在深度学习训练数据集中，采用批量训练时候基本都要使用生成器一批次一批次地把数据送入网络，节省内存。在keras中有ImageDataGenerator，使用很方便。所以pytorch也有对应的生成器，这里记录一下学习笔记。个人感觉pytorch的生成器并没有keras的使用方便。keras中有ImageDataGenerator使用：pytorch中数据提取模块主要有Dataset和DataLoa
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2024-10-24 12:37:27
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# 在 PyTorch GitHub 中使用模型的指南
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，用于构建和训练模型。随着 PyTorch 的流行，越来越多的模型被构建并托管在 GitHub 上。本文将介绍如何找到、理解并使用这些模型，包括代码示例和一些最佳实践。
## 1. 查找模型
在 GitHub 上，您可以通过搜索关键词找到相关的 PyTorch 模型。常用的关键词包括 "PyTor
原创
2024-09-16 03:14:57
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扩散模型是一种生成模型，在过去的几年里忽然火了起来，这其中也是有一定原因的。单看2020前后的几篇开创性的文章我们就可以知道扩散模型的性能了，比如在图像生成方面打败了GANs。最近，研究人员想必也都看到了OpenAI上个月发布的图像生成模型DALLE2中也是用到了扩散模型。!image.png(https://s2.51cto.com/images/blog/202212/02133104_638
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原创
2022-12-09 09:30:38
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在这篇博文中，将详细记录如何使用Ollama对接PyTorch模型的过程。此次记录的目的在于帮助开发者理解其底层逻辑、遇到的常见问题以及相关解决方案，以提高工作效率。
### 问题背景
随着机器学习的快速发展，模型的接入与集成成为了各类AI应用的核心需求。在实际应用中，将Ollama与PyTorch模型进行对接能够更高效地实现在线推理和生产服务。这不仅事关产品的性能，还影响到**业务影响分析*
文章目录1 自定义数据集2 加载自定义数据集3 定义模型4 定义损失函数5 定义优化器6 训练模型6.1 模型训练前的准备步骤6.2 模型训练的必要步骤7 测试模型8 保存与加载模型8.1 保存和加载整个模型8.2 仅保存和加载模型参数9 pytorch CNN 代码实战说明9.1 定义模型9.2 数据集加载9.3 定义损失函数9.4 定义优化器9.5 模型训练9.6 模型测试9.7 模型保存参
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2023-10-08 19:43:06
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# PyTorch使用模型
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个非常受欢迎的框架，它提供了许多便捷的工具和函数来构建、训练和应用神经网络模型。本文将介绍如何使用PyTorch来构建和使用模型，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发和维护。它基于Python，并提供了高度便捷
原创
2023-09-16 13:15:59
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目录1.保存模型2.载入模型3.将模型载入指定硬件设备中4.在多卡并行计算环境中，对模型的保存与载入 1.保存模型下面用torch.save()函数将模型保存起来。该函数一般常与模型的state_dict()方法联合使用。torch.save(model.state_dict(), './model.pth')执行该命令后，会在本地目录下生成一个model.pth文件。该文件就是保存好的模型文件
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2023-08-04 13:21:36
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Keras方法详解Keras是一个高层神经网络库，基于Tensorflow或Theano，由纯Python编写而成。1. keras.models.Sequential模型Keras的核心数据结构是“模型”，模型是一种组织网络层的方式。Keras的主要模型是Sequential模型，Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。from keras.models import Sequenti
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2023-12-18 21:48:11
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# 项目方案：使用PyTorch让模型只使用CPU
## 1. 背景和目标
在机器学习和深度学习的研究和应用过程中，通常会使用GPU来加速模型的训练和推理过程，因为GPU具有更强大的并行计算能力。然而，在某些情况下，我们可能希望只使用CPU来运行模型，例如：
- 系统中没有可用的GPU设备；
- 对于一些小型模型或简单任务，使用CPU已经足够快速；
- 在某些环境中，使用GPU可能会导致一些
原创
2024-02-12 06:17:21
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，配置参数的管理是一个重要的课题。尤其是当我们需要在不同的环境和实验中共享配置时，如何使用配置文件（如 YAML 或 JSON）来管理模型超参数、数据集路径、训练设置等信息，成为了一个常见的问题。这篇文章将详细讲解如何在 PyTorch 中有效使用配置管理，以提高模型训练的效率和可维护性。
> “在复杂的深度学习项目中，良好的配置管理可以提升实验的可
timm（Pytorch Image Models）项目是一个站在大佬肩上的图像分类模型库，通过timm可以轻松的搭建出各种sota模型（目前内置预训练模型592个，包含densenet系列、efficientnet系列、resnet系列、vit系列、vgg系列、inception系列、mobilenet系列、xcit系列等等），并进行迁移学习。下面详细介绍timm的基本用法和高级用法，基本用法指
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2023-10-16 22:23:44
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torch.save()和torch.load():torch.save()和torch.load()配合使用,
分别用来保存一个对象(任何对象,
不一定要是PyTorch中的对象)到文件,和从文件中加载一个对象.
加载的时候可以指明是否需要数据在CPU和GPU中相互移动.Module.state_dict()和Module.load_state_dict():Module.state_dict(
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2024-03-04 15:26:09
207阅读
在统计分析中，广义估计方程（GEE）模型提供了一种有效的方法来分析重复测量或相关数据。使用R语言实现GEE模型能够帮助数据科学家从复杂数据中提炼出有意义的结果。在这篇博文中，我将以轻松的语气分享我在实现GEE模型过程中的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及生态集成的经验。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[安装R和所需的包]
## 项目方案：使用PyTorch导出模型
### 概述
本项目方案旨在介绍如何使用PyTorch将训练好的模型导出为可供推理使用的格式，以便在生产环境中部署和使用。我们将使用一个图像分类任务作为示例，通过训练一个CNN模型，并使用PyTorch提供的方法将模型导出为ONNX格式。
### 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装了PyTorch和ONNX库。可以使用以下命令来安装：
``
原创
2023-12-13 05:48:46
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晓查 安妮 为了调用各种经典机器学习模型，今后你不必重复造轮子了。刚刚，Facebook宣布推出PyTorch Hub，一个包含计算机视觉、自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心，让你调用起来更方便。有多方便？图灵奖得主Yann LeCun强烈推荐，无论是ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN还是MobileNet等经典模型，只需输入一行代码，就能实现一键调用。厉不厉害！Faceboo
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2024-07-30 19:26:57
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使用背景：将python中训练的深度学习模型（图像分类、目标检测、语义分割等）部署到Android中使用。Step1:下载并集成Pytorch Android库1、下载Pytorch Android库。 在Pytorch的官网pytorch.org上找到最新版本的库。下载后，将其解压缩到项目的某个目录下。2、配置项目gradle文件 配置项目的gradle文件，向项目添加Pytorch Andro
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2023-09-04 15:16:05
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首先，让我们导入 PyTorch 库和其他必要的库：import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoadernn库：nn库是PyTorch中的神经网络库，主要用于搭建深度学习模型。它提供了很多常用的层（如全连接层、卷积层、池化层等）和激活函数（如ReL
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2024-02-05 00:52:39
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目录1 模型的构建2 结构参数的存储与载入3 参数的存储与载入4 结构的存储与载入本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型：模型结构和参数一起载入，模型的结构载入。1 模型的构建 import tensorflow.keras as keras
class CBR(keras.layers.Layer):
def __init__(self,outpu
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2024-07-10 11:30:52
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0.前言AI模型部署的常见方案 参考: pytorch模型转TensorRT模型部署cpu: pytorch->onnx->onnxruntimegpu: pytorch->onnx->onnx2trt->tensorRTarm: pytorch->onnx->ncnn/mace/mnn在这里我们使用的是GPU的模型部署：pytorch->onnx-
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2023-10-16 20:13:58
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Tensor方案介绍1 模型方案1.1 部署流程1.2 正确导出onnx1.3 在C++中使用1.3.1 构建阶段1.3.2 反序列化模型1.3.3 执行推理2 使用TensorRT部署YOLOv52.1 下载YOLOv5源码2.2 导出YOLOv5 onnx模型2.3 在C++中使用 1 模型方案TensorRT 的安装介绍可根据博文TensorRT安装及使用教程和windows安装tenso
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2024-02-05 16:22:57
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