文章目录安装PyCharm，配置好python开发环境安装Pytorch使用Pytorch实现反向传播实现原理基本原理图激活函数损失函数还有最重要的为什么反向传播可以实现损失函数的不断下降代码实现参考 安装PyCharm，配置好python开发环境PyCharm下载 进入之后选择社区版下载。 进入安装界面选择安装路径，尽量不要下载c盘创建快捷方式，更新环境变量都勾选上之后就等待安装就行了。如果之
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2024-08-04 16:58:21
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在开发Python应用时，特别是在使用PyCharm这样的集成开发环境（IDE）时，管理Python服务的启动与重启是常见的需求。本文将详细介绍如何在PyCharm终端中重启Python服务，包括相关的代码示例和逻辑分析，以及项目管理的甘特图的表示，确保您能在实际开发中顺利进行。
### 1. 理解Python服务重启的必要性
在开发过程中，可能会对代码进行多次修改。每次修改后，您都希望能够快
原创
2024-09-17 07:04:14
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Win10中PyCharm2020.1.4安装使用入门（修订版）PyCharm是JetBrains 打造的一款Python IDE（集成开发环境，Integrated Development Environment），具备强劲的功能： 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制，该IDE还提供了一些高级功能，支持Django框架下的专业Web开发。PyCh
作为一名移动端开发人员，我觉得现在是入门深度学习的最佳时机，毕竟tensorflow也发展好几年了，Facebook也推出了pytorch，github上已经有很多开源的各种神经网络的源码，可以比较轻易的实现一些震撼自己的效果。之前在某公司的计算机视觉部工作，受到深度学习工程师的耳濡目染，离职后，自己才真正去尝试数据采集、标注、训练、移植Android端等步骤，算是草草入门了。下面分享几段学习笔记
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2024-05-16 20:53:41
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一、简介1. PaddlePaddlePaddle是百度自主研发的集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术领先、功能完备的开源深度学习平台，有全面的官方支持的工业级应用模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域，并开放多个预训练中文模型。PaddlePaddle同时支持稠密参数和稀疏参数场景的大规模深度学习并行训练，支持千亿规模参数、数百个节点的高效并行训练。PaddlePa
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2023-08-17 10:29:47
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CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本如下： 如果上述没有你想要的，参考官方文档 注：驱动是向下兼容的，其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。 CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系 注：虽有的卡驱动更新至较新版本，且CUDA Toolkit及PyTorch也可对应更新至新版本。但可能用不了，建议用稳定版 查询驱动版本nvidia-smi此处提供三种方法
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2023-10-23 23:41:31
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文章目录1、Transformer大致有3大应用2、Transformer的整体结构图3、如何处理batch-size句子长度不一致问题4、MultiHeadAttention（多头注意力机制）5、前馈神经网络6、Encoder中的输入masked7、完整代码补充知识： 1、Transformer大致有3大应用1、机器翻译类应用：Encoder和Decoder共同使用， 2、只使用Encoder端
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2024-08-27 12:30:16
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--------------------- Pytorch 与 numpy 区别----------------------------##################################################################################################################
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2023-12-21 12:26:07
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Pytorch学习（二）使用 torchvision训练图像分类器准备数据集torchvision一. 导入torchvision的库二. 使用datasets.CIFAR10()函数加载数据库三. DataLoader用多进程加速batch data的处理四. 对数据预处理完整代码 训练图像分类器我们将按顺序执行以下步骤： 1.使用使用 torchvision 2.定义卷积神经网络 3.定义损
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2023-11-20 11:21:24
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前言在这篇博文中，将向你展示如何自由的在任何Python代码中使用Tensorboard。最近身边的一些朋友们都开始从tensorflow转战Pytorch等，Tensorflow使用静态编译的计算图并在单独的运行时环境中运行大部分应用程序，与Tensorflow相比，PyTorch允许你完全使用Python创建动态计算图，单单动态调试这一点就欲罢不能（真香警告）。但是tensorflow的孪生兄
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2024-07-24 14:18:36
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从零开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 是什么体验（二）代码基于 Python 3.5, 和 PyTorch 0.4. 代码发布在 Github repo 上。本体验分为5个部分：第1部分：理解 YOLO 的原理第2部分（本文）：创建网络结构第3部分：实现网络的前向传递第4部分：目标分阈值和非极大值抑制第5部分：博主有话说开始首先创建一个存放检测器代码的文件夹，然后再创建 Pytho
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2024-06-07 23:24:02
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1.普通环境安装（安装后不用pytorch）这种安装只可以使用 numpy，却不能使用torch。当然这是在pycharm的实验结果，当作一般学习也是可以的。numpy和torch的区别最主要是能否使用显卡算力，所以一般学习可以使用numpy。不用去配置pytorch。贴上pytorch官网连接：PyTorch明显看到，我的pytorch是已经already installed的,但是我还是又出现
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2024-08-03 22:40:27
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C++部署模型在人工智能领域，Python受到学术界的追捧，模型训练比模型部署性能更加重要。然而在实际终端部署方面，低延迟、可移植性和可适用性的需求使得Python成为一个比较差的语言。相反，C++凭借其可移植性、可适用性以及运算速度快等优势，更适合终端部署网络模型。下面我将以我做的部署ReID模型为例子，简要介绍如何利用Libtorch（or: Pytorch for C++ API）实现C++
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2023-11-23 21:51:40
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tensorflow、pytorch、keras框架的区别？1.简介 PyTorch 最大优势是建立的神经网络是动态的, 对比静态的 Tensorflow, 它能更有效地处理一些问题, 比如说 RNN 变化时间长度的输出。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。 &
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2023-08-05 14:20:56
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Pytorch 学习笔记03TensorBoard使用TensorBoard是一个用于可视化和调试深度学习模型的工具。帮助开发者更好地理解、优化和监控他们的模型训练过程。通过使用TensorBoard，开发者可以更直观地了解模型的训练过程和性能，从而更好地进行调试和优化。 （用来画图）SummaryWriter使用SummaryWriter为TensorBoard下的一个类。 初始化Summary
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2024-10-12 17:33:38
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安装Paddle和Pytorch深度学习的配置问题首先，我们要安装好Anaconda软件，安装Anaconda的过程，可以看参考文章来完成，这篇博客的安装过程是比较详细。这里要注意，Anaconda软件尽量安装在D盘或者非系统盘，因为一个深度学习环境就比较大。我在我的电脑上配置了pytorch、paddle、torch三个环境，总大小为35GB。Pytorch环境安装此过程可参考：中的Pytroc
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2023-11-21 18:35:06
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yolo不多做介绍，请参相关博客和论文本文主要是使用pytorch来对yolo中每一步进行实现 需要了解：卷积神经网络原理及pytorch实现yolo等目标检测算法的检测原理，相关概念如 anchor（锚点）、ROI（感兴趣区域）、IOU（交并比）、NMS（非极大值抑制）、LR softmax分类、边框回归等本文主要分为四个部分：yolo网络层级的定义向前传播置信度阈值和非极大值抑制输入和输出流程
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2024-01-10 13:33:42
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总有人在后台问我，如今 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架，哪个更流行?就这么说吧，今年面试的实习生，问到常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了「PyTorch」。pytorch难学吗?pytorch难学吗？pytorch并不难学，这两年，PyTorch 框架凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，几乎占据了深度学习领域的半壁江山。比起 TF 的框架环境配置不兼容，和
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2023-09-26 19:44:06
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安装好anaconda后 进入Anaconda Prompt 创建一个指定python=3.6的环境：conda create -n pytorch_gpu python=3.6（这里装anaconda时一定要选择将环境变量加入系统变量中，然后若创建环境不成功，报错指令是：CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url https://repo
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2023-12-18 16:12:07
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Pytorch模型转换Caffe模型踩坑指南，代码使用的是Github上的工程，地址：https://github.com/longcw/pytorch2caffe 操作环境：ubuntu = 14.04
miniconda 3
caffe
pytorch = 0.2.0 torchvision = 0.1.8
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2023-12-06 20:04:40
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