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
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
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
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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Pytorch虽然已经使用了NVIDIA cuDNN、Intel MKL和NNPACK这些底层来加快训练速度，但是在某些情况下，比如我们要实现一些特定算法，光靠组合Pytorch已有的操作是不够的。这是因为Pytorch虽然在特定操作上经过了很好的优化，但是对于Pytorch已经写好的这些操作，假如我们组合起来，组成我们的新的算法，Pytorch才不管你的算法的具体执行流程，一般Pytorch只会
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2023-12-01 22:59:40
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# PyTorch与CUDA的集成指南
## 介绍
在深度学习的领域中，利用GPU加速训练是提高模型效率的重要方式。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它支持与CUDA的集成，从而使得GPU的使用变得可能。本文将帮助新手开发者理解PyTorch与CUDA的对应关系，并通过具体步骤指导他们如何实现这一点。
## 流程概述
在实现PyTorch与CUDA的对应关系时，我们可以分为以下几个步
在这篇博客中，我们将探讨如何解决“PyTorch与Python对应”的问题。PyTorch作为一个深度学习框架，与Python有着紧密的结合。在实现深度学习模型的过程中，确保PyTorch与Python版本的兼容性是至关重要的。接下来，我们将一步步介绍解决方案。
### 环境准备
首先，确保你的环境中安装了所需的依赖。我们需要安装Python和PyTorch相关的库。
#### 前置依赖安装
Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作，例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。但是，到底哪一个框架更好一点呢？当然不同的开发者和研究者会有不同的爱好，也会有不同的看法。本文主要从抽象程度和性能两个方面对比 PyTorch 与 Keras，并介绍了一个新的基准，它复现并对比
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2024-05-13 13:42:14
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0 前言在逻辑回归中添加多项式项，从而得到不规则的决策边界，进而对非线性的数据进行很好的分类。但是众所周知，添加多项式项之后，模型会变变得很复杂，非常容易出现过拟合。因此就需要使用正则化，且sklearn中的逻辑回归，都是使用的正则化。1 逻辑回归中使用正则化对损失函数增加L1正则或L2正则。可以引入一个新的参数 来调节损失函数和正则项的权重，如： 。（对于L1、
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2023-10-11 17:17:50
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PyTorch与CUDA的版本对应关系及示例代码
## 引言
在深度学习领域，PyTorch是一种流行的深度学习框架，而CUDA是英伟达公司推出的并行计算平台和编程模型。PyTorch与CUDA之间的版本对应关系非常重要，因为它们的配套版本能够确保用户在使用PyTorch时能够充分利用CUDA提供的并行计算能力。本文将介绍PyTorch与CUDA版本对应关系，并提供一些示例代码以帮助读者更好地
原创
2024-01-19 04:28:30
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#PyTorch的核心是两个主要特征：
# 一个n维张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行
# 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制
# 热身: Numpy
# 在介绍PyTorch之前，本章节将首先使用numpy实现网络。 Numpy提供了一个n维数组对象，
# 以及许多用于操作这些数组的 函数。Numpy是用于科学计算的通用框架;它对计算图、
# 深度学习和梯度一无所知。然而，我们
# 如何实现mmdetection与pytorch的对应版本
## 简介
在开始介绍如何实现mmdetection与pytorch的对应版本之前，我们先来了解一下mmdetection和pytorch的概念。
mmdetection是一个基于pytorch实现的目标检测工具包，提供了丰富的目标检测模型和算法。而pytorch是一个开源的深度学习框架，提供了灵活和高效的实现深度学习模型的工具和资
原创
2023-09-18 19:06:59
364阅读
# 如何确保 PyTorch 与 MMDetection 版本对应
在深度学习项目中，选择正确的库版本是非常重要的。尤其在使用 PyTorch 和 MMDetection 这样的框架时，确保它们之间的兼容性可以避免运行时错误。本文将带您了解如何验证和安装适合您项目的 PyTorch 和 MMDetection 版本。
## 流程概述
下面是确保 PyTorch 与 MMDetection 版
在现代深度学习开发中，使用GPU加速计算是非常重要的。而对于PyTorch这样的深度学习框架，正确配置CUDA和PyTorch版本之间的匹配关系是确保项目顺利进行的必备知识。接下来，我们就围绕“CUDA Toolkit与PyTorch对应的版本问题”来展开讨论，分享解决过程。
### 背景定位
随着业务需求的不断增加，越来越多的公司开始使用深度学习技术，特别是在图像处理、自然语言处理等领域。对
目录1. make_grid()2. join与os.path.join()3. 读文件写文件4. json操作5. tensorboard使用6. python shutil.move 移动文件7. numpy.squeeze()函数8. numpy中transpose和swapaxes9. inplace操作10. torch.nn.MaxUnpool2d()11. pytorch lear
MAML-RL Pytorch 代码解读 (3) – maml_rl/policies/normal_mlp.py 文章目录MAML-RL Pytorch 代码解读 (3) -- maml_rl/policies/normal_mlp.py基本介绍源码链接文件路径`import` 包`NormalMLPPolicy()` 类 基本介绍在网上看到的元学习 MAML 的代码大多是跟图像相关的，强化学习
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，
OpticFlow1. 什么是OpticFlow2. 稠密光流的格式3. 快速开始（Quick start）4. 与Pytorch函数兼容参考资料 项目地址：使用Opencv/Pytorch的稠密光流项目1. 什么是OpticFlow 光流是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算
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2023-12-05 16:08:22
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