1. PyTorch的模型定义1.1 PyTorch模型定义的方式PyTorch中有三种模型定义方式，三种方式都是基于nn.Module建立的，我们可以通过Sequential，ModuleList和ModuleDict三种方式定义PyTorch模型。Module类是torch.nn模块里提供的一个模型nn.Module，是所有神经网络的基础模型：1.1.1 Sequentialnn.Sequen
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2024-05-28 15:12:54
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# Python将数据读到内存里的步骤
作为经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python将数据读取到内存中。这是一个非常基础的操作，但对于刚入行的开发者来说可能会有些困惑。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 打开文件
2. 读取数据
3. 关闭文件
下面是使用Python实现这一过程的详细说明：
## 1. 打开文件
在将数据读取到内存之前，我们需要先打开文件。这可以通过Pytho
原创
2023-08-20 09:22:33
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根据上一篇 使用Python读写游戏1 中，使用Python win32库，对一款游戏进行了读内存 操作。今天来写一下对内存进行写的操作正文要进行32位的读写，首先了解一下要用到的几个函数,通过百度找到的，大多都是C/C++的资料。更详细的分析看上一篇。写入函数 是 WriteProcessMemory此函数能写入某一进程的内存区域(直接写入会出Access Violation错误，故需此函数)。
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2023-09-15 15:13:03
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# 学习 PyTorch Lightning 的入门指南
随着深度学习的迅猛发展，框架如 PyTorch 和 TensorFlow 逐渐成为了开发者的首选。然而，PyTorch 需要处理大量的样本、模型和实验管理，PyTorch Lightning 正是在这样的背景下应运而生，为用户提供了一种轻松上手和结构化的方式来构建 PyTorch 应用程序。
本文将带你一步一步了解如何使用 PyTorc
原创
2024-09-11 06:30:52
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由于最近涉及下游任务微调，预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning，使用了典型的VLP(vision-language modeling)的训练架构，如Vilt代码中：https://github.com/dandelin/ViLT，这类架构中只涉及到预训练，但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程。因此可以使用wandb的sweeps来对下游任务进行超参数搜索。问题Vilt
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2023-08-27 19:05:57
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pytorch是有缺陷的，例如要用半精度训练、BatchNorm参数同步、单机多卡训练，则要安排一下Apex，Apex安装也是很烦啊，我个人经历是各种报错，安装好了程序还是各种报错，而pl则不同，这些全部都安排，而且只要设置一下参数就可以了。另外，根据我训练的模型，4张卡的训练速度大概提升3倍，训练效果（图像生成）好很多，真香。另外，还有一个特色，就是你的超参数全部保存到模型中，如果你要调巨多参
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2023-11-20 22:08:02
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LightingandRenderingScenes_译在这个教程中，你会学到怎样快速设置场景实现高视觉保真渲染和截图。然而这些技术的一部分是为实时体验，这些设置的一部分为实时体验可能太重表现了。你会学到怎样: 1）设置和调整全球后处理体积 2）添加体积云 3）编辑保存相机视图 4）编辑下播放中截取高分辨率图预备： 知道怎样设置一个基础的CesiumforUnreal应用。在CesiumforUn
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2024-05-26 21:48:42
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# PyTorch Lightning与Lightning的关系入门
在深度学习的领域，PyTorch因其灵活性与简洁性受到了广泛的欢迎。为了简化PyTorch的训练过程，**PyTorch Lightning**应运而生。同时，**Lightning**是一个用于简化深度学习实验、工程化与再现性的平台。接下来，我们将深入了解这两者之间的关系，并通过示例代码演示其基本使用。
## 整体流程
文章目录1. 问题描述2. 编译安装前准备3. 编译安装4. 编译好之后使用 1. 问题描述ubuntu20.04 ros2 humble使用1.8.0 libtorch出现coredump，提示加载模型失败：torch::jit::load(std::cxx11::basic_string<char, std::char_traits, std::allocator const&
# 从内存中读取数据到字节流的实现过程
## 简介
在Java开发中，有时候我们需要将内存中的数据读取到字节流中，这可以用于数据传输、文件读写等场景。本文将介绍如何实现这一过程，并给出详细的步骤和代码示例。
## 实现步骤
下面是实现“Java将内存中的数据读到字节流里”的步骤概述：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个字节输出流 |
| 2
原创
2023-10-31 03:56:19
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文章目录前言注意事项一、配置pytorch环境需要注意二、pytorch 安装注意三.安装依赖四.下载yolov5源码以及依赖下载注意 前言此文章作为我搭建yolov5深度学习环境学习记录. 环境为 torch=1.7.0 win10或者win11 基础环境搭建 如anaconda安装，pytorch安装可以搜索 Bubbliiiing 这位博主 注意事项需要注意的事 在安装前查看自己cuda版
上一篇文章我们讲解了第一个神经网络的模型，这一篇我们来聊聊梯度下降。大佬说梯度下降是深度学习的灵魂；梯度是损失函数（代价函数）的导数，而下降的目的是让我们的损失不断减少，达到模型收敛的效果，最终拟合出最优的参数w。所以，我们要先从损失函数（代价函数）说起。损失函数从上一篇我们知道这个神经网络的模型是：y = wx + b对于单一个样本（x, y），它的损失值就是：loss = wx + b - y
# PyTorch Lightning Epoch 实现教程
## 1. 流程概述
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch Lightning框架实现一个epoch的训练过程。PyTorch Lightning是一个用于简化PyTorch训练循环的轻量级框架，它提供了许多有用的功能和抽象，使得训练过程更加易于管理和扩展。
在这个任务中，我们需要教会一位刚入行的小白如何实现"pytorch
原创
2023-10-21 10:26:21
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Regularization正则化在Deep Learning1书中，是这么定义正则化的：“any modification we make to a learning algorithm that is intended to reduce its generalization error, but not its training error.”PyTorch的 优化器使用参数正则化去限制模型
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2024-07-09 21:48:27
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# PyTorch Lightning: 简化 PyTorch 的深度学习训练框架
## 引言
深度学习已经成为当今人工智能领域最热门的技术之一。PyTorch 是一个非常受欢迎的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来帮助开发者快速构建和训练神经网络模型。然而，使用原始的 PyTorch 进行训练时，开发者需要编写大量的样板代码来处理训练循环、验证和测试等任务。为了简化这些任务，提高开发效率，
原创
2023-08-01 02:42:59
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命令行接口CLICLI可以很容易地配置训练（主要是model、data、trainer）时的各个参数，将代码与配置分离，避免直接改动代码。安装依赖pip install "pytorch-lightning[extra]"创建LightningCLI实例化一个 LightningCLI 对象，类似Trainer对象一样使用，只是不在py文件中直接运行，而是等待命令和参数后运行。# main.py文
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2023-12-06 16:37:06
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struts转换器：在B/S应用中，将字符串请求参数转换为相应的数据类型，是MVC框架提供的功能，而Struts2是很好的MVC框架实现者，理所当然，提供了类型转换机制。一、类型转换的意义对于一个智能的MVC框架而言,不可避免的需要实现类型转换.因为B/S(浏览器/服务器)结构应用的请求参数是通过浏览器发送到服务器的,这些参数不可能有丰富的数据类型,因此必须在服务器端完成数据类型的转换MVC框架是
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2023-12-26 10:49:27
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# PyTorch Lightning 教程
## 引言
在深度学习的迅速发展中，各种框架和工具应运而生。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，而 PyTorch Lightning 则是一个构建于其上的高层次接口，旨在简化复杂模型的训练流程，提高代码的可读性和可维护性。
本文将通过简单的例子，介绍 PyTorch Lightning 的基本概念及其使用方法，并通过 UML 关系图和
文章目录一、【点云分类】和【部件分割】：1.1 复现结果展示1.2 复现过程1.3 复现过程中遇到的问题1.3.1 分类遇到的问题1.3.2 分类可视化（检验）遇到的问题1.3.3 部件分割遇到的问题1.3.4 部件分割可视化（检验）遇到的问题1.3.5 思考二、室内场景点云语义分割2.1 复现结果展示2.2 复现过程 一、【点云分类】和【部件分割】：1.1 复现结果展示 1.2 复现过程1.1
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2023-10-29 18:19:59
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Pytorch 学习笔记03TensorBoard使用TensorBoard是一个用于可视化和调试深度学习模型的工具。帮助开发者更好地理解、优化和监控他们的模型训练过程。通过使用TensorBoard，开发者可以更直观地了解模型的训练过程和性能，从而更好地进行调试和优化。 （用来画图）SummaryWriter使用SummaryWriter为TensorBoard下的一个类。 初始化Summary
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2024-10-12 17:33:38
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