喜欢就关注 AIZOO 吧！今日 AI 资讯主要有：字节跳动在 Github 开源了一个锤子，帮我们高效率训练深度学习模型；VFormer开源，一个基于 PyTorch 的 视觉 Transfomer 模块化的开源库。这个名字不是我恶搞，它的确就叫锤子（Hammer）。官方的介绍是： 翻译一下：一个高效的训练深度学习模型的库。本仓库提供了基于 PyTorch 的高效训练库。因
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2024-05-30 22:14:39
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Pytorch 常用代码本文代码基于PyTorch 1.0版本，需要用到以下包import collections
import os
import shutil
import tqdm
import numpy as np
import PIL.Image
import torch
import torchvision1. 基础配置检查PyTorch版本torch.__version__
我写的CGAN（Conditional GAN）代码是在DCGAN（Deep Convolution Generative Adversarial Networks）的基础上形成的，DCGAN的优点在于使用了卷积，比全连接层训练时更少的使用数据。因为看了几份CGAN的代码，有的train的时候再Generator时用的卷积，而不是转置卷积，感觉很奇怪，就自己手打了一份使用转置卷积的代码；如有错误，
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2023-10-06 22:06:19
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一：介绍CGAN全程是Conditional Generative Adversarial Network，回想一下，传统的GAN或者其他的GAN都是通过一堆的
原创
2022-12-14 16:26:21
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CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks，条件生成对抗网络，在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息。这里用传统的卷积方式实现CGAN。import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from t
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2023-10-16 08:37:48
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1. torch.nn.Sequentialtorch.nn.Sequential 是一个 Sequential 容器，能够在容器中嵌套各种实现神经网络中具体功能相关的类，来完成对神经网络模型的搭建。模块的加入一般有两种方式，一种是直接嵌套，另一种是以 OrderedDict 有序字典的方式进行传入，这两种方式的唯一区别是：使用 OrderedDict 搭建的模型的每个模块都有我们自定义的名字。直
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2023-10-13 21:14:14
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# 项目方案：使用 PyTorch 构建模型进行图像分类
## 1. 简介
PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，它是机器学习领域中常用的深度学习框架之一。本项目将使用 PyTorch 构建一个图像分类模型，用于对图像进行分类。我们将使用一个经典的数据集，如 CIFAR-10，来训练和测试模型。
## 2. 数据集准备
首先，我们需要准备数据集。我们将使用 CIFAR-1
原创
2023-12-29 05:02:53
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jittor代码import jittor as jtfrom jittor import initimport argparseimport osimport numpy
原创
2021-04-22 20:15:23
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# 用 Spark 训练 PyTorch 模型
在大数据时代，我们经常需要处理海量数据并在此基础上进行机器学习模型的训练。Python 的 PyTorch 是一个流行的深度学习框架，而 Apache Spark 是一个强大的分布式计算引擎。结合这两个工具可以高效地进行大规模数据处理和模型训练。本文将介绍如何利用 Spark 进行 PyTorch 模型的训练，并提供相应的代码示例。
## 1.
原创
2024-10-22 05:34:01
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1.配置环境时可以利用配置文件，采用命令：pip install -r requirement.txt方法：首先在pycharm中利用tools->deployment-configuration连接服务器设置mappings，再利用upload将工程代码上传到服务器指定位置随后在服务器的.conda文件夹内创建自己的工程环境在pycharm内打开工程，利用settings将工程的解释器选择
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2024-09-13 17:11:45
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文章目录1.并发1.1 创建goroutine1.2 Go语言的协作程序（goroutine）和普通的协作程序（coroutine）1.3 goroutine间的通信（channel）1.3.1 使用通道发送数据1.3.2 使用通道接收数据1.3.3 通道的多路复用1.4 同步(lock)2. 反射3. json （序列化） 1.并发Go语言通过编译器运行时（runtime），从语言上支持了并发
# 使用 PyTorch 加载和使用 ckpt 模型的方案
在深度学习的项目中，使用预训练模型或者检查点（ckpt 文件）进行迁移学习是一个高效的实践方法。本文将引导您如何使用 PyTorch 框架加载 ckpt 模型，并以图像分类为例进行使用。我们将提供详细的代码示例，并附带类图和旅行图来帮助您更好地理解流程。
## 1. 准备工作
首先，确保您已安装 PyTorch，并且已经有一个训练好
tushare ID：469868tushare官网：https://tushare.pro一、获取数据本文选取了上证指数作为研究对象，利用python从tushare接口调取了其1998年至2021年的月度数据，操作R软件对上证指数进行ARIMA建模。训练集：1998年-2018年预测集：2019年-2021年import pandas as pd
import numpy as np
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2023-11-21 13:00:56
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Google Cloud Messaging(GCM)简介与基本使用官方文档参考：https://developers.google.com/cloud-messaging/gcmGCM简介Google Cloud Messaging (GCM)是Google提供的服务器与终端进行消息传递的轻量级解决方案，支持客户端与服务器的双向传递，可实现push下发、即时通讯等功能。GCM使用HTTP或XMP
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2023-11-16 15:53:17
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ML2021Spring-Pytorch Turial中的Overview of the DNN Training Procedure图太清晰啦，记录一下：1. Load Data需要对数据进行加载、处理，创建DataLoader，可以将整块数据用DataLoader类处理成小块batch_size形式，后续进行迭代循环，并输入到模型中进行训练。2. Define Neural Network随后
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2023-07-14 19:26:31
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# 如何使用Pytorch训练模型
Pytorch是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活的工具和库来构建和训练深度学习模型。在本文中，我们将介绍如何使用Pytorch来训练一个简单的神经网络模型。
## 步骤一：准备数据集
首先，我们需要准备一个数据集来训练我们的模型。我们可以使用Pytorch的datasets模块来加载常用的数据集，或者自己创建一个自定义的数据集。这里我们以Fashion
原创
2024-04-16 03:32:11
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准备好了图片数据以后，就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧。构建好一个神经网络，唯一不同的地方就是我们这次训练的是彩色图片，所以第一层卷积层的输入应为3个channel。修改完毕如下：我们准备了训练集和测试集，并构造了一个CNN。与之前LeNet不同在于conv1的第一个参数1改成了3现在咱们开始训练我们训练这个网络必须经过4步：第一步：将输入input向前传播，进行运算后得到输出out
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2023-05-26 14:51:53
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大概停在这部分很久了，总结并提醒自己一下！目前遇到的步骤大概如下： 1.指定设备 [2.设置随机种子] 3.创建数据集(数据导入，预处理和打包) 4.创建模型 5.创建优化器 [6.学习率调整策略] 7.开始循环训练 8.预测脚本1.指定设备device = torch.device("cuda" if torch.cuda.isavailable() else "gpu")这里设计两个函数，to
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2023-08-18 20:04:42
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这篇博文是参考小土堆的Pytorch的入门视频，主要是通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络，讲解的主要是Pytorch核心包的TORCH.NN中的内容（nn是Neural Network的缩写）通常我们定义好的网络模型会继承torch.nn.Module 类，该类为我们定义好了神经网络骨架。 卷积层 Convolution Layers对于图像处理
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2024-05-13 17:42:11
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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