# 《PyTorch官方教程中文版》， PyTorch之小试牛刀
# PyTorch的核心之一：张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行
# 在介绍PyTorch之前，本章节将首先使用numpy实现网络
# 代码解读参考：
import numpy as np
import torch
# N是批大小; D_in是输入维度; H是隐藏的维度; D_out是输出维度。
N, D_in,
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2023-11-25 13:26:33
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https://github.com/runze1223/VH-NBEATS http://ise.thss.tsinghua.edu.cn/~mlong/doc/TimesNet-iclr23.pdf https://www.xjx100.cn/news/6779.html
原创
2024-01-28 23:14:18
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负荷预测是一个长久的研究课题本文提供一个负荷预测的代码仅供参考导入包import datetime
from darts import TimeSeries
from darts.datasets import AirPassengersDataset
from darts.models import NBEATSModel
from darts.dataprocessing.transforme
原创
2024-03-21 19:04:16
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模型import numpy as npimport torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Fclass NBeatsNet(nn.Module): SEASONALITY_BLOCK = 'seasonality' TREND_BLOCK = 'trend' GENERIC_BLOCK = 'ge
原创
2022-04-11 17:53:46
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Why transforms?一般情况下收集到的图像样本在尺寸，亮度等方面存在差异，在深度学习中，我们希望样本分布是独立同分布的，因此需要对样本进行归一化预处理。有时候只能获取到少量的样本数据，获取数量较多的样本不容易。但是样本数量太少训练的模型精度会比较低，为了解决这样的问题，往往需要做数据增加data arguement， 数据增加的途径就是通过一些变换达到目的。pytorch中的transf
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2023-09-22 13:10:41
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点击pytorch选择你需要的配置，复制run this command后面的内容，在命令行里面运行 step1:打开anaconda prompt step2:激活虚拟环境conda activate py38(虚拟环境的名字)step3:输入run this command后面的内容，回车运行（忘记截图了） 在这个过程中可能出现各种问题，可以尝试切换镜像源，反复尝试 我也安装了整整一天才搞好，
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2023-10-09 00:00:06
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目 录1. 网络概述与效果2. 网络研究背景3. EfficientNet-B0网络结构3.1 MBConv3.2 SE模块3.3 网络参数设置4. 利用Pytorch实现EfficientNet4.1 注意力模块4.2 MBConv模块的具体实现4.3 搭建EfficientNet5 训练结果1. 网络概述与效果该网络的论文是Google在2019年发表的文章，作
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2023-10-20 19:07:30
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Caffe 的通道顺序是NCHW;Tensorflow的通道顺序默认是NHWC（但可以设置成NCHW），NHWC 的访存局部性更好（每三个输入像素即可得到一个输出像素），NCHW 则必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果，需要占用较大的临时空间。TensorFlow 为什么选择 NHWC 格式作为默认格式？因为早期开发都是基于 CPU，使用 NHWC 比 NCHW 稍快一些（不难理解，NHW
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2023-07-27 18:38:27
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本教程通过自包含的示例介绍PyTorch的基本概念。在其核心，PyTorch提供了两个主要特性：一个n维张量，类似于numpy，但可以在gpu上运行自动区分建立和训练神经网络我们将使用一个全连接的ReLU网络作为运行示例。网络将有一个单独的隐藏层，并通过梯度下降训练来匹配随机数据，使网络输出与真实输出之间的欧氏距离最小化。TensorsWarm-up: numpy在介绍PyTorch之前，我们将首
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2023-12-07 07:24:03
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先上结论：parameter在反向传播会被optimizer.step更新，buffer在反向传播不会被更新parameter和buffer都被保存在model.state_dict()返回的OrderedDict中（这也是模型保存的对象）模型进行设备移动时，模型中注册的参数(parameter和buffer)，即model.state_dict()中的内容会同时进行移动咱来解释一下！ 文章目录先
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2023-07-04 14:06:44
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【深度学习-图像分类篇】Pytorch搭建EfficientNe图像分类网络1、理论基础1.1 EfficientNet网络简析EfficientNet 网络结构的改进之处EfficientNet不同模型的参数取值论文中不同 EfficientNet 模型的性能对比分析：EfficientNet-B0 baseline network 网络结构关于 MBConv 简析SE 注意力机制模块2、网络
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2023-12-18 10:29:23
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最近在鼓捣使用pytorch的distributeddataparallel这个API搭一个数据并行的训练测试任务，过程中遇到了一个问题，做一下记录。1、问题 使用DDP打包了一个模型训练了一段时间，loss不断下降metric不断上升，一切都是很正常的现象。当因为意外暂停或者手动暂停更改学习率而停止了程序，再开启程序加载之前的checkpoint继续训练，却发现loss突然比之前上升或者m
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2023-12-06 19:26:50
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pytorch torchvision.transforms.RandomResizedCrop 方法解读1. 包含功能：(1) Crop：随机大小和随机宽高比的裁剪，且随机的范围可以指定。(2) Resize： Resize到指定的大小。先进行随机大小和随机宽高比的Crop操作，再对Crop出来的区域进行Resize操作。2. 参数介绍下面使用的元组不是指的Python的tu
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2023-12-04 13:14:36
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1.torch.autogradAutograd是python中的自动求导库 PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。2.torch.optimtorch.optim模块中
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2023-11-30 18:01:24
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文章目录1.PyTorch入门第一步1.1Tensor1.2 Autograd：自动微分1.3 神经网络1.3.1 定义网络1.3.2 损失函数1.3.3 优化器1.3.4 数据加载与预处理1.4 小试牛刀：CIFAR-10分类1.4.1 CIFAR-10数据加载及预处理 操作系统：Win10家庭版 陈老师在介绍里讲不建议只能使用Windows环境的人学习他这本书，可我看了几页发现真的好适合
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2023-07-10 23:08:26
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API更改torch.range被弃用，赞成torch.arange与numpy和python范围一致。在稀疏的传感器上，contiguous更名为现在，coalesce并且coalesce现在已经不合适。 （提醒Sparse API仍然是实验性和演进性的，所以我们不提供后向兼容性）。
新功能
新层次和功能torch.topk现在支持所有CUDA类型，不只是torch.cud
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2023-10-23 10:25:10
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文章目录绪论1. PyTorch基础2. 人工神经网络和反向传播3. 动态计算图（dynamic computational graph）4. 反向函数（Backward()）5. 数学：雅可比和向量 绪论本人在学PyTorch，对它的计算图产生疑惑。后学习国外一篇博文后，感觉收获颇丰，故转载翻译而来。本文将会主要关注PyTorch计算图相关和autograd类的backward等方面。 图1
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2024-03-04 21:24:03
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pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之合并与分割目录tensor的加减乘除----add/sub/mul/divtensor的矩阵相乘----mm,matmul/@2d以上的tensor矩阵相乘tensor的次方----pow/sqrt/rsqrt/exp/logtensor的其他运算----floor/ceil/round/trunc/fractensor的其他运算----c
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2023-10-08 09:01:32
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文章目录前言一、数据集预处理二、读取和加载步骤1.继承Dataset2.构造自己的Dataset3.load数据集总结 前言最近在做李沐发布的Kaggle树叶分类竞赛，在处理和加载Classify-Leaves数据集的时候遇到了一些问题，真是巧妇难为无米之炊啊，现在记录下来，希望可以帮助到更多的初学者！一、数据集预处理数据集由一个images文件和三个csv文件组成 打开train.csv文件可
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2023-10-16 00:44:47
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整个代码分两个阶段第一阶段的识别是YOLOv5来实现的第二阶段是追踪，由Deep Sort算法来实现。再次基础上进行了计数代码地址：https://github.com/dongdv95/yolov5/tree/master/Yolov5_DeepSort_Pytorch把代码git下来git clone https://github.com/dongdv95/yolov5/tree/master
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2024-08-12 14:22:50
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