提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、GPT介绍1.无监督预训练2.有监督下游任务精调3.适配不同的下游任务二、基于pytorch自己训练一个小型chatgpt1.数据集2. 模型3.方法介绍4.核心代码展示4.实现效果 一、GPT介绍OpenAI公式在2018年提出了一种生成式预训练(Generative Pre-Trainging,GPT)模型用来提升自
# TCN与PyTorch：时序数据建模的强大工具
随着深度学习技术的快速发展，时序数据处理变得愈发重要。的一种表现形式便是时序卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）。在本文中，我们将探讨TCN的基本概念、应用场景，并展示如何使用PyTorch实现一个简单的TCN模型。我们还将包含类图和关系图，以便更好地理解其内部结构。
## 什么是TCN？
时序卷
# PyTorch TCN: Time Series Forecasting with Temporal Convolutional Networks
## Introduction
Time series forecasting is an essential task in various domains such as finance, weather forecasting, and
原创
2023-08-26 14:16:10
154阅读
前言实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。 在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理，特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时。这也意味着 RNN 极度地计
PyTorch是什么PyTorch的特性PyTorch是什么PyTorch是一个基于Python的科学计算包，主要提供以下两种用途：在GPU算力或其他加速器上作为NumPy的替代一个用于实现神经网络的自动求导库PyTorch的特性PyTorch的祖先是Chainer,HIPS autograd,twitter-autograd.这些库有以下两个鲜明的特征：动态的，运行时定义：一个动态框架仅仅通过运
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2023-10-14 22:59:29
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# PyTorch TCN 实例
在深度学习领域中，TCN（Temporal Convolutional Network）是一种用于处理时间序列数据的模型。它利用卷积神经网络的结构来学习时间序列数据中的模式和规律。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中实现一个简单的TCN模型，并展示如何在时间序列数据集上进行训练和预测。
## TCN模型简介
TCN模型是一种结合了卷积神经网络和循环神经
前言最近一直在研究深度学习去实现缺陷检测，在中看到了大神的博客《tiny YOLO v3做缺陷检测实战》，他用的是TensorFlow+Keras框架。当我照着做的时候，TensorFlow死活报各种Error。经历了各种升级降级包库，删了又装，装了又删的折磨后，决定转战pytorch。因为大神说YOLO v3做DAGM的数据集效果很好，所以我还是想用YOLO v3模型。搜了一下与该模型的相关的帖
文章目录一、CNN基础流程图二、CNN的两个阶段三、卷积的基本知识3.1 单信道的卷积3.2 三信道的卷积3.3 N信道卷积3.4 输入N信道-输出M信道卷积3.5 卷积层的常见参数3.5.1 Padding3.5.2 Stride3.5.3 下采样（MaxPooling）四、实现一个简单的CNN4.1 网络结构图4.2 PyTorch代码-CPU4.3 PyTorch代码-GPU4.4 课后作
目录I. 前言II. 多步预测2.1 直接多输出2.2 单步滚动预测2.3 多模型单步预测2.4 多模型滚动预测2.5 seq2seq预测III. 源码及数据 I. 前言在PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）中我简单实现了一下LSTM的多变量多步预测，其中LSTM搭建如下：class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, i
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2023-08-12 19:33:30
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(BETA) STATIC QUANTIZATION WITH EAGER MODE IN PYTORCHTutorials > (beta) Static Quantization with Eager Mode in PyTorchdoc :(beta) Static Quantization with Eager Mode in PyTorch — PyTorch Tutorials
1.尺度 2.尺度研究的问题 1)尺度在空间模式和地表过程检测中的作用以及尺度对环境建模的冲击； 2）尺度域（尺度不变范围）和尺度阈值的识别； 3）尺度转换，尺度分析和多尺度建模放的实现。3.遥感尺度的问题
# PyTorch LSTM与多特征时间序列分析
在深度学习领域，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是一种非常流行的循环神经网络（RNN）架构。LSTM特别擅长处理和预测时间序列数据。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现LSTM模型，并对具有多个特征的时间序列数据进行分析。
## 什么是LSTM？
LSTM是一种特殊的RNN，它能够学习长期依赖关
torchvision.models包含解决不同任务的模型定义，包括：图像分类、像素语义分割、物体检测、实例分割、人物关键点检测、视频分类和光流。1、关于预训练权重的一般信息TorchVision使用PyTorch torch.hub为每个提供的架构提供预训练的权重。实例化预训练的模型将下载其权重到缓存目录中。这个目录可以使用TORCH_HOME环境变量来设置。 2、初始化预
Pytorch 风格迁移0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 风格迁移1.1 概述将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（style transfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。 我们将使用神经
Transformer-Adaboost多特征分类预测/故障诊断 Matlab实现
Python与C++扩展：如何将速度和灵活性相结合Python在数据科学和人工智能领域中的快速发展引起了越来越多的关注。然而，Python在性能上的表现并不总是尽如人意，其语言设计和解释执行机制导致其运行速度较慢。为了解决这个问题，Python引入了C ++扩展，这是一种通过C ++编写代码来加速Python程序的方法。在本篇文章中，我们将着重介绍Python与C++扩展的关系和使用。为什么Pyt
# 用PyTorch实现Haar特征的指南
Haar特征是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取方法，广泛应用于人脸检测等任务。本文将引导你一步一步地用PyTorch实现Haar特征提取，旨在帮助刚入行的小白开发者掌握基本技术。
## 实现流程
我们将整个实现过程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
# 教你如何用Python实现TCN
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现TCN的整体流程。下面是一张表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 构建TCN模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 测试
# 使用 Python 实现时间卷积网络（TCN）
## 引言
时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）在序列建模任务中表现出色，特别是在时间序列预测和序列生成任务中。对于刚入行的开发者来说，学习如何用 Python 实现 TCN 是一项重要的技能。本文将详细介绍整体流程，并逐步引导你如何实现 TCN。
## 整体流程
为了方便理解，我们将整个
分类预测 | Matlab实现基于Transformer多特征分类预测/故障诊断
