目录1. 任务定义2. 两个框架的算子具体实现2.1 双线性差值2.2 坐标变换2.3 双线性差值实现3. Pytorch源码分析和编译3.1 源码获取3.2 目录结构3.3 编译3.4 测试4. Pytorch算子扩展4.1 双线性算子前向推理cpu和cuda版本4.2 双线性算子反向传播cpu和cuda版本5. 测试Pytorch算子6. 附录github地址：https://github.c
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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一、TensorTensor是Pytorch中重要的数据结构，可以认为是一个高维数组。Tensor可以是一个标量、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或者高维数组等。Tensor和numpy的ndarrays相似。import torch as t构建矩阵：x = t.Tensor(m, n)注意这种情况下只分配了空间，并没有初始化。使用[0,1]均匀分布随机初始化矩阵：x = t.rand(m,
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2024-05-20 23:52:28
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本期目录1. 什么是张量2. 创建张量2.1 直接生成张量2.2 通过Numpy arrays创建张量2.3 通过已有的张量创建新的张量2.4 根据张量维度创建张量 1. 什么是张量张量 (tensor) 是一种数据结构，将始终贯穿PyTorch的全过程。向量数据的延申方向是一条线，称为一维张量。描述向量元素的位置和形状只需要用一个数就可以，例如[x]；矩阵数据的延申方式是一个平面，称为
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2023-11-27 01:00:09
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MAML-RL Pytorch 代码解读 (1) – main.py 文章目录MAML-RL Pytorch 代码解读 (1) -- main.py基本介绍源码链接`if __name__=="__main__"` 代码主程序`main()` 函数`total_rewards()` 函数 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 M
行列式要求 要计算行列式，那么这个矩阵一定是一个方阵行列式性质行列式转置后值不变互换行列式中两行，值变为相反数行列式中两行成比例，行列式为0行列式中一行所有元素乘以一个数后加到另一行，行列式值不变 行列式的计算有很多方法：矩阵的行列式矩阵的行列式是一个可以从方形矩阵（方阵）计算出来的特别的数。矩阵是数的排列：这矩阵的行列式是3×6 − 8×4 = 18 − 32 =
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2023-12-19 19:56:34
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1维张量内积-torch.dot()内积返回的是一个值，如果都归一化了，可以看做相似度。torch.dot(input, tensor) → Tensor
#计算两个张量的点积（内积）
#官方提示：不能进行广播（broadcast）.
#example
>>> torch.dot(torch.tensor([2, 3]), torch.tensor([2, 1])) #即对应位置
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2023-09-02 13:59:17
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向量点乘：又叫做点积、内积、数量积、标量积，向量a[a1,a2,...,an]和向量b[b1,b2b...,bn]点乘的结果是一个标量，记作a.b； 得到一个值。叉乘：又叫向量积、外积、叉积，叉乘，向量a[x1,y1,z1]和向量b[x2,y2,z2]叉乘的运算结果是一个向量，并且两个向量的叉积与这两个向量组成的坐标平面垂直，记作axb；得到一个向量。
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2023-08-08 08:59:57
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损失函数说明一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)Pytorch中的损失函数一般在训练模型时候指定。注意Pytorch中内置的损失函数的参数和tensorflow不同，是y_pred在前，y_true在后，而Tensorflow是y_true在前，y_pred在后。对于回归模型，通常使用的内置损失函数是均方损失函
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2023-11-28 09:46:31
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如何使用GPU训练Pytorch模型这两天的深度学习实验真实让人头疼，传说中的“猫狗大战”，对模型的训练用CPU的话9h起步，12h是常态，大学生哪耗得起，因此查找资料搭建了GPU环境。确定CUDA版本首先你需要知道自己的电脑处理器，再去官网查看对应的CUDA版本：我的处理器low了点，只配9.0的CUDA。下载CUDA及对应版本的pytorch然后你就需要知道9.0的CUDA怎么下载，很简单，找
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2023-09-10 09:50:35
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昨天研究了下如何用C++和node交互，在node的程序中，如果有大数据量的计算，处理起来比较慢，可以用C++来处理，然后通过回调（callback的形式），返回给node。首先，先来看看node 是如何和C++交互吧。前提：需要安装nodejs 环境，安装node-gyp 包。采用npm 方式安装，这个太方便了，修改本文件夹下面的package.json 依赖选项，然后执行npm insta
pytorch怎么调用A卡
在深度学习领域，PyTorch 是一种流行的开源框架，广泛用于研究和生产。而在硬件加速方面，AMD 的 A 卡（显卡）在近年来逐渐崭露头角。然而，不少开发者在使用 PyTorch 时发现，调用 A 卡并不如调用 NVIDIA 显卡那样顺畅。这对于依赖深度学习模型训练的业务产生了显著影响，尤其是在高并发和大规模数据计算的场景中。
### 问题背景
随着深度学习应用的
要在PyTorch中调用EfficientNet，我们通常会利用现成的库来简化模型的使用和加载。EfficientNet 是一系列针对图像分类的 pre-trained 神经网络模型，它有着更有效的参数使用和计算效率。本文将详细讲解如何在 PyTorch 中使用 EfficientNet，包括环境安装、模型加载、使用案例及其应用等。
## 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了必要的库。我们
# PyCharm中调用PyTorch的详细方案
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架。对于数据科学家和工程师来说，使用PyCharm等集成开发环境（IDE）来开发和调试PyTorch代码是非常重要的。本文将详细介绍如何在PyCharm中调用PyTorch，并提供具体的代码示例，帮助你高效地进行深度学习模型的开发。
## 1. 安装必要的软件
在开始之前，我们需要确保
混淆矩阵（confusion matrix）1. 混淆矩阵介绍2. 代码实现2.1 数据集2.2 代码：混淆矩阵类2.3 在验证集上计算相关指标2.4 结果 1. 混淆矩阵介绍2. 代码实现2.1 数据集此数据集用于多分类任务（检测番茄叶片病虫害）。这里测试的数据集一共1250张图，1000张用于训练，250张用于验证，共分为5个类别。数据集结构如下： 数据集部分图片展示：2.2 代码：混淆矩阵
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2023-08-21 09:56:40
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稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组合出一张碎片所需的边的数目很少，即稀疏的。同时在音频中大多数声音也可由几种基本结构组合得到。这其实就是特征的稀疏表达。即使用少量的基本特征来组合更加高层抽象的特征。在神经网络中即体现出前一层是未加工的像素，而后一层就是对这些像素的非线性
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2024-01-20 22:17:55
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文章目录前言一、Pytorch张量与数据类型1.生成随机矩阵2.查看随机矩阵规模3.Tensor（张量）基本数据类型及其转换二、张量运算与形状变换1.Tensor（张量）计算原则2.Tensor（张量）形状变换三、张量微分运算1.张量的自动微分2. 设置Tensor不可跟踪计算（测试集常用）3.就地改变Tensor（张量）变量的requires_grad值 前言Pytorch最基本的操作对象是T
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2023-10-06 00:15:05
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第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器
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2024-01-17 14:45:37
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我们一天会遇到很多次推荐——当我们决定在Netflix/Youtube上看什么，购物网站上的商品推荐，Spotify上的歌曲推荐，Instagram上的朋友推荐，LinkedIn上的工作推荐……列表还在继续!推荐系统的目的是预测用户对某一商品的“评价”或“偏好”。这些评级用于确定用户可能喜欢什么，并提出明智的建议。推荐系统主要有两种类型:基于内容的系统:这些系统试图根据项目的内容(类型、颜色等)和
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2023-08-23 17:49:47
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文章目录张量的线性代数运算1. BLAS和LAPACK的概览2. 矩阵的形变及特殊矩阵构造方法3. 矩阵的基本运算4. 矩阵的线性代数运算矩阵的迹矩阵的秩矩阵的行列式(det)5. 线性方程组的矩阵表达形式inverse函数: 求解逆矩阵6. 矩阵的分解特征分解torch.eig函数: 特征分解奇异值分解(SVD)svd奇异值分解函数 张量的线性代数运算也就是BLAS(Basic Linear
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2023-11-13 14:14:40
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