呢？这里先说结论：前向传播是为反向传播准备好要用到的数值，反向传播本质上是一种求梯度的高效方法。求梯度是为了什么呢？就是为了更新模型的参数（权重 W 和偏置 b）。所
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2023-10-28 22:05:00
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Python把在程序中用到的任何东西都称为对象 。就每一个数、字符串甚至函数都是对象这一点来说，Python是极其完全地面向对象的。 #! learn more
i = 5
print i
i = i+1 s = ''' this is a multi-line string.
this is the second line
