Pytorch学习笔记——合并与分割torch.cattorch.cat(tensors,dim=0,out=None)作用：torch.cat是将两个tensor拼接在一起torch.cat主要有两种用法，一种是按维数0拼接（按行拼接），另一种是按维数1拼接（按列拼接）按维数0拼接（按行拼接）example我们首先先创建两个二维张量x和y，分别是1行3列和2行3列import torch
x=t
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2023-10-20 18:14:07
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翻译自 PyTorch 官方
Blog 并添加少量修改
MMCV 自
v1.4.7 开始提供 PyTorch1.11 预编译包
前言近日，PyTorch 推出 PyTorch 1.11，本次亮点可总结为如下 ：
TorchData：一个新的用于通用模块化数据加载的库，可以轻松构建灵活、高性能的数据 pipeline
functorc
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2023-12-03 23:08:50
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在深度学习和计算机视觉领域，PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架。在进行图像处理任务时，常常需要对图像进行上采样（upsample），以调整图像的尺寸。本文将探讨“PyTorch upsample怎么使用”这一主题，帮助读者更好地理解其应用及相关问题。
## 问题背景
在使用PyTorch进行计算机视觉任务时，图像的数据预处理及处理过程需要考虑图像的大小。通过对图像的上采样，可以提高模型
在现代数据科学与人工智能领域，使用 Jupyter Notebook 搭配 PyTorch 进行深度学习项目已成为一种流行的实践方式。然而，对于新手用户来说，如何将这两者有效结合，可能会面临一些挑战。以下是针对“Jupyter怎么使用PyTorch”的问题分析和解决方案，内容将涵盖从背景到验证测试的完整过程。
### 问题背景
在进行深度学习项目时，许多用户希望通过 Jupyter Noteb
学习笔记，研一用自己电脑随便配置的，只求能弄好，以后配电脑了重新配置环境时方便自己查看。默认已安装PyCharm和Anaconda(注：安装时配置好环境变量)配置思路：安装好PyCharm和Anaconda,一定要配置好环境变量根据显卡安装驱动，即：CUDA在Anaconda Prompt中创建pytorch环境在pytorch环境安装和驱动对应的pytorch库1. CUDA 右击我的
# 使用PyTorch进行GPU加速：解决实际问题
在深度学习中，计算资源的有效利用是加速模型训练的关键。PyTorch作为一个灵活并富有表现力的深度学习框架，允许用户轻松地将计算任务转移到GPU上。本文将通过一个实际的问题来演示如何使用PyTorch在GPU上进行模型训练，同时给出完整的代码示例和工作流程图示。
## 实际问题
假设我们要构建并训练一个简单的卷积神经网络（CNN），以对CI
原创
2024-08-07 08:04:04
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# PyTorch 中的 GroupNorm 使用方案
在深度学习中，归一化技术常用于加速训练，减少训练时间，同时提高模型的泛化能力。常见的归一化方法如 Batch Normalization，但是在小批量数据时，Batch Normalization 可能效果不佳。此时，Group Normalization（GroupNorm）提供了一种有效的替代方案。它通过将通道划分为若干组，并在组内进行
1.输出的维度和数据集的label大小不一致RuntimeError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes' failed. at C:\w\1\s\tmp_conda_3.7_055457\conda\conda-bld\pytorch_1565416617654\work\aten\src\TH
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2024-04-15 15:09:14
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在现代应用开发中，深度学习模型的集成越来越普遍。其中，Django作为一个广受欢迎的Web框架，可以轻松集成不同的机器学习模型，包括PyTorch模型。本文将详细阐述如何在Django项目中使用PyTorch模型，并帮助开发者轻松完成这个过程。
### 问题背景
用户场景还原：设想一个电商平台，用户希望通过图像识别来获取商品信息。电商平台利用Django框架搭建，而商品图像分类模型则使用PyT
# 如何测试 PyTorch 是否使用 GPU
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 GPU 加速，这使得模型训练和推理的速度大大提升。对于研究人员和开发者来说，确保 PyTorch 正确配置并能够利用 GPU 资源是至关重要的。本文将详细探讨如何测试 PyTorch 是否能够使用 GPU，提供代码示例，并通过图表使流程更加清晰。
## 流程概述
在开始测试之前，我们首先要了解整个
原创
2024-09-01 05:31:10
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文章目录1. 简介2. 概述2.1. 什么是GAN（生成对抗网络）2.2. 什么是DCGAN（深度卷积生成对抗网络）3. 输入4. 数据5. 实现5.1. 权重初始化5.2. 生成器5.3. 判别器5.4. 损失函数和优化器5.5. 训练5.5.1. 第一部分 - 训练判别器5.5.2. 第二部分 - 训练生成器6. 结果6.1. 损失随迭代次数的变化趋势图6.2. 可视化G的训练过程6.3.
在使用PyTorch进行深度学习任务时，使用验证集是非常关键的一步。验证集能够帮助我们在模型训练过程中评估模型的性能，避免过拟合现象。那么如何有效地使用验证集呢？接下来我们详细探讨这个问题。
## 问题背景
在深度学习模型的训练过程中，分割数据集为训练集、验证集和测试集是常规做法。尤其是验证集，它的存在极大地影响模型的性能评估和调优，能够实时监控模型对未见过数据的泛化能力。若未合理使用验证集，
Pycharm + git 进行结合使用第一步：Pycharm配置本地安装的Git测试框架的负责人：编写好一套能用的基础框架代码 --- 》 上传到公司远程仓库 --- 设置团队协作成员团队其它成员 通过pycharm直接克隆代码到本地 ---》再根据公司的代码管理策略进行操作第一步：针对项目创建git 仓库 相当于 git
目标：理解Pytorch Tensor 库和神经网络训练一个小的神经网络来分类图片。本手册假定你对numpy库有一个基本的了解。 注意：确保你的测试环境已经安装了torch 和 torchvision 包 Pytorch是什么?Pytoch是一个基于Python的科学计算的包，目标使用者有两类：替换NumPy以达到使用GPU算力的目的一个深度学习的研究平台，能够提供
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2023-09-20 16:32:24
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# 在PyCharm中使用PyTorch进行图像分类
## 引言
PyTorch是一个流行的深度学习框架，因其灵活性和强大的功能被广泛应用于学术研究和工业界。在本教程中，我们将通过一个简单的图像分类项目，来探索如何在PyCharm中使用PyTorch。我们将使用Fashion MNIST数据集，该数据集包含10种服装类别的灰度图像。
## 环境准备
### 1. 安装PyCharm
首先
Transformer 模型是 AI 系统的基础。已经有了数不清的关于 "Transformer 如何工作" 的核心结构图表。但是这些图表没有提供任何直观的计算该模型的框架表示。当研究者对于 Transformer 如何工作抱有兴趣时，直观的获取他运行的机制变得十分有用。Thinking Like Transformers 这篇论文中提出了 transformer 类的计算框架，这个框架直接计算和
近期手上有几个需要PyTorch的项目，自己在搭建环境时遇到了各种各样的问题，花了很长时间才解决。为了让后来的人少走弯路，特意整理一下。整体上整个过程可以分为大步：环境准备：windows 10, python 31. (optional) 安装Visual Studio（VS）。如果电脑上没有VS， 在安装CUDA时，有一个环节会提醒说电脑上检测不到VS，部分功能可能无法实现。我下载的版本为Mi
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2024-06-20 12:55:21
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关于模型训练有两种方法，一种是直接使用C++编写训练代码，可以做到搭建完整的网络模型，但是无法使用迁移学习，而迁移学习是目前训练样本几乎都会用到的方法，另一种是使用python代码训练好模型,将python模型导出为C++可调用的模型，这里具体介绍第二种。Yolov3的pytorch实现：
https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3git
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2023-11-30 17:49:49
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注意力机制 CVPR2021 Coordinate Attention || Pytorch代码实现即插即用！一、Coordinate Attention 简介二、使用步骤1.结构图1.pytorch 代码 即插即用！提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：CoordAttention简单灵活且高效，可以插入经典的轻量级网络在几乎不带来额外计算开销的前提下，提升网络的精度。实验表明，CoordA
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2023-10-13 13:10:49
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1. 前言Pytorch 目前是炙手可热的深度学习框架。和 TensorFlow 比较起来学习曲线更加平滑，不用写大量的样板代码就可以对网络进行训练和使用。在最新版本的 Pytorch 中开始支持 Java 。但是安装 Pytorch 并不是很容易的事。今天就来说一下如何利用 Conda 安装 Pytorch2. Conda这里简单提一下 Conda ，Conda 是一个开源的、跨平
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2024-08-14 11:43:03
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