# DeepJavaLibrary 调用 PyTorch 的完整指南
在现代软件开发中，结合不同编程语言与库的力量可以创造出许多强大的应用。今天，我们将学习如何通过 DeepJavaLibrary（DJL）调用 PyTorch 模型。这项技术对于深度学习应用尤为重要，可以大大提升你的项目表现。以下是实现此目标的整个流程。
## 流程步骤
以下是具体的实施步骤：
| 步骤 | 描述
# 深度Java库：Translator
## 简介
在当今全球化的世界中，语言沟通的需求变得越来越重要。随着人工智能技术的发展，自动翻译系统成为解决这一需求的重要手段。在Java开发领域，有一个强大的翻译库，即"DeepJavaLibrary Translator"。这个库基于深度学习模型，可以实现多种语言之间的自动翻译。
在本文中，我们将详细介绍"DeepJavaLibrary Tran
原创
2024-01-14 07:27:08
120阅读
说明：本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。 本教程假定机器学习的基本知识（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法） 反向传导算法 算法原理中英文对照中文译者
假设我们有一个固定样本集 ，它包含 个样例。我们可以用批量梯度下降法
1:1 人脸比对 开源by Maribel Duran 通过Maribel Duran (Hacktoberfest: My Gateway to Open Source)
“Individually, we are one drop. Together, we are an ocean.”
“就个人而言，我们只是一滴滴。 在一起，我们是一片海洋。”
— Ryunos
摘要本文介绍的是Partial person re-identification（基于部分身体的行人重检测）。这是一个很有挑战性的问题，因为只有完整行人的一部分可以获得用来进行匹配。但是它具有很高的现实意义，因为在真实的场景中，我们很难直接获得一个行人完整的图片，大多数的行人都是partial的，比如被建筑物，车辆，其他行人所遮挡，如下图所示。 文章中，作者提出了一种快速准确
深层网络：揭示网络中隐藏的价值
World Wide Web(简称WWW，或Web网)自20世纪90年代发明以来就一直呈现蓬勃发展之势，到今天为止其蕴含着海量的丰富资源，包罗万象，是人类一笔宝贵的知识财产。Web网按其分布状况可以分为“表层网”（Surface Web）和“深层网”（Deep 
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2023-12-21 05:34:07
43阅读
文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、获取预训练权重三、修改配置文件deep_sort.yaml四、数据集的导入五、修改track.py中模型参数六、对预测结果进行评估 一、项目克隆与环境配置1. 下载源码从GitHub官网下载源码：mikel-brostrom/Yolov5_StrongSORT_OSNet 将下载的与deepsort配套的yolov5代码导入对应文件
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2024-09-18 19:57:08
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0. 目录 文章目录0. 目录更新 2020.05更新2020.061. 对 resnest 网络进行加速2. 主要内容2.1 准备阶段2.2 主要代码 更新 2020.05onnx将模型转为trt或者其他inference是一种比较通用的方式，博主测试过程中发现，onnx转换出来的模型会稍慢与纯trt api 写出来的模型，nvidia官方也有说到过onnx存在效率非最优以及微小数值差异的问题。
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2023-12-30 15:02:15
77阅读
基于pytorch复现ResNet前言 最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。 后期会补上使用数据训练的代码。 完整的代码在最后。 python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的 一是帮助自己巩固知识点； 二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足； 三是希望可以给大家一个参考。
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2023-09-25 12:42:48
131阅读
model.pyimport torch.nn as nn
import torch
#首先定义34层残差结构
class BasicBlock(nn.Module):
expansion = 1 #对应主分支中卷积核的个数有没有发生变化
#定义初始化函数（输入特征矩阵的深度，输出特征矩阵的深度（主分支上卷积核的个数），不惧默认设置为1，下采样参数设置为None）
de
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2023-10-19 11:08:01
122阅读
归一化操作：模型：import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F #调用F.函数
class ResBlk(nn.Module): # 定义Resnet Block模块
"""
resnet block
"""
def __init__(self,
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2023-08-30 13:52:19
198阅读
Win10下Pytorch的cuda环境配置jupyter notebook出现如下问题：显卡型号为NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti使用torch.cuda.is_available()判断显示True,但是无法将tensor数据加载到GPU上。根据错误提示，显示**CUDA*型号不兼容。查看显卡CUDA版本 打开Anaconda Prompt，输入命令nvidia-smi（命
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2023-08-11 15:36:04
601阅读
默认前置条件已安装驱动、CUDA、cudnn、pytorch。这里以ubuntu20.04，驱动470，CUDA11.1.1，cudnn8.1.1，pytorch1.12，tensorrt7.2.3.4为例。简介tensorrt主要用于优化模型推理速度，是硬件相关的。主要有两种将torch转化为tensorrt的方式：1. github路线：首先保存模型的.pth权重文件，然后将其转化为.wts文
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2024-01-27 13:26:40
183阅读
深度学习框架训练模型时的代码主要包含数据读取、网络构建和其它设置三个方面 。1、 数据读取具体步骤主要包含： 1. 定义torch.utils.data.Dataset数据接口 2. 使用torch.utils.data.DataLoader将数据接口封装成数据迭代器。数据读取部分包含如何将你的数据转换成PyTorch框架的Tensor数据类型。当使用PyTorch
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2023-10-20 10:47:30
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开幕上图，我在实验过程中发现[None,:}和unsqueeze(0)产生了同样的效果，那么我们来探寻一下原理原本的目的是创建一个[1,2,1]分别是各行从左到右true的数量的mask。如图的结果那般。第一步：创建一个适合的向量，又分为两步(1)先找出length中最大的数确定形状，这里使用了max()和item().(2)用torch.arange()变为合适的向量，即第二步：创建矩阵，利用t
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2023-08-17 19:49:18
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导师配了一个台式机，便着手配置PyTorch环境。根据台式机的显卡驱动(472.12)、CUDA、cuDNN版本安装好PyTorch之后，调用torch.cuda.is_available()函数，可以发现PyTorch-GPU版本已经安装成功。import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
# 1.
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2024-02-07 17:50:07
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pytorch实现迁移学习一、迁移学习使用已经训练好的神经网络，通过更改最后的全连接层，移植至新的分类任务中去。案例1：训练集包含了244张蜜蜂与蚂蚁的图片，由于训练集数量较少，我们很难实现一个理想的网络训练。而迁移学习使得这个目的成为可能。 使用18层残差网络，去除最后的全连接层，使其适合当前的分类任务。net = models.resnet18(pretrained=True)
# 存储了fc
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2023-09-28 13:45:17
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注意：这是旧版本的PyTorch教程的一部分。你可以在Learn the Basics查看最新的开始目录。该教程通过几个独立的例子介绍了PyTorch的基本概念。核心是：PyTorch提供了两个主要的特性：一个n维的Tensor，与Numpy相似但可以在GPU上运行构建和训练神经网络的自动微分我们将使用一个三阶多项式拟合 \(y=sin(x)\)Tensors热身:numpy在介绍PyTorch之
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2023-12-10 16:54:10
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MAML-RL Pytorch 代码解读 (15) – maml_rl/episode.py 文章目录MAML-RL Pytorch 代码解读 (15) -- maml_rl/episode.py基本介绍源码链接文件路径`import` 包`BatchEpisodes()` 类 基本介绍在网上看到的元学习 MAML 的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少。因为自己的思路跟 MAML-R
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2024-04-13 23:33:44
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环境安装安装anaconda（安装过程中勾上环境变量），cmd的base环境下创建虚拟环境，进入虚拟环境中安装Pytorch：在官网选择对应配置的生成的安装命令（确认GPU是支持的CUDA的，且GPU驱动升级到对应的版本：nvidia-smi命令查看），复制该命令，进入刚创建的虚拟环境中运行该命令，输入python命令，进入虚拟环境中对应的python命令交互行，import torch未报错则安
