# SVTR Pytorch 实现指南
在本篇文章中，我将为您介绍如何在 PyTorch 中实现 SVTR（Sparse Vision Transformer Regression）。通过这篇文章，您将了解到实现这一过程的整个步骤以及每一步的具体代码。以下是实施流程的概览：
## 实施流程表
| 步骤 | 描述
# SVTR在PyTorch中的实现
SVTR（Sequence Vision Transformer Resampling）是一种用于视觉任务的变换模型，最近因其在文本识别和计算机视觉领域的表现而受到关注。SVTR结合了Transformer架构的强大特性和图像特征的提取能力，以实现高效的视觉处理和识别。本文将为您介绍SVTR在PyTorch中的实现，并提供相关的代码示例。
## SVTR的
文章目录前言一、数据集预处理二、读取和加载步骤1.继承Dataset2.构造自己的Dataset3.load数据集总结 前言最近在做李沐发布的Kaggle树叶分类竞赛，在处理和加载Classify-Leaves数据集的时候遇到了一些问题，真是巧妇难为无米之炊啊，现在记录下来，希望可以帮助到更多的初学者！一、数据集预处理数据集由一个images文件和三个csv文件组成 打开train.csv文件可
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2023-10-16 00:44:47
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本文主要介绍了SVM工具箱中svmtrain和svmpredict两个主要函数： (1)model= svmtrain(train_label, train_matrix, ['libsvm_options']);其中：train_label表示训练集的标签。train_matrix表示训练集的属性矩阵。libsvm_options是需要设置的一系列参数，各个参数可参见《libsvm 参
我们提出了一种用于识别的定制文本模型SVTR。它引入了局部和
原创
2023-07-30 08:01:35
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文章目录绪论1. PyTorch基础2. 人工神经网络和反向传播3. 动态计算图（dynamic computational graph）4. 反向函数（Backward()）5. 数学：雅可比和向量 绪论本人在学PyTorch，对它的计算图产生疑惑。后学习国外一篇博文后，感觉收获颇丰，故转载翻译而来。本文将会主要关注PyTorch计算图相关和autograd类的backward等方面。 图1
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2024-03-04 21:24:03
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1. 什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？ PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。 它主要由Facebook的人工智能研究小组开发。Uber的"Pyro"也是使用的这个库。PyTorch是一个Python包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）包含自动求导系统的的深度神经网络。 为什么选择PyTorch？
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2023-08-07 02:02:51
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API更改torch.range被弃用，赞成torch.arange与numpy和python范围一致。在稀疏的传感器上，contiguous更名为现在，coalesce并且coalesce现在已经不合适。 （提醒Sparse API仍然是实验性和演进性的，所以我们不提供后向兼容性）。
新功能
新层次和功能torch.topk现在支持所有CUDA类型，不只是torch.cud
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2023-10-23 10:25:10
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莫烦PyTorch教程笔记整理 文章目录一、PyTorch神经网络基础1.Torch和Numpy2.变量2.激励函数二、搭建简单的神经网络1.回归2.分类3.搭建网络的两种方法4.模型的保存和提取5.批训练 一、PyTorch神经网络基础1.Torch和NumpyTorch中的tensor与Numpy中的数组非常类似，二者的基本操作类似，可以相互转换： 将Numpy数组转换为Torch的tenso
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2023-10-08 16:38:36
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本期目录1. 背景1.1 各领域常用库1.2 CIFAR10简介2. 数据集2.1 加载并正则化CIFAR10数据集2.2 训练集可视化3. 定义卷积神经网络4. 定义损失函数和优化器5. 训练模型6. 保存模型参数7. 测试7.1 测试集可视化7.2 加载模型参数8. 多卡训练 1. 背景 1.1 各领域常用库 在深度学习的实战中，通常要处理各种类型的数据，例如图片、文本、声音和视频。我
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2024-08-05 22:14:36
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pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之合并与分割目录tensor的加减乘除----add/sub/mul/divtensor的矩阵相乘----mm,matmul/@2d以上的tensor矩阵相乘tensor的次方----pow/sqrt/rsqrt/exp/logtensor的其他运算----floor/ceil/round/trunc/fractensor的其他运算----c
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2023-10-08 09:01:32
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整个代码分两个阶段第一阶段的识别是YOLOv5来实现的第二阶段是追踪，由Deep Sort算法来实现。再次基础上进行了计数代码地址：https://github.com/dongdv95/yolov5/tree/master/Yolov5_DeepSort_Pytorch把代码git下来git clone https://github.com/dongdv95/yolov5/tree/master
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2024-08-12 14:22:50
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NLP FROM SCRATCH: CLASSIFY NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN我们将建立和训练一个基于字符级的RNN模型，用来分类words。本教程将展示如何从零开始预处理数据，然后构建NLP模型。特别是没有使用torchtext的一些功能情况下，如何用底层模块进行NLP建模前的预处理工作。基于字符级的RNN模型，以a series of character
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2024-05-08 11:25:10
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一. SyncBN1.1 什么是SyncBNSyncBN就是Batch Normalization(BN)。其跟一般所说的普通BN的不同在于工程实现方式：SyncBN能够完美支持多卡训练，而普通BN在多卡模式下实际上就是单卡模式。 BN中有moving mean和moving variance这两个buffer，这两个buffer的更新依赖于当前训练轮次的batch数据的计算结果。但是在普通多卡D
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2023-09-05 14:38:11
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1、Batch Normalization概念Batch Normalization：批标准化批： 一批数据，通常为mini-batch标准化： 0均值，1方差优点：可以用更大学习率，加速模型收敛；可以不用精心设计权值初始化；可以不用dropout或较小的dropout；可以不用L2或者较小的weight decay；可以不用LRN（local response normalization局部响应
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2023-09-27 06:46:24
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文章目录1. 前言2. 安装和使用Pytorch 2.03. 结语 1. 前言Pytorch2.0和GPT4、文心一言同一时间段发布，可谓是热闹至极，我看了看Pytorch 2.0的文档，一句话概括下，2.0的功能介绍，核心就是torch.compile：opt_module = torch.Compile(module)加入这行代码就能优化你的模型，优化后的模型和往常使用方式一样，推理速度会提
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2024-01-27 20:09:23
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tensor分为头信息区（Tensor）和存储区（Storage）信息区主要保存着tensor的形状（size）、步长（stride）、数据类型（type）等信息，而真正的数据则保存成连续数组，存储在存储区因为数据动辄成千上万，因此信息区元素占用内存较少，主要内存占用取决于tensor中元素的数目，即存储区的大小 一般来说，一个tensor有着与之相对应的storage，st
很多真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是和（像素），那么它可以表示为一个的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道（channel）维。本节我们将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。1. 多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做
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2023-10-08 08:38:42
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刚开始学AI，几乎没用过Python，听说PyTorch发展不错，且比TensorFlow更容易上手，调试也更简单，那就PyTorch吧。在PyTorch官网文档指导下，安装好了PyTorch，接着就看官网的，这篇tutorial写得很不错，文字部分基本都能理解，但是到了第一个例子，虽然是及其简单的AI示例，但我看代码还是感觉吃力，又查了不少资料，才大概理解，这里就算是做了个笔记和总结吧。示例代码
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2023-10-12 13:44:54
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1、验证conda是否安装成功在安装pytorch之前，需要验证coda安装是否成功 WIN+R键，打开cmd，输入nvcc -V,出现以下界面说明安装成功，并且知道版本为10.2（记住）2、创建虚拟环境在命令窗口输入命令cona create -n torch38 python=3.8, 其中torch38是你创建虚拟环境的名称，可以根据你自己的喜好进行设置，建议不要太复杂。pthon=3.8是
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2023-10-23 10:15:12
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