程序设计的好与坏，早在我们青葱岁月时就接触过了，只是那是并不知道这竟如此重要。能够立即改善程序设计、写出“好”代码的知识有以下几点： •面向对象五个基本原则； •常见的三种架构； •绘图； •起一个好名字； •优化嵌套的 if else 代码；当然，其他技术知识的丰富程度也决定了程序设计的好坏。例如通过引入消息队列解决双端性能差异问题、通过增加缓存层提高查询效率等。下面我们一起来看看，上面列出的知
在pytorch下，以数万首唐诗为素材，训练双层LSTM神经网络，使其能够以唐诗的方式写诗。代码结构分为四部分，分别为1.model.py，定义了双层LSTM模型2.data.py，定义了从网上得到的唐诗数据的处理方法3.utlis.py 定义了损失可视化的函数4.main.py定义了模型参数，以及训练、唐诗生成函数。参考：电子工业出版社的《深度学习框架PyTorch：入门与实践》第九章main代
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2023-09-15 17:28:12
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# Keras改写成PyTorch: 深度学习框架的转变之旅
在深度学习的领域中，有多个流行的框架可供选择。其中，Keras和PyTorch是最常用的两个框架。Keras以其简洁的API和快速构建模型的能力而受到欢迎；而PyTorch以动态计算图的特性和使用灵活性赢得了研究人员的喜爱。
本文将带您探索如何将Keras模型转变为PyTorch模型，帮助您理解两个框架之间的异同，并提供相应的代码示
原创
2024-10-14 04:24:48
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作者：Marc Schmidt
PyTorch 对机器学习领域的影响正在不断扩大，人们在使用中也在不断将其和其他机器学习框架进行对比。最近，Marc Schmidt 在 Reddit 上撰文对 Keras 和 PyTorch 进行了全面的对比。作者认为，PyTorch 在版本管理和调试等方面具有很大优势。 我可以根据自己作为软件工程师的经验（10 年以上）来给你一些答案。我也参与过很多开
pytorch2onnx最近做的项目需要把训练好的模型移植到移动端，安卓手机上，实验室选择了ncnn这个框架，所以我选择了pytoch2onnx2ncnn框架的这个思路。下面主要是记录一下pytorch转onnx模型的步骤和踩过的坑。项目地址ONNX 定义了一种可扩展的计算图模型、一系列内置的运算单元（OP）和标准数据类型。每一个计算流图都定义为由节点组成的列表，并构建有向无环图。其中每一个节点都
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2024-05-15 09:57:43
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在深度学习领域，Keras 和 PyTorch 是两种流行的框架。随着项目需求的变化，我们时常需要将现有的 Keras LSTM 代码重写为 PyTorch 代码。本文将详细记录如何将 Keras 的 LSTM 模型代码改写为 PyTorch 代码的整个过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化方面的内容。
## 问题背景
在深度学习应用中，LSTM（长短期记忆网络
初学DeepLearning，看到TensorFlow和pytorch框架用户数和讨论数比较多，最后选择上手TensorFlow2.0版本。因为搜索了一圈总结：TensorFlow用户基数还是比较大；2.0版本也改进了1.0版本代码编写、调试困难和API混乱等缺点，使其也有了pytorch好上手的优点。 TensorFlow有cpu和gpu两个版本，gpu可以并行处理，因此gpu版本运行起来
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2023-09-15 12:48:28
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import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torch.utils.data as Data
import torchvision #包括了一些数据库，图片的数据库也包含了
import matplotlib.pyplot as plt
#定义超参数
EPOCH = 1
BATCH_
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2024-05-31 12:49:39
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Keras是一个Python深度学习框架，是个高层的API库。它不同于TensorFlow、PyTorch等微分器，Keras高度封装了底层的微分计算等操作，提供了用户友好的API，并且支持在TensorFlow、Theano和CNTK这三个底层微分库之间切换。目前，Keras已被钦定为TensorFlow的用户接口，其地位相当于TorchVision之于PyTorch本文主要基于Keras2作介
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2023-12-17 10:32:09
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目录0.整体的架构1.MultiHeadAttention（）2.Feed Forward（）0.Encoder层整体的架构在每一个Encoder层中包括一个Multi-Head Attention层以及一个Feed Forward层。Multi-Head Attention层主要就是进行attention的计算，QKV的矩阵运算都在这里。Feed Forward层就是进行特征的提取，进行向前传播
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2024-07-30 11:23:54
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Pytorch模型转Tensorflow模型部署上线pytorch模型转tensorflow流程torch模型文件转onnx文件.onnx文件转tensorflow .pb文件导入计算图，测试样例注意版本差异和环境 最近在研究Query2Title模型，学术界上快速实验一般都用pytorch，但是业界部署模型上大多都还是tensorflow模型部署。也可能是自己太懒了，哈哈，pytorch用久
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2023-08-20 21:22:15
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# PyTorch LSTM 改写 GRU 模块的详细指南
在神经网络模型中，LSTM（长短期记忆网络）和 GRU（门控循环单元）都是用于处理序列数据的重要模块。许多时候，我们可能希望将 LSTM 模块替换为 GRU 模块，以便获得不同的性能表现。在本文中，我将指导你如何在 PyTorch 中将 LSTM 改写为 GRU 单元。
## 1. 整体流程
在开始之前，我们可以定义实现的步骤。以下
原创
2024-09-29 04:07:17
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安装tensorflow的三种方法1.在cmd命令行中输入pip install tensorflow，默认安装最新版2.其他旧版本的安装，去pypi.org官网 可以点击release history选择想要的版本进行安装3.安装包安装，找到download files，选择与自己系统匹配的文件进行下载 下载完成后，在cmd命令行中输入 pip install 把
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2024-01-11 22:12:28
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摘要现在我们有了模型和数据，是时候通过优化数据参数来训练、验证和测试我们的模型了。 训练模型是一个迭代过程； 在每次迭代（称为 epoch）中，模型对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集误差对其参数的导数（如我们在上一节中看到的），并优化 这些参数使用梯度下降。先决条件代码我们从前面关于 Datasets & DataLoaders 和 Build Model 的部分加载代码。i
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2023-09-04 18:32:00
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linux vsftpd 使用笔记
linux下vim命令详解
linux下httpd.conf配置详解(全文注释翻译)
2012-06-19 09:55:30| 分类：UNIX&LINUX | 标签：linux httpd.co
原创
2013-01-17 16:06:18
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linux vsftpd 使用笔记
linux下vim命令详解
linux下httpd.conf配置详解(全文注释翻译)
2012-06-19 09:55:30| 分类：UNIX&LINUX | 标签：linux httpd.co
原创
2013-01-17 16:06:15
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# 从Java源代码到改写：探索代码重构的奥秘
在软件开发中，代码的重构是一个常见的实践，通过改进代码结构和设计，使得代码更加易读、易维护和高效。本文将从Java源代码出发，探讨代码重构的奥秘，并通过示例演示如何改写Java源代码，提高代码质量。
## 什么是代码重构？
代码重构是指在不改变代码外部行为的前提下，通过调整代码结构、设计和实现方式，使得代码更加清晰易懂、易维护和高效的过程。代码
原创
2024-05-18 06:15:01
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JDBC的基本概念 Java数据库连接，(Java Database Connectivity，简称JDBC)是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口，提供了诸如查询和更新数据库中数据的方法。JDBC也是Sun Microsystems的商标。我们通常说的JDBC是面向关系型数据库的。
2022.4.23 记一、利用Bert进行特征提取1、使用tokenizer编码输入文本 tokenizer是一个将纯文本转换为编码的过程，该过程不涉及将词转换成为词向量，仅仅是对纯文本进行分词，并且添加[MASK]、[SEP]、[CLS]标记，然后将这些词转换为字典索引。model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (tfs.BertMod
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2024-01-25 19:31:25
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随着 Python 在数据分析和人工智能领域的广泛应用，很多开发者都希望能够将现有的 VB 代码迁移到 Python。这篇博文将详细探讨如何将 VB 代码改写成 Python 代码的过程，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、及验证测试等步骤。
### 问题背景
在某电商平台的开发中，开发团队在使用 VB 编写某些数据处理工具时，受到 Python 数据处理库（如 Pandas）强大的吸引力
