提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 Pytorch环境搭建-Gpytorch前言新建虚拟环境搭建pytorch环境gpytorch及jupyter配置gpytorch安装jupyter配置在这里插入图片描述查看colab上的包Jupyter notebook基础教程（启动，汉化，操作）Jupyter Notebook 指定默认打开工作目录总结 前言以下为环境搭建全过程
转载
2023-12-26 21:59:49
325阅读
一、GPG 简介签署标签与提交很棒，但是如果决定在正常的工作流程中使用它，必须确保团队中的每一个人都理解如何这样做。如果没有，将会花费大量时间帮助其他人找出并用签名的版本重写提交。在采用签署成为标准工作流程的一部分前，确保你完全理解 GPG 及签署带来的好处。Git 虽然是密码级安全的，但它不是万无一失的，如果从因特网上的其他人那里拿取工作，并且想要验证提交是不是真正地来自于可信来源，Git 提供
一、安装按照官方页面的指导，下载 GnuPG，并安装。在 Terminal 里测试安装是否成功：gpg2 --versioin注意，这里的命令是gpg2，不是gpg也不是pgp检查/Users/buchiany/.gnupg目录权限所属用户/用户组，提前解决可能会出现的错误 Permission denied 使用命令ls -al查看子目录或文件权限 使用命令sudo chown -R buchi
转载
2024-06-11 08:16:54
130阅读
文章目录补充 矩阵求导的重要性质多元高斯分布基本定义一些性质n维正态分布特征函数回顾特征函数本身的性质例边际分布的数字特征均值为0的随机变量的数字特征性质边缘分布独立等价于不相关两两变量之间相互独立延伸 子向量之间相互独立线性变换不变性线性组合 —— 一维正态分布和多维正态分布之间的关联补充 在笔记2中实际上已经写过了，但是觉得很重要 就单独再拎出来，也再补充点补充 矩阵求导的重要性质多元高斯分
转载
2024-07-11 05:38:11
72阅读
# 使用 GPyTorch 编写自定义模型
在机器学习与统计学中，高斯过程（Gaussian Process, GP）是一种强有力的非参数回归方法。GPyTorch 是一个建立在 PyTorch 之上的高斯过程框架，使得模型的构建和训练变得相对简单。本文将介绍如何使用 GPyTorch 编写自定义模型，并结合代码示例进行说明。
## GPyTorch 简介
GPyTorch 是一个专门为构建
这篇文章主要想介绍下高斯过程的概念以及它在控制中的应用，并且结合模型预测控制讲一下GP-based MPC的简要内容。%================================1、Gaussian Processes：高斯过程高斯过程是概率论和统计学中的一个重要概念，也是一种很重要的机器学习算法，广泛应用于诸多领域。首先，其实刚接触高斯过程比较难理解，特别容易跟高斯分布混淆。
autograd包为tensors上的所有操作提供自动微分。是一个按运行定义的框架，这意味着你的反向求导是由代码的运行方式定义的，并且每个迭代都可以是不同的。一、torch.Tensortorch.Tensor是autograd包的中心类。1. 自动求导将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将开始跟踪其上的所有操作(比如加减乘除等等计算)。完成计算后，可调用.backw
转载
2023-10-08 00:32:30
187阅读
1、网络模型创建步骤模型模块中分为两个部分，模型创建和权值初始化；模型创建又分为两部分，构建网络层和拼接网络层；网络层有卷积层，池化层，激活函数等；构建网络层后，需要进行网络层的拼接，拼接成LeNet，AlexNet和ResNet等。创建好模型后，需要对模型进行权值初始化，pytorch提供了丰富的初始化方法，Xavier，Kaiming，均匀分布，正态分布等。 以上一切都会基于nn.Module
转载
2023-10-19 22:16:18
86阅读
作者：Edison_GPyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。转自《机器之心》近日，PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11，此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成，由 434 位贡献者完成。此外，本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchData 和 functorch 的 Beta
转载
2024-03-14 08:39:10
90阅读
# PyTorch下的贝叶斯优化入门指南
贝叶斯优化是一种用于优化函数的策略，尤其适用于评估代价高昂的函数，比如超参数调优。在本指南中，我们将通过使用PyTorch和一个库（如`gpytorch`或`sci-kit-optimize`）来实现贝叶斯优化。以下是整体流程的概述。
## 贝叶斯优化流程
| 步骤 | 描述
libtorch默认是将cpu性能全部耗光，cpu利用率达到95%，需要设置并行计算的线程数，设置函数是torch::set_num_threads(1);python版本的torch.set_num_threads(1) resnet50模型cpu型号：I7 4770 3.6HZ 内存16Gpytorch 单线程cpu速度大概285ms 增加线程速度反而降低 两个线程300
转载
2023-07-04 15:16:24
901阅读
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GPyTorch 团队发布了 PyTorch 1.8 版本。该版本整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对 AMD ROCm 的支持。此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提
转载
2023-12-21 23:03:52
148阅读
