本文主要描述了如何使用现在热度和关注度比较高的Pytorch(深度学习框架)构建一个简单的卷积神经网络，并对MNIST数据集进行了训练和测试。MNIST数据集是一个28*28的手写数字图片集合，使用测试集来验证训练出的模型对手写数字的识别准确率。加载MNIST数据集MNIST 包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，很多教程都会对它”下手”几乎成为一个 “典范”，可以说它就是计算机视觉里面
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2023-08-30 09:53:49
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# 如何实现“wxpython的控件”
## 一、整体流程
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 学习wxPython --> 创建控件 --> 添加控件 --> 设置控件属性 --> 显示控件
```
## 二、详细步骤
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 理解需求 |
| 2 | 学习wxPython |
| 3 |
原创
2024-03-08 06:14:00
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TextView控件使用小巧门
原创
2011-12-04 19:29:03
440阅读
# Python获取空间属性教程
## 1. 概述
在Python中，获取对象的属性可以通过使用内置的`getattr()`函数来实现。`getattr()`函数可以用于获取对象的属性值，如果属性不存在，可以设置一个默认值返回。本教程将向你展示如何使用Python来获取对象的属性。
## 2. 获取对象属性的流程
下面是获取对象属性的一般流程，你可以按照以下步骤进行操作：
```merm
原创
2023-09-22 23:50:47
15阅读
Zabbix 监控Zabbix部署netdata：部署zabbix：1. 部署zabbix-mysql2. 部署zabbix-server(1)部署lamp环境(2)部署zabbix-server3. 部署zabbix-agent4.Windows-agent配置防火墙入站规则防火墙出站规则监控的内容：根分区IO分区的资源使用|剩余：监控网卡的IO内存剩余率CPU idle/负载监控mysql：
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2024-03-05 14:41:12
23阅读
# PyTorch 模块命名指南—初学者入门
作为一名刚入行的开发者，学习如何在 PyTorch 中创建和命名模块是理解深度学习模型构建的基础。本文将为你提供一条清晰的路径，帮助你熟悉 PyTorch 模块的整体命名过程，并且提供具体的代码示例。
## 流程概述
在创建 PyTorch 模块时，通常遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|:---:|:---|
| 1 | 导入必要的
人工智能入门学习笔记（三）项目：Purdue University BME595课程作业Homework03——Artificial Neural Network - Back-Propagation pass代码、输出结果、结果分析图代码结果输出：结果分析图：知识框架原理概述损失函数MSE(Mean Square Error) 均方误差CE(Cross Entropy) 交叉熵信息量熵相对熵（
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2023-10-07 19:27:05
130阅读
何为叶子节点和非叶子节点在理解register_hook之前，首先得搞懂什么叶子节点和非叶子节。简单来说叶子节点是有梯度且独立得张量，例如a = torch.tensor(2.0,requires_grad=True)，b= torch.tensor(3.0,requires_grad=True)，非叶子节点是依赖其他张量而得到得张量如c = a+b。 判断是叶子节点还是非叶子节点可以使用 is_
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2024-08-19 19:38:16
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# 使用PyTorch实现BERT命名实体识别
## 介绍
在自然语言处理领域，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一个重要的任务。它的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织名等。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer
原创
2023-08-16 07:58:57
207阅读
本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇目录1 Create Dataset1.1 生成训练集和测试集1.2 生成验证集2 模型训练 2.1 都进行微调2.2 只微调最后2.3 从头开始训练不微调3 模型验证与可视化3.1 模型验证
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2023-11-21 17:14:41
40阅读
在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是：stack()cat()torch.stack()函数的意义：使用stack可以保留两个信息：[1. 序列] 和 [2. 张量矩阵] 信息，属于【扩张再拼接】的函数。形象的理解：假如数据都是二维矩阵(平面)，它可以把这些一个个平面按第三维(例如：时间序列)压成一个三维的立方体，而立方体的长度就是时间序列长度。该函数常出现在自然语言处理（NLP）
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2024-01-01 13:07:15
390阅读
一 名称空间名称空间即存放名字与对象映射/绑定关系的地方。对于x=3，Python会申请内存空间存放对象3，然后将名字x与3的绑定关系存放于名称空间中，del x表示清除该绑定关系。 在程序执行期间最多会存在三种名称空间1.1 内建名称空间伴随python解释器的启动/关闭而产生/回收，因而是第一个被加载的名称空间，用来存放一些内置的名字，比如内建函数名max#built-in内建1.2 全局名称
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2024-01-06 11:36:44
37阅读
# 实现"pytorch lightning 为实验命名"的流程
## 步骤
下面是实现"pytorch lightning 为实验命名"的具体步骤：
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 代码编写
代码编写 --> 实验命名
实验命名 --> 实验运行
实验运行 --> 结果分析
```
## 代码示例
### 1. 理解需求
在开始实
原创
2024-04-03 06:32:36
41阅读
# PyTorch 命名实体识别
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[模型搭建]
B --> C[训练模型]
C --> D[评估模型]
D --> E[部署模型]
```
## 2. 步骤及代码注释
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备数据集，可以使用现成的数据集或自己标注数据集。数据集需要
原创
2024-03-10 03:34:26
153阅读
pytorch 按奇数重命名
在深度学习项目的实践中，数据集的组织和文件命名显得尤为重要。许多时候，我们需要根据特定规则对数据进行重命名，例如仅按奇数进行重命名。本文将深入探讨如何在PyTorch环境中实现这一目标，分享技术原理、架构解析、源码分析与案例分析。
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### 背景描述
在处理大规模数据集时，文件的命名方式不仅影响数据的调用效率，也直接影响实验的便利性。尤其是在深度学习中，
pytorch——nn.Module 构建深度学习模型的话，用autograd太抽象、底层、代码量大实现麻烦，提供了nn.Module比较方便。nn.Module代表某一次或者某几层的nn。一般是基础nn.Module，写自己的nn/nn的某层 一、Module基本知识介绍1、在实现自己的某层的时候基础了nn.Module,在构造函数中要调用Module的构造函数s
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2023-10-27 11:12:21
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本篇要点：
python2与python3的显著区别（编程上体现比较明显的点）
变量以及变量命名规则
交互式输入
import模块的定义和引用
基础表达式：if 判断、for 循环
文件的读写
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2024-02-27 09:46:12
48阅读
基于PyTorch的中文命名实体识别
## 前言
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中的一个重要任务，其目标是从文本中识别和分类命名实体，例如人名、地名、组织机构等。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch构建一个中文命名实体识别模型，并提供相应的代码示例。
## PyTo
原创
2023-11-12 09:02:58
262阅读
# PyTorch虚拟环境重命名的科普文章
在进行深度学习项目时，使用Python的虚拟环境是一个最佳实践。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，通常与虚拟环境结合使用，以便隔离项目的依赖关系。今天，我们将一起探讨如何重命名PyTorch虚拟环境，并提供相关的代码示例和图表，以便更好地理解这个过程。
## 什么是虚拟环境？
虚拟环境是Python的一种工具，允许用户创建独立的环境，以便在
原创
2024-09-03 04:40:33
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# PyTorch环境可以重命名吗？
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，以便开发者可以轻松地构建和训练深度学习模型。在使用PyTorch时，有时候我们可能会想要为环境或者特定的模型重命名。那么，PyTorch环境可以重命名吗？接下来，我们将深入探讨这个问题。
## PyTorch环境的命名
首先，让我们来了解一下PyTorch环境的命名方式。PyTorch环境可
原创
2023-12-26 08:44:24
129阅读
