安装tensorflow的三种方法1.在cmd命令行中输入pip install tensorflow，默认安装最新版2.其他旧版本的安装，去pypi.org官网 可以点击release history选择想要的版本进行安装3.安装包安装，找到download files，选择与自己系统匹配的文件进行下载 下载完成后，在cmd命令行中输入 pip install 把
初学DeepLearning，看到TensorFlow和pytorch框架用户数和讨论数比较多，最后选择上手TensorFlow2.0版本。因为搜索了一圈总结：TensorFlow用户基数还是比较大；2.0版本也改进了1.0版本代码编写、调试困难和API混乱等缺点，使其也有了pytorch好上手的优点。 TensorFlow有cpu和gpu两个版本，gpu可以并行处理，因此gpu版本运行起来
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2023-09-15 12:48:28
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Pytorch模型转Tensorflow模型部署上线pytorch模型转tensorflow流程torch模型文件转onnx文件.onnx文件转tensorflow .pb文件导入计算图，测试样例注意版本差异和环境 最近在研究Query2Title模型，学术界上快速实验一般都用pytorch，但是业界部署模型上大多都还是tensorflow模型部署。也可能是自己太懒了，哈哈，pytorch用久
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2023-08-20 21:22:15
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# Keras改写成PyTorch: 深度学习框架的转变之旅
在深度学习的领域中，有多个流行的框架可供选择。其中，Keras和PyTorch是最常用的两个框架。Keras以其简洁的API和快速构建模型的能力而受到欢迎；而PyTorch以动态计算图的特性和使用灵活性赢得了研究人员的喜爱。
本文将带您探索如何将Keras模型转变为PyTorch模型，帮助您理解两个框架之间的异同，并提供相应的代码示
pytorch2onnx最近做的项目需要把训练好的模型移植到移动端，安卓手机上，实验室选择了ncnn这个框架，所以我选择了pytoch2onnx2ncnn框架的这个思路。下面主要是记录一下pytorch转onnx模型的步骤和踩过的坑。项目地址ONNX 定义了一种可扩展的计算图模型、一系列内置的运算单元（OP）和标准数据类型。每一个计算流图都定义为由节点组成的列表，并构建有向无环图。其中每一个节点都
在当今的深度学习领域，TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个深度学习框架。它们提供了丰富的功能和强大的工具，被广泛用于各种机器学习任务。本文将对TensorFlow和PyTorch进行全面比较分析，探讨它们在不同方面的优势和劣势。 首先，我们将从框架的易用性和学习曲线入手。TensorFlow和PyTorch在使用上有一些差异，其中TensorFlow使用静态计算图的概念，
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2023-08-07 19:26:39
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PyTorch或TensorFlow在训练和运行Tranformer模型时哪个更有效呢?近日，Huggingface(AI初创企业)的团队成员通过一篇发表在Medium上的博文告诉我们：两者差不多！ Facebook 的首席Ai科学家Yan Lecun大神在社交媒体上对此结果进行了转发点赞。自TensorFlow发布实施以来，Huggingface团队就致力于模型的产品化，并
OK，果然容易忘记。
好记性不如烂笔头啊好记性不如烂笔头啊好记性不如烂笔头啊
1.tensorflow中get_shape()改为Pytorch对应的函数
①tensor.get_shape()本身获取tensor的维度信息并以元组的形式返回，由于元组内容不可更改，故该函数常常跟.as_list()连用，返回一个tensor维度信息的列表，以供后续操作使用。
②Numpy 里，V.shape
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2023-08-14 14:54:59
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一、PyTorch简介PyTorch 是由 Torch7 团队开源的，这也是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，据该项目官网介绍，是一个 Python 优先的深度学习框架，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。目前除了 Facebook 之外，也有大量的机构正在使用 PyTorchPyTorch 的前身是 Torch，其是一个十分老牌、对多维矩阵
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2023-09-26 11:50:14
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环境：windows 7, python 3.7 Pycharm 2018.2 professional因为是全部安装完后整理的，所以只是以解决问题为主，很多东西都没有深入去了解原理，仅仅记录下踩坑的过程。1.把虚拟环境的pip升级，之前不升级，一直报要求检测pip的版本，所以默认升级到最新我的pycharm
目录0.整体的架构1.MultiHeadAttention（）2.Feed Forward（）0.Encoder层整体的架构在每一个Encoder层中包括一个Multi-Head Attention层以及一个Feed Forward层。Multi-Head Attention层主要就是进行attention的计算，QKV的矩阵运算都在这里。Feed Forward层就是进行特征的提取，进行向前传播
Keras是一个Python深度学习框架，是个高层的API库。它不同于TensorFlow、PyTorch等微分器，Keras高度封装了底层的微分计算等操作，提供了用户友好的API，并且支持在TensorFlow、Theano和CNTK这三个底层微分库之间切换。目前，Keras已被钦定为TensorFlow的用户接口，其地位相当于TorchVision之于PyTorch本文主要基于Keras2作介
import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torch.utils.data as Data
import torchvision #包括了一些数据库，图片的数据库也包含了
import matplotlib.pyplot as plt
#定义超参数
EPOCH = 1
BATCH_
# PyTorch LSTM 改写 GRU 模块的详细指南
在神经网络模型中，LSTM（长短期记忆网络）和 GRU（门控循环单元）都是用于处理序列数据的重要模块。许多时候，我们可能希望将 LSTM 模块替换为 GRU 模块，以便获得不同的性能表现。在本文中，我将指导你如何在 PyTorch 中将 LSTM 改写为 GRU 单元。
## 1. 整体流程
在开始之前，我们可以定义实现的步骤。以下
最近要开始学习（为了毕业），自己琢磨了一下在本地Windows10系统的情况下搭建Pytorch的环境，作为菜鸟，碰到了许多问题，在此总结一下环境配置的过程。所需的组件列表：1.CUDA2.cuDNN3.Python4.Tensorflow5.Pytorch最关键的事：版本选择。1.CUDA1）确认显卡计算性能，查询显卡支持的CUDA版本；CUDA GPUsdeveloper.nvidia.com
文章目录简介 & 特性安装例子：CIFAR-10深入学习 & 代码片段自定义自动微分函数串行模型自定义网络模块 PyTorch确实比TensorFlow更好用，现在很多RL库也是基于PyTorch的，所以还是得学习一下。本文主要记录下其特性、要点，以及速查链接。简介 & 特性PyTorch主要提供两大功能：张量(tensor)计算和自动微分(autograd)。这两个功能
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2023-10-29 00:04:24
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文章目录一、导入数据1. 获取类别名2. 数据可视化3. 加载数据文件4. 划分数据二、自建模型三、模型训练1. 优化器与损失函数2. 模型的训练四、结果分析 大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第3个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorc
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2023-11-01 17:58:23
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主流深度学习框架对比（TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch）近几年来，深度学习的研究和应用的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架层出不穷，包括 TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon，等等。Google，Microsoft 等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战，当
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2023-08-11 14:36:26
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在pytorch下，以数万首唐诗为素材，训练双层LSTM神经网络，使其能够以唐诗的方式写诗。代码结构分为四部分，分别为1.model.py，定义了双层LSTM模型2.data.py，定义了从网上得到的唐诗数据的处理方法3.utlis.py 定义了损失可视化的函数4.main.py定义了模型参数，以及训练、唐诗生成函数。参考：电子工业出版社的《深度学习框架PyTorch：入门与实践》第九章main代
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2023-09-15 17:28:12
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摘要现在我们有了模型和数据，是时候通过优化数据参数来训练、验证和测试我们的模型了。 训练模型是一个迭代过程； 在每次迭代（称为 epoch）中，模型对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集误差对其参数的导数（如我们在上一节中看到的），并优化 这些参数使用梯度下降。先决条件代码我们从前面关于 Datasets & DataLoaders 和 Build Model 的部分加载代码。i
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2023-09-04 18:32:00
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