注意这个和前面的《Python与C语言混合编程：通过distutils或setuptools实现的一个简单的C扩展》不同，这个是pytorch的扩展，不是python的扩展。在pytorch的utils中，集成了setuptools模块。官方文档在这里：https://pytorch.org/docs/master/cpp_extension.html中文说明在这里：https://ptorch.
# PyTorch Utils：提升深度学习的效率
在深度学习的世界中，PyTorch是一个备受欢迎的框架，它通过灵活性和简洁性吸引了大量的研究者和工程师。然而，框架内的一些工具和功能（即“utils”）可以帮助用户更高效地实现复杂的任务。本文将介绍一些常用的PyTorch utils，并通过代码示例来展示它们的使用。
## PyTorch Utils 介绍
PyTorch utils包括许
Utils从torch.nn.utils模块clip_grad_norm_裁剪参数迭代的梯度范数。clip_grad_value_在指定值处剪辑可迭代参数的梯度。parameters_to_vector将参数转换为一个向量vector_to_parameters将一个向量转换为参数prune.BasePruningMethod用于
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2022-03-29 17:32:59
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多目录结构，多数据文件依赖的 python 工程文件，pyinstaller 该如何打包呢？一、没有外部数据依赖情况下的打包正确的姿势应该是怎么样的：1. 首先需要生成spec文件，pyi-makespec -F ×××.py (如果要添加Icon等可以在这里就使用pyi-makespec --icon ×××.jpg -F ×××.py语句生成spec文件)2. pyinstall
PyTorch基础知识1. 快速开始本节介绍机器学习中常见任务的API。请参阅每一节中的链接以深入了解。1.1 使用数据PyTorch有两个基元来处理数据：torch.utils.data.DataLoader和torch.uutils.data.data集。Dataset存储样本及其相应的标签，DataLoader在Dataset周围包装一个可迭代的。import torch
from torc
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2023-09-22 15:00:19
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自己的一些理解，如有错误请各位大老指出。utils文件文件目录nms nms为python文件自带__init__.py py_cpu_nms.py代码为：# --------------------------------------------------------
# Fast R-CNN
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# Licensed under Th
# PyTorch安装utils库指南
PyTorch是一个强大的深度学习框架，它为用户提供了灵活且高效的工具来构建和训练神经网络。为了简化训练过程中常用的操作，PyTorch还提供了一些实用的工具库（utils），这些工具能够帮助用户更加高效地处理数据、监控训练过程及进行模型评估。这篇文章将介绍如何安装PyTorch的utils库，并给出相应的代码示例。
## 一、环境准备
在安装PyTo
使用pytor
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2023-11-08 23:25:18
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PyTorch ConvTranspose2d 的定义与计算过程
1. ConvTranspose2dhttps://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.ConvTranspose2d.htmltorch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stri
本文比较啰嗦，我喜欢把一个问题的“前生后世”描述清楚（读者有耐心可以当故事看/滑稽.jpg），看解决方法直接点击目录跳转即可。 提前概括本文要讲的内容：在装好Pytorch的虚拟环境下，为什么JupyterNotebook可以import torch，而JupyterLab不能？JupyterLab作为新一代JupyterNotebook，应该如何配置才能使用torch框架？ 文章目录现在开始正式
Visdom 是一个专门用于 PyTorch 的交互式可视化工具，可以对实时数据进行丰富的可视化，帮助我们实时监控在远程服务器上进行的科学实验。 Visdom 的可视化可以在浏览器中查看，并且很容易地与其他人进行共享可视化结果。Visdom 的可视化类型种类非常多，大家可以参考下图： 安装并启动 visdom安装：pip install visdom开启 visdom 服
pytorch技巧 五： 自定义数据集 torch.utils.data.DataLoader 及Dataset的使用本博客中有可直接运行的例子，便于直观的理解，在torch环境中运行即可。1. 数据传递机制在 pytorch 中数据传递按一下顺序：创建 datasets ，也就是所需要读取的数据集。把 datasets 传入DataLoader。DataLoader迭代产生训练数据提供给模型。2
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2023-10-01 22:51:14
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Pytorch torchvision.utils.make_grid()用法 make_grid的作用是将若干幅图像拼成一幅图像。其中padding的作用就是子图像与子图像之间的pad有多宽。 这是padding为0的结果 这是padding为2的结果 在需要展示一批数据时很有用。————————
原创
2021-07-09 15:35:12
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译者：BXuan694torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=Fals
翻译
2023-05-05 11:23:35
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在使用nn.utils.rnn.pad_sequence时,遇到如上错误,原因是使用方式错误.大小为“L x *”的序列，如果batch_first为False，并且“T x B x *”当
原创
2023-07-02 00:40:07
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译者：kunwuztorch.utils.dlpack.from_dlpack(dlpack) → Tensor将DLPack解码成Tensor张量。
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2023-05-05 11:24:08
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译者：BXuan694class torch.utils.data.Dataset表示数据集的抽象类。所有用到的数据
翻译
2023-05-05 11:24:15
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译者: belonHan注意checkpointing的实现方法是在向后传播期间重新运行已被checkpint的前
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2023-05-05 11:24:39
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PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader，
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2019-01-05 22:33:12
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译者: belonHantorch.utils.bottleneck是 调试瓶颈bottleneck时首先用到的工具.它总结了
翻译
2023-05-05 11:24:34
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