我的电脑：Windows 10 系统 64位介绍Git for Windows 软件就是 Git；GitHub For Windows 软件是GitHub公司做的一个超级低门槛的使用软件，非常好。安装在Windows上下载：https://desktop.github.com/安装时，不管是以普通用户的身份，还是以管理员的身份运行 GitHubSetup.exe 软件。都会出现下面的结果：（这是在
GITHUB:https://github.com/pytorch/hub
模型：https://pytorch.org/hub/research-modelsFacebook官方博客表示，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广
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2024-01-06 23:20:01
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一、Aanconda的安装可以参考笔者的这篇博客：Anaconda安装详细教程二、准备工作1、查看本机的python的版本(本机python解释器版本为3.8.5) 2、单击启动Anaconda Prompt创建新虚拟环境 3、在Anaconda Prompt依次执行以下命令，创建名字为pytorch的虚拟环境# -n后表示的是创建虚拟环境名，python=版本号，即为cmd查看的本机的pytho
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2023-10-18 08:51:57
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在进行PyTorch开发时，我遇到了一个复杂的问题，该问题引起了团队的广泛关注，尤其是在模型训练过程中出现的不一致性。这不仅影响了模型的准确性，还延误了项目进度，导致开发资源的浪费，因此对此问题进行系统的分析和解决非常必要。
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## 背景定位
在实际业务中，PyTorch是我们用于构建和训练机器学习模型的主要框架。然而，在使用GitHub进行版本控制和协同开发时，团队成员
在完成Glow论文学习后，对github上一个复现的仓库进行学习，帮助理解算法实现过程中的一些细节；所选择的复现仓库是基于pytorch实现，链接为https://github.com/rosinality/glow-pytorch。Glow是基于Flow的模型的，其结构很直接，数学原理确定，在定义模块时，要保证模型可以逆向运算。本仓库中的代码主要在model.py和train.py中，结构、逻辑
一直以来，PyTorch就以简单又好用的特点，广受AI研究者的喜爱。但是，一旦任务复杂化，就可能会发生一系列错误，花费的时间更长。于是，就诞生了这样一个“友好”的PyTorch Lightning。直接在GitHub上斩获6.6k星。首先，它把研究代码与工程代码相分离，还将PyTorch代码结构化，更加直观的展现数据操作过程。这样，更加易于理解，不易出错，本来很冗长的代码一下子就变得轻便了，对AI
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2024-03-13 14:24:48
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1.代码结构目录结构如下：配置信息：包含许多训练或者测试的一些信息配置，比如backbone选用的模型结构等；数据读取：里面是一个pytorch的Dataloder，我们可以自定义，其中__getitem__用于迭代时输出图像与label数据对；模型：这里面含有backbone结构，loss损失函数等结构；脚本：这里面放了一些其他的用于后续处理的脚本。test：测试脚本train：训练脚本2.关键
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2023-08-09 15:07:29
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PyTorch学习笔记3—PyTorch深度学习入门（一）—基本方法1. 基本方法1.1 创建未初始化的矩阵1.2 创建一个随机初始化的矩阵1.3 创建一个0填充的矩阵，数据类型为long1.4 创建tensor并使用现有数据初始化1.5 获取 size1.6 加法1.7 torch.view改变张量的维度和大小1.8 .item()获取标量的数值1.9 Tensor基本数据类型1.10 Num
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2023-08-16 16:22:54
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# 使用 PyTorch 进行深度学习模型训练
深度学习已成为现代人工智能领域的重要组成部分，而 PyTorch 作为一个开源的深度学习框架，以其灵活性和便捷性受到越来越多研究者和开发者的青睐。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 进行模型训练，并提供基本的代码示例。
## 为什么选择 PyTorch？
PyTorch 提供了一种动态计算图，使得调试和开发模型变得更加直观。在 P
# 实现"Github resnext pytorch"的步骤和代码指导
## 1. 了解resnext模型及其在PyTorch中的实现
首先，我们需要了解resnext模型是什么以及在PyTorch中如何实现。ResNeXt是在ResNet基础上进行改进的模型，它引入了一个新的结构单元，称为"cardinality"，用于增加网络的表达能力。
## 2. 下载并安装PyTorch
在实现"G
原创
2024-04-25 07:50:46
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本系列目录：PyTorch学习笔记（一）：PyTorch环境安装PyTorch学习笔记（二）：简介与基础知识PyTorch学习笔记（三）：PyTorch主要组成模块PyTorch学习笔记（四）：PyTorch基础实战PyTorch学习笔记（五）：模型定义、修改、保存PyTorch学习笔记（六）：PyTorch进阶训练技巧 PyTorch学习笔记（七）：PyTorch可视化 Py
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2024-01-17 00:36:52
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目录0 专栏介绍1 Gym介绍2 Gym安装3 基本指令3.1 `make()`3.2 `reset()`3.3 `step()`3.4 `close()`4 常见问题参考资料 0 专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现，帮助读者理解并快速上手开发。同时，辅以各种机器学习、数据处理技术，扩充人工智能的底层知识。?详情：《Pyto
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2023-09-10 12:25:06
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导师的课题需要用到图片分类；入门萌新啥也不会，只需要实现这个功能，给出初步效果，不需要花太多时间了解内部逻辑。经过一周的摸索，建好环境、pytorch，终于找到整套的代码和数据集，实现了一个小小的分类。记录一下使用方法，避免后续使用时遗忘。感谢各位大佬的开源代码和注释！一、数据处理项目文件夹为Project2，使用的是五种花朵的数据集，首先有spilt_data的代码将已经分好文件夹的数据集分类成
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2023-12-18 20:14:44
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# PyTorch Position Embedding
Position embedding is a technique used in deep learning models, specifically in natural language processing (NLP) tasks, to provide
原创
2023-11-10 14:39:37
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# 使用 PyTorch 实现房价预测
在本篇文章中，我们将通过 PyTorch 库实现一个简单的房价预测模型。我们会逐步进行，每一步都会详细解释所需的代码。最后，我们还会展示一些预测结果的可视化。以下是实现房价预测的流程：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|--------------|
原创
2024-09-12 05:21:43
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作者曹培信、池俊辉据悉，今年春运期间，全国铁路发送旅客人次同比将增长 8.0%。达到 4.4 亿人次，2020 年铁路春运自 1 月 10 日开始，2 月 18 日结束，共 40 天，节前 15 天，节后 25 天，今年的 12 月 12 日起日 1 月 10 日火车票正式发售。即使再难，家还是要回的，票还是要抢的，所以这一周，GitHub 上用 python 抢票的项目又重回 top 榜单。这个
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2024-06-06 11:37:54
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在进行 PyTorch 模型训练时，很多开发者会遇到如何在 GitHub 上进行有效管理和共享的问题。本文将通过逐步解析 PyTorch 模型训练的过程，帮助你实现环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等各个方面的最佳实践。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们有一个适合的开发环境。以下是我们需要的依赖包及安装指南：
1. **Python 3.x**
2. **PyT
# Inception Block in PyTorch: A Guide with Code Examples
## Introduction
Inception block, introduced in the famous paper "[Going Deeper with Convolutions]( by Christian Szegedy et al., is a fundamen
原创
2023-12-12 11:42:48
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# PyTorch GitHub 学习示例指南
## 流程概述
在开始使用 PyTorch 的 GitHub 示例进行学习之前，首先要了解整个流程。以下是实现“PyTorch GitHub 学习示例”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建 GitHub 账号 |
| 2 | 查找 PyTorch 示例代码 |
| 3 | 克隆示例
原创
2024-09-07 03:47:44
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文章目录 一、LaneNet 算法详解 1.1 LaneNet 简介1.2 整体结构分析1.3 LaneNet 网络结构1.4 H-Net 网络结构1.5 LaneNet 性能优点二、手把手带你实现 LaneNet2.1 项目介绍2.2 环境搭建2.3 准备工作2.4 模型测试 一、LaneNet 算法详解 1.1 LaneNet 简介传统的车道线检测方法依赖于手工提取的特征来识别，如颜色的特征
