昨天研究了下如何用C++和node交互，在node的程序中，如果有大数据量的计算，处理起来比较慢，可以用C++来处理，然后通过回调（callback的形式），返回给node。首先，先来看看node 是如何和C++交互吧。前提：需要安装nodejs 环境，安装node-gyp 包。采用npm 方式安装，这个太方便了，修改本文件夹下面的package.json 依赖选项，然后执行npm insta
深度学习框架训练模型时的代码主要包含数据读取、网络构建和其它设置三个方面 。1、 数据读取具体步骤主要包含： 1. 定义torch.utils.data.Dataset数据接口 2. 使用torch.utils.data.DataLoader将数据接口封装成数据迭代器。数据读取部分包含如何将你的数据转换成PyTorch框架的Tensor数据类型。当使用PyTorch
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2023-10-20 10:47:30
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如何使用GPU训练Pytorch模型这两天的深度学习实验真实让人头疼，传说中的“猫狗大战”，对模型的训练用CPU的话9h起步，12h是常态，大学生哪耗得起，因此查找资料搭建了GPU环境。确定CUDA版本首先你需要知道自己的电脑处理器，再去官网查看对应的CUDA版本：我的处理器low了点，只配9.0的CUDA。下载CUDA及对应版本的pytorch然后你就需要知道9.0的CUDA怎么下载，很简单，找
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2023-09-10 09:50:35
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pytorch怎么调用A卡
在深度学习领域，PyTorch 是一种流行的开源框架，广泛用于研究和生产。而在硬件加速方面，AMD 的 A 卡（显卡）在近年来逐渐崭露头角。然而，不少开发者在使用 PyTorch 时发现，调用 A 卡并不如调用 NVIDIA 显卡那样顺畅。这对于依赖深度学习模型训练的业务产生了显著影响，尤其是在高并发和大规模数据计算的场景中。
### 问题背景
随着深度学习应用的
要在PyTorch中调用EfficientNet，我们通常会利用现成的库来简化模型的使用和加载。EfficientNet 是一系列针对图像分类的 pre-trained 神经网络模型，它有着更有效的参数使用和计算效率。本文将详细讲解如何在 PyTorch 中使用 EfficientNet，包括环境安装、模型加载、使用案例及其应用等。
## 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了必要的库。我们
目录1. 任务定义2. 两个框架的算子具体实现2.1 双线性差值2.2 坐标变换2.3 双线性差值实现3. Pytorch源码分析和编译3.1 源码获取3.2 目录结构3.3 编译3.4 测试4. Pytorch算子扩展4.1 双线性算子前向推理cpu和cuda版本4.2 双线性算子反向传播cpu和cuda版本5. 测试Pytorch算子6. 附录github地址：https://github.c
# PyCharm中调用PyTorch的详细方案
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架。对于数据科学家和工程师来说，使用PyCharm等集成开发环境（IDE）来开发和调试PyTorch代码是非常重要的。本文将详细介绍如何在PyCharm中调用PyTorch，并提供具体的代码示例，帮助你高效地进行深度学习模型的开发。
## 1. 安装必要的软件
在开始之前，我们需要确保
# Python爬虫与Node.js的整合：解决实际问题的示例
在当前的互联网环境中，数据获取变得越来越重要。Python作为一种强大的爬虫语言，能够轻松地提取网页数据；而Node.js则因其高效的异步I/O能力在网络开发中尤为流行。将这两者结合，可以创建出更加灵活和高效的数据抓取工具。本文将介绍如何使用Python爬虫调用Node.js来解决实际问题，并提供示例代码。
## 1. 背景介绍
一、关于warp-ctc CTC可以生成一个损失函数，用于在序列数据上进行监督式学习，不需要对齐输入数据及标签，经常连接在一个RNN网络的末端，训练端到端的语音或文本识别系统。CTC论文 CTC网络的输入CTC网络的输入是一个样本（图像）经过网络（一般是CNN+RNN）计算后生成的特征向量（特征序列），这部分可参考CRNN论文 特征序列里各个向量是按序排布的
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2024-05-27 18:21:01
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通过模块express来写接口express介绍案例解决跨域问题安装cors模块代码中，在所有接口之前，加载cors使用express 搭建web服务器// 1) 加载 express 模块
const express = require('express');
// 2) 创建 express 服务器
const app = express();
// 3) 监听浏览器请求并进行处理
ap
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2024-04-15 19:54:33
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在计算机视觉领域，我们经常需要对图像进行预处理，而随机裁剪作为一种常用的数据增强技术，能够提高模型的泛化能力。本文将详细记录如何在 PyTorch 中调用随机裁剪功能，包括从背景、错误现象到解决方案的全流程说明。
## 问题背景
在深度学习的训练过程中，数据增广是提升模型性能不可或缺的一环。随机裁剪能够有效提升模型对图像的鲁棒性，使得模型在面对不同的输入时依然能够保持较高的识别精度。以下是我们
C++ 扩展有两种形式：它们可以使用 setuptools“提前”构建，或者通过 torch.utils.cpp_extension.load()“及时”构建。 我们将从第一种方法开始，稍后讨论后者。使用setuptools构建对于“提前”风格，我们通过编写 setup.py 脚本来构建我们的 C++ 扩展，该脚本使用 setuptools 编译我们的 C++ 代码。 对于 LLTM，它看起来很
在Java中调用PyTorch模型通常涉及到使用Java的深度学习库或者通过Python的接口来实现。本文将介绍两种方法来实现这一目的。
### 使用Java的深度学习库
一种方法是使用Java的深度学习库，如DL4J（DeepLearning4J）或者ND4J。这些库提供了Java中的神经网络模型训练和推理功能，可以方便地与PyTorch模型进行集成。
首先，需要将PyTorch模型保存为
原创
2024-06-18 05:57:00
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需求来源由于使用Electron使用开发桌面端，同时也需要连接硬件设备，单纯使用js方法无法完成，需要通过Node调用dll动态库方式完成。版本说明：node v12.18.3 （32位）npm 6.14.6python 2.7.15 (3.x版本不支持)注意事项dll动态库在windows系统下才能使用dll动态库和node同时都是32位，或者都是64位，一般情况下会使用32位，这样能兼容到64
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2023-12-21 06:33:15
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Win10下Pytorch的cuda环境配置jupyter notebook出现如下问题：显卡型号为NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti使用torch.cuda.is_available()判断显示True,但是无法将tensor数据加载到GPU上。根据错误提示，显示**CUDA*型号不兼容。查看显卡CUDA版本 打开Anaconda Prompt，输入命令nvidia-smi（命
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2023-08-11 15:36:04
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默认前置条件已安装驱动、CUDA、cudnn、pytorch。这里以ubuntu20.04，驱动470，CUDA11.1.1，cudnn8.1.1，pytorch1.12，tensorrt7.2.3.4为例。简介tensorrt主要用于优化模型推理速度，是硬件相关的。主要有两种将torch转化为tensorrt的方式：1. github路线：首先保存模型的.pth权重文件，然后将其转化为.wts文
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2024-01-27 13:26:40
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0. 目录 文章目录0. 目录更新 2020.05更新2020.061. 对 resnest 网络进行加速2. 主要内容2.1 准备阶段2.2 主要代码 更新 2020.05onnx将模型转为trt或者其他inference是一种比较通用的方式，博主测试过程中发现，onnx转换出来的模型会稍慢与纯trt api 写出来的模型，nvidia官方也有说到过onnx存在效率非最优以及微小数值差异的问题。
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2023-12-30 15:02:15
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基于pytorch复现ResNet前言 最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。 后期会补上使用数据训练的代码。 完整的代码在最后。 python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的 一是帮助自己巩固知识点； 二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足； 三是希望可以给大家一个参考。
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2023-09-25 12:42:48
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model.pyimport torch.nn as nn
import torch
#首先定义34层残差结构
class BasicBlock(nn.Module):
expansion = 1 #对应主分支中卷积核的个数有没有发生变化
#定义初始化函数（输入特征矩阵的深度，输出特征矩阵的深度（主分支上卷积核的个数），不惧默认设置为1，下采样参数设置为None）
de
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2023-10-19 11:08:01
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归一化操作：模型：import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F #调用F.函数
class ResBlk(nn.Module): # 定义Resnet Block模块
"""
resnet block
"""
def __init__(self,
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2023-08-30 13:52:19
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