pytorch等框架的开源极大地加速了人工智能领域的研究进展，如计算机视觉和自然语言处理等。这些框架为研究人员提供了一定程度的抽象，使他们更容易构建最先进的系统、使用共享库和工具以及优化性能操作。因此，为了在人工智能机器人的研究中提供类似的实用性，社区与卡内基梅隆大学的研究人员合作，建立并开放了机器人框架pyrobot。什么是火机器人Pyrobot是一个机器人框架。开源pyrobot框架作为建立在
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2023-08-17 23:01:35
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文章目录RoIAlign 的用处RoIAlign 计算原理双线性插值（Bilinear Interpolation）pytorch中的实现简单示例在FasterRCNN中的使用示例参考链接 RoIAlign 的用处RoIAlign 用于将任意尺寸感兴趣区域的特征图，都转换为具有固定尺寸 H×W 的小特征图。与RoI pooling一样，其基本原理是将 的特征划分为 网格，每个格子是大小近似为
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2024-01-17 10:38:09
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# 使用 PyTorch ROCm 的完整指南
## 引言
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常受欢迎的深度学习框架。ROCm（Radeon Open Compute）是一个由 AMD 提供的开源框架，旨在为 AMD 的 GPU 提供强大的高性能计算能力。如果你是一个新手，想要开始使用 ROCm 版本的 PyTorch 本文将指导你一步一步完成这一过程。
## 流程概述
下面是安装和
2019.10.10日，PyTorch 开发者大会在美国旧金山开幕，会上发布了PyTorch 1.3。这次更新最大的亮点在于对移动设备的支持（Mobile Supported）、命名张量（Named Tensors），量化（Quantization），类型提升（Type Promotion）等。另外，PyTorch 官方还开源了很多新工具和库，涉及可解释性、加密、以及关于图像语音的诸多功能。下面会
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2023-10-23 11:24:24
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# 在本文中，我们将介绍如何在使用PyTorch深度学习框架时使用ROCm运行在AMD设备上。
ROCm（Radeon Open Compute）是AMD的开源GPU计算平台，可以用于加速深度学习、科学计算和其他高性能计算任务。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多方便的工具和函数，可以帮助用户构建和训练神经网络模型。
## ROCm和PyTorch的结合
ROCm支持在AMD
原创
2024-03-19 04:48:03
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# 实现"rocm windows pytorch"的教程
## 目录
- [整体流程](#整体流程)
- [详细步骤](#详细步骤)
- [流程图](#流程图)
- [结尾](#结尾)
---
### 整体流程
首先，我们需要了解在Windows系统上如何使用ROCm（Radeon Open Compute）来加速PyTorch。整体流程如下所示：
```mermaid
journey
原创
2024-02-24 05:40:34
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创建与编译ROS程序包创建与编译ROS程序包创建工作空间生效工作空间（可选）查看环境变量创建ROS程序包（可选）查看程序包依赖项编译程序包创建与编译ROS程序包创建工作空间一个简单的工作空间如图所示： 在终端中输入以下命令：mkdir -p ~/catkin_ws/src //参数-p表示递归创建子目录
cd ~/catkin_ws/
catkin_make
【图像分割】【深度学习】Windows10下f-BRS官方代码Pytorch实现提示:最近开始在【图像分割】方面进行研究,记录相关知识点,分享学习中遇到的问题已经解决的方法。 文章目录【图像分割】【深度学习】Windows10下f-BRS官方代码Pytorch实现前言f-BRS模型运行1.下载源码并安装环境2.下载数据集和模型权重3.运行f-BRS代码4.训练f-BRS的模型5.评估f-BRS的模
# 如何在 Windows 上设置 PyTorch ROCm
首先，让我们来了解一下 PyTorch 和 ROCm 的基本概念。PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，而 ROCm（Radeon Open Compute）是 AMD 推出的开源软件平台，旨在促进加速计算。虽然 ROCm 最初主要为 Linux 用户推出，但通过一些步骤，Windows 用户也可以使用 ROCm 进行 PyT
原创
2024-09-16 03:14:43
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# 如何在ROCm上编译和运行PyTorch
在这篇文章中，我将指导你如何在ROCm (Radeon Open Compute) 平台上编译和运行 PyTorch。ROCm 是 AMD 提供的开源计算平台，旨在支持高性能计算和深度学习任务。接下来的内容将详细介绍整个流程，同时给出必要的代码示例。
## 流程概述
以下是编译和运行 PyTorch 所需要的步骤总结：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-07 06:25:39
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记录一下自己安装pytorch 和 pycocotools一，Anaconda 安装二，pytorch 安装三，安装 pycocotools 一，Anaconda 安装参考博客 首先保证你有python3.6/3.7的环境,可以在官网或者清华镜像网站上下载Anaconda3. 打开Anaconda Prompt,出现以下界面表示安装成功: 查看python版本号二，pytorch 安装1，先是创
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2024-09-12 07:04:21
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文章目录0 系统环境1 下载软件1.1 搜索官网1.2 准备下载1.3 选择下载版本并下载1.4 下载2 安装2.1 双击软件安装包，弹出界面，点击`Next`。2.2 选择安装文件夹2.3 设置快捷方式，文件关联等2.4 设置启动菜单，默认直接选择`Next`2.5 软件安装中。。。界面一2.6 软件安装中。。。界面二2.7 安装完成3 首次启动设置3.1 第一次新装，直接默认，点击`Ne
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2024-10-12 07:45:19
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# ROCm与PyTorch适配版本的说明与示例
随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者和工程师开始采用GPU来加速他们的模型训练。ROCm（Radeon Open Compute）是AMD推出的一款开源计算平台，支持各种深度学习框架，包括PyTorch。本文将介绍ROCm与PyTorch的适配版本，并通过代码示例阐述如何在ROCm环境下使用PyTorch。
## ROCm背景
ROCm是
最近在系统地接触学习NER，但是发现这方面的小帖子还比较零散。所以我把学习的记录放出来给大家作参考，其中汇聚了很多其他博主的知识，在本文中也放出了他们的原链。希望能够以这篇文章为载体，帮助其他跟我一样的学习者梳理、串起NER的各个小知识点，最后上手NER的主流模型（Bilstm+CRF）（文中讲的是pytorch，但是懂了pytorch去看keras十分容易相信我哈）
全文结构：一、N
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2024-01-16 22:09:38
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初学神经网络和pytorch，这里参考大佬资料来总结一下有哪些激活函数和损失函数（pytorch表示） 首先pytorch初始化： import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
i
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2023-08-07 16:21:28
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目录一、模型保存与加载 Saving & Loading Model1. 原因2. 序列化与反序列化3. PyTorch序列化与反序列化4. 模型保存5. 模型加载二、模型段点续训练1. 原因2. 模型保存的参数3. 断点续训练三、参考 一、模型保存与加载 Saving & Loading Model模型的保存与加载，也可以称之为序列化与反序列化。1. 原因训练好的模型是为了以后
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2024-01-11 09:46:43
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、造成的原因二、查找不匹配的原因三、解决方法四、使用方法后言 前言最近在使用pytorch框架进行模型训练时遇到一个性能问题，即数据读取的速度远远大于GPU训练的速度，导致整个训练流程中有大部分时间都在等待数据发送到GPU，在资源管理器中呈现出CUDA使用率周期性波动，且大部分时间都是在等待数据加载。一、造成的原因其实
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2023-08-10 17:50:04
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本文参考自 PyTorch Cookbook（常用代码段整理合集）训练代码示例先放个模型训练的整个 .py 检查版本torch.__version__ # PyTorch version
torch.version.cuda # Corresponding CUDA version
torch.backends.cudnn.versi
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2023-10-05 13:03:33
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pytorch的 model.eval()和model.train()作用 pytorch中model.train()和model.eval()的区别主要在于Batch Normalization和Dropout两层。model.eval()：认为停止Batch Normalization的均值和方差统计
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2024-05-09 16:05:18
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项目结构总结一般项目都包含以下几个部分：
模型定义
数据处理和加载
训练模型（Train&Validate）
训练过程的可视化
测试（Test/Inference）
主要目录结构： - checkpoints/： 用于保存训练好的模型，可使程序在异常退出后仍能重新载入模型，恢复训练
- data/：数据相关操作，包括数据预处理、dataset实现等
-
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2023-07-05 10:21:00
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