DCGAN1.什么是GANGAN是一个框架，让深度模型可以学习到数据的分布，从而通过数据的分布生成新的数据(服从同一分布)。其由一个判别器和一个生成器构成，生成器负责生成“仿造数据”，判别器负责判断“仿造数据”的质量。两者一起进化，导致造假货和识别假货的两个模型G/D都能有超强的造假和识别假货的能力。最终训练达到类似纳什均衡的平衡状态，就是分辨器已经分辨不出真假，其分别真假的成功率只有50%(和瞎
推荐开源项目：PyTorch-DRL4VRP - 利用深度强化学习解决车辆路径问题是一个基于 PyTorch 的深度强化学习（DRL）框架，专为解决经典的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）设计。这个项目的目的是利用先进的机器学习技术，找到高效、优化的物流配送路线，以提高运营效率并降低成本。技术分析深度强化学习 (DQN) 算法：该项目采用了 Deep Q-Ne
PyTorch官方Tutorials跟着PyTorch官方Tutorials码的，便于理解自己稍有改动代码并添加注释，IDE用的jupyter notebook链接: AutogradAUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH TORCH.AUTOGRAD
用torch.autograd自动微分When training neural networks, the most fre
刚刚进入大学的大学生牲们对电脑还不是很了解，尤其我这种大一上学期只学了C++语法的小白，除了一点c++语法和寒假自学的python语法外对电脑一无所知。此时，导师要求我们自行下载anaconda并下载pytorch及工具箱dgl，前后跑了好几个学长学姐，阅读了海量的博文终于搞懂了（PS：本文适用于Windows10 64位 系统）（检验安装成功的方法我都统一放在文末啦，辛苦
概览想要让你的PyTorch神经网络在多卡环境上跑得又快又好？那你definitely需要这一篇！
No one knows DDP better than I do!
– – MagicFrog（手动狗头）
本文是DDP系列三篇（基本原理与入门，实现原理与源代码解析，实战与技巧）中的第二篇。本系列力求深入浅出，简单易懂，猴子都能看得懂（误）。本篇主要聚焦于DDP原理和
重点关注：强调一下，这里没有任何侮辱周董的意思，我也是一名Jay迷。只是为了学习，大家见谅。。源代码戳这里
开启dlib库的学习第一步：首先得安装dlib库，这里建议直接下载dlib，不然用pip直接装，需要安装cmake..这里我提供的是python3.6的dlib。。 接着安装  
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2024-05-15 05:15:13
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Deep Graph Library（DGL）是一个Python软件包，用于在现有DL框架（例如PyTorch，MXNet，Gluon等）之上实现图神经网络模型。
DGL源码https://docs.dgl.ai/en/0.5.x/_modules/index.html一、DGL概述Deep Graph Library（DGL）是一个Python软件包，
Python绘图，防忘系列：一、绘制带趋势线的散点图import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings(action='once')
plt.style.use(
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2023-08-07 20:45:03
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使用dgl.heterograph()构建异质图，其参数是一个字典，key是一个三元组(srctype , edgetype, dsttype), 这个三元组被称为规范边类型( canonical edge types)。value 是一堆源数组和目标数组。节点是从零开始的整数ID， 不同类型的节点
原创
2021-07-21 15:29:43
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有许多方法可以构造DGLGraph。文档中建议使用的方法有四种，分别如下： ① 使用两个数组，分别存储源节点和目标节点对象 (数组类型可以是numpy 也可以是 tensor)。 ② scipy 中的稀疏矩阵()，表示要构造的图的邻接矩阵。 ③ networkx 的图对象(DGLGraph 和 ne
原创
2021-07-21 15:38:05
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1. 下载StarCraft II游戏到服务器里面如下图所示：2.创建环境+安装pytorch采用anaconda来创建虚拟环境：conda create -n 虚拟环境名称 python=3.8实例为：conda create -n pymarl python=3.8采用3.8的python的兼容性更强然后切换到创建好的环境：conda activate pymarl在这个环境当中装pytorc
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2024-06-14 22:04:33
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mAPmAP，全称为mean Average Precision，在目标检测任务中被用于衡量检测器的好坏。本文第一部分讲解mAP的概念以及计算过程，第二部分专注于用代码实现mAP的计算。在做目标检测时，每个类别对应有一个AP，全部类别的AP求平均就是mAP。AP是P-R曲线下方的面积。P-R曲线的横轴是Recall，纵轴是Precision。因此，欲计算mAP，得先计算每个类别对应的AP，进一步，
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2024-04-15 13:35:46
33阅读
pytorch 1.8.1 + CUDA11.1 对应的DGL-cu111版本是0.6.1。改成你想要的版本，比如。
原创
2024-09-11 10:38:50
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# 使用 PyTorch 实现 CUDA 的完整指南
在深度学习的领域，使用 GPU 加速计算是极为重要的。PyTorch 提供了对 CUDA 的良好支持。本文将引导您如何在 PyTorch 中实现 CUDA 加速，并提供具体的代码示例。
## 实现步骤
下面是实现 PyTorch CUDA 的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-29 07:08:08
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介绍在本文中，我们将探索 10 种易于使用的技术来减少 PyTorch 中的内存使用量。 这些技术是累积性的，这意味着我们可以将它们相互叠加应用。我们将开始使用 PyTorch 的 Torchvision 库中的Torchvision library来提供简单的代码示例，可以在自己的计算机上执行这些示例，而无需下载和安装太多代码和数据集依赖项。 独立的基线训练脚本由约 100 行代码组成（忽略空格
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2024-09-12 20:18:50
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# 使用monai pytorch实现的流程
在使用monai pytorch实现任务时，主要分为以下几个步骤：
1. 安装monai和pytorch：在开始之前，首先需要安装monai和pytorch库，可通过以下代码进行安装：
```python
!pip install monai
!pip install torch torchvision
```
2. 导入相关库：在代码中需要导
原创
2023-10-26 13:05:15
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在处理“PyTorch对应Python”这一技术问题时，我们需要一个周全的备份与恢复策略，以保证数据和模型的安全性。在这篇文章中，我将详细介绍如何构建一个针对PyTorch项目的备份与恢复策略，包括备份策略、恢复流程、可能出现的灾难场景、工具链集成、日志分析以及最佳实践。
### 备份策略
备份是数据安全的重要组成部分。为了更好地安排项目的备份工作，我们可以采用甘特图加周期计划的方式。下面是一
# PyTorch与Python的对应关系
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，专注于深度学习。它提供了丰富的工具和库，使得用户可以方便地构建和训练深度神经网络模型。PyTorch的代码风格和API设计与Python非常契合，使得用户可以用更加简洁的代码实现复杂的深度学习任务。下面将介绍PyTorch与Python的对应关系，并通过代码示例展示其用法。
## PyTorch与
原创
2024-06-11 05:27:25
76阅读
# PyTorch 对应表科普Article
PyTorch是一种流行的开源深度学习框架，因其灵活性、动态计算图和强大的社区支持而受到广泛欢迎。在使用PyTorch开发深度学习模型时，我们经常需要将不同的操作和函数相互转化，这时就需要用到“PyTorch对应表”。本文将介绍PyTorch中常用操作的对应关系，并通过代码示例进行展示。
## 一、PyTorch简介
PyTorch是一个基于Py
在探索 PyTorch 的应用时，尤其是在实现稠密层（Dense Layer）时，我们会遇到诸多挑战和解决方案。本文将详细记录如何有效应对 PyTorch 中的稠密层问题，以便更好地进行深度学习模型的构建。
## 环境准备
先来看看我们需要准备哪些环境。确保你的机器上有了合适的依赖，然后我们就可以动手了！
### 依赖安装指南
为 PyTorch 安装依赖包很重要，建议按照以下步骤进行：
