文章目录版本说明概念介绍源码分析intrusive_ptr 类TensorImpl 类StorageImpl 类总结 版本说明因为 Pytorch 版本迭代还是蛮快的，这里给出我源码阅读的版本及 commit 号以供参考。 master 分支，commit 号： 047925dac1c07a0ad2c86c281fac5610b084d1bd概念介绍Tensor 是 Pytorch 核心的数据结
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2024-07-08 16:17:56
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# 如何实现PyTorch源代码
## 概述
欢迎来到PyTorch源代码实现教程！作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现PyTorch源代码。在这篇文章中，我将分步骤地向你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 实现流程
首先，让我们看一下整个实现PyTorch源码的流程。通过下面的表格展示，你可以清晰地了解每个步骤所需的操作：
```mermaid
journey
原创
2024-06-26 05:31:08
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# PyTorch源代码解读与应用
在深度学习的领域中，PyTorch因其灵活性和用户友好的API受到广泛欢迎。作为一个开源的深度学习框架，PyTorch不仅为研究人员提供了一个快速原型的平台，还便于开发者将研究成果应用于生产环境。本篇文章将通过分析PyTorch的源代码及其内部机制，带你深入了解这个强大的框架。
## PyTorch的基本架构
PyTorch的核心部件主要包括以下几个方面：
原创
2024-10-21 05:56:51
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# 如何在PyTorch中实现PSPNet源代码
## 一、流程概述
本次任务是用PyTorch实现PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network），一个用于语义分割的深度学习模型。以下是实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
一. 前言一开始BERT出来的时候，只有英语的，这对于各个国家的广大AI爱好者，是十分不便的，大家都希望能有自己国家语言的版本。这不，后面BERT又出了多语言版本，FB也紧跟着出了一个更好的多语言版本(不过貌似语言比较少？主要还是针对翻译和XNLI任务而定制的，不像BERT的那个那么多语言，而且很通用)这里复述一下作者在第一章总结的他们的贡献：引入了一个新的无监督方法，用于训练多语的表征，并且提出
目录教程模型转换ResNet模块以训练最简单的mnist为例，完整的例子为: import os
import numpy as np
import cv2
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
from tqdm import tqdm
from t
一、Unet网络图 这里才用这么一张Unet的网络结构，具体的参数已经在图中标出，可以看图有左右两边编码和解码的过程，编码过程由卷积和下采样构成，解码过程由卷积和上采样构成。二、编程实现思路（一）数据的获取这里采用VOC2007数据集，可以去飞桨直接下载 这里是其中的一些内容 我们主要使用的是两个文件夹内的图片：JPEGImages和SegmentationClass 其中JPEGImages是网
目录0 前言1 Dataset1.1 Map-style dataset1.2 Iterable-style dataset1.3 其他 dataset2 Sampler3 DataLoader3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)3.2 批处理3.2.1 自动批处理（默认）3.2.2 关闭自动批处理3.2.3 collate_fn3.3 多进程处理 (mu
这是bert的pytorch版本（与tensorflow一样的，这个更简单些，这个看懂了，tf也能看懂），地址：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 主要内容在pytorch_pretrained_bert/modeling文件中。BertModel 流程详解从BertModel的forward函数开始
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2023-10-17 17:53:16
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隐藏层计算公式：\mathbf{H}_t = \phi(\mathbf{X}_t \mathbf{W}_{xh} + \mathbf{H}_{t-1} \mathbf{W}_{hh} + \mathbf{b}_h)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)输出计算公式：\mathbf{O}_t = \mathbf{H}_t \mathbf{W}_{hq} + \mathbf{b}_qOt=HtW
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2024-01-04 13:39:00
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小白学习pytorch源码（二）pytorch setup.py最全解析setup.py与setuptoolssetup.py最详细解读setup.py 环境检查setup.py setup()函数 pytorch setup.py最全解析从pytorch源码整体学习的角度看，有两个文件最为关键，分别为pytorch源码总目录下的setup.py和torch包中的_init_.py。其中_ini
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2023-07-09 22:04:29
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# MVSNet：基于PyTorch的多视角立体视觉解析
## 引言
多视角立体视觉（MVS）技术在三维重建领域扮演着重要角色，而MVSNet是其中的佼佼者。它利用深度学习方法，从多个视角的2D图像中恢复出3D场景。本文将通过MVSNet的PyTorch源代码进行解析，帮助大家理解其工作原理与实现方式。
## MVSNet的基本原理
MVSNet的核心思想是从多个视角的RGB图像中获取深度
原创
2024-10-24 05:36:58
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关于“ViT的PyTorch源代码”的问题，我们将从多个角度进行详细的分析与解决方案的整理。
## 版本对比及兼容性分析
首先，了解当前版本与新版本的差别是非常重要的。我们看一下ViT在不同版本之间的特性对比：
| 特性 | 版本 1.0 | 版本 1.1 | 版本 1.2 |
|--------------------|------
# PyTorch 源代码运行项目方案
## 前言
在深度学习领域，PyTorch 是一个广泛使用的框架，其源代码的可读性和灵活性使得研究者和开发者能够快速迭代和实现新算法。本文将指导您如何运行 PyTorch 的源代码，并提供一个项目方案及示例代码。
## 项目目标
1. **读懂 PyTorch 源代码**：了解 PyTorch 的核心组件和结构。
2. **运行源代码**：通过简单的
原创
2024-09-30 05:50:56
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本章开始分析grub-mkimage的源码，首先来看grub-mkimage文件的生成过程，从Makefile开始看。grub-mkimage目标定义在grub源码的顶层Makefile文件中。grub-mkimage Makefilegrub-mkimage$(EXEEXT): $(grub_mkimage_OBJECTS) $(grub_mkimage_DEPENDENCIES) $(EXTR
目录1. VGG块介绍2. 构造VGG网络模型3. 获取Fashion-MNIST数据并用VGG-11训练模型4.总结 AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet对卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet模型表明深度卷积神经网络可以取得出色的结果，但并没有提供相应规则以指导后来的研究者如何设计新的网络。我们将在后续介绍几种不同的深度网络设计思路
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2023-11-26 20:23:30
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Bert 源码解读一直在用 Bert 系列做一些自然语言理解任务，包括命名实体识别、关系抽取，文本结构化等信息抽取任务。之前开发任务紧，Bert 拿来就用了，很多代码只知其然而不知其所以然，今日好好读了一下 BERT Pytorch 版本的源码，并逐行做了注释记录，遂开辟 NLP 菜鸟系列，随缘更新一些文章，供基础玩家阅读与学习。耐心读下来，整个流程可以轻松读懂，源码中一些不常用的函数已经去掉~B
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2023-09-23 15:57:01
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1. 从零实现要实现单层的暂退法函数， 我们从均匀分布U[0,1]中抽取样本，样本数与这层神经网络的维度一致。 然后我们保留那些对应样本大于p的节点，把剩下的丢弃。在下面的代码中，我们实现 dropout_layer 函数， 该函数以dropout的概率丢弃张量输入X中的元素， 如上所述重新缩放剩余部分：将剩余部分除以1.0-dropout。import torch
from torch impo
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2023-12-10 10:46:09
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文章目录0. 前言1. Dataset 相关源码1.1. `Dataset`1.2. `IterableDataset`1.3. `TensorDataset`1.4. `ConcatDataset`1.5. `ChainDataset`1.6. `Subset`1.7. 方法 `random_split`2. Sampler 源码2.1. Sampler2.2. SequentialSampl
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2023-09-24 14:09:53
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Python 中国象棋源代码解读与应用
在探讨计算机科学与游戏编程时，中国象棋作为一种古老而复杂的棋类游戏，成为了一个理想的编程项目。以下将深入分析 Python 实现中国象棋的源代码，探讨其核心特性、实战应用以及未来的扩展可能性。
### 背景定位
中国象棋不仅仅是一项竞技活动，它蕴含丰富的战术和策略，极具文化价值。随着人工智能与机器学习的快速发展，利用 Python 开发象棋游戏已成为一
