1 Python创始人-吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）（龟叔）1989年的圣诞节期间，Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。2 Python 的发展史1
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2024-07-21 16:50:37
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上一篇文章我们讲解了第一个神经网络的模型，这一篇我们来聊聊梯度下降。大佬说梯度下降是深度学习的灵魂；梯度是损失函数（代价函数）的导数，而下降的目的是让我们的损失不断减少，达到模型收敛的效果，最终拟合出最优的参数w。所以，我们要先从损失函数（代价函数）说起。损失函数从上一篇我们知道这个神经网络的模型是：y = wx + b对于单一个样本（x, y），它的损失值就是：loss = wx + b - y
线性回归简单实现由于正规方程在实际应用中十分受限，所以我们一致采用最普遍的优化方式：小批量梯度下降梯度下降原理： 小批量梯度下降： 对于小批量梯度下降，我们需要通过我们CPU和GPU的性能选择批量\(b\)大小，学习率lr的选择等，但是在目前的话，我们还无需理会过多。我们使用一下的模型进行学习： $$\mathbf{y}= \mathbf{X} \mathbf{w} + b + \mathbf\e
参考目录： 1 背景2 深度可分离卷积
2.2 一般卷积计算量2.2 深度可分离卷积计算量2.3 网络结构3 PyTorch实现本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的，但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构，所以本着本系列是给“小白”初学者学习的，所以这一课先讲解MobileNet，然后下一课讲解SENet，然后再下一课讲
LightingandRenderingScenes_译在这个教程中，你会学到怎样快速设置场景实现高视觉保真渲染和截图。然而这些技术的一部分是为实时体验，这些设置的一部分为实时体验可能太重表现了。你会学到怎样: 1）设置和调整全球后处理体积 2）添加体积云 3）编辑保存相机视图 4）编辑下播放中截取高分辨率图预备： 知道怎样设置一个基础的CesiumforUnreal应用。在CesiumforUn
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2024-05-26 21:48:42
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使用miniconda在服务器上配置pytorch_gpu运行环境，pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0， scp上传下载文件简单介绍。
1. 安装miniconda下载安装包wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.c
文章目录1. 问题描述2. 编译安装前准备3. 编译安装4. 编译好之后使用 1. 问题描述ubuntu20.04 ros2 humble使用1.8.0 libtorch出现coredump，提示加载模型失败：torch::jit::load(std::cxx11::basic_string<char, std::char_traits, std::allocator const&
# PyTorch Lightning与Lightning的关系入门
在深度学习的领域，PyTorch因其灵活性与简洁性受到了广泛的欢迎。为了简化PyTorch的训练过程，**PyTorch Lightning**应运而生。同时，**Lightning**是一个用于简化深度学习实验、工程化与再现性的平台。接下来，我们将深入了解这两者之间的关系，并通过示例代码演示其基本使用。
## 整体流程
# 学习 PyTorch Lightning 的入门指南
随着深度学习的迅猛发展，框架如 PyTorch 和 TensorFlow 逐渐成为了开发者的首选。然而，PyTorch 需要处理大量的样本、模型和实验管理，PyTorch Lightning 正是在这样的背景下应运而生，为用户提供了一种轻松上手和结构化的方式来构建 PyTorch 应用程序。
本文将带你一步一步了解如何使用 PyTorc
原创
2024-09-11 06:30:52
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pytorch是有缺陷的，例如要用半精度训练、BatchNorm参数同步、单机多卡训练，则要安排一下Apex，Apex安装也是很烦啊，我个人经历是各种报错，安装好了程序还是各种报错，而pl则不同，这些全部都安排，而且只要设置一下参数就可以了。另外，根据我训练的模型，4张卡的训练速度大概提升3倍，训练效果（图像生成）好很多，真香。另外，还有一个特色，就是你的超参数全部保存到模型中，如果你要调巨多参
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2023-11-20 22:08:02
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由于最近涉及下游任务微调，预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning，使用了典型的VLP(vision-language modeling)的训练架构，如Vilt代码中：https://github.com/dandelin/ViLT，这类架构中只涉及到预训练，但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程。因此可以使用wandb的sweeps来对下游任务进行超参数搜索。问题Vilt
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2023-08-27 19:05:57
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# PyTorch Lightning Epoch 实现教程
## 1. 流程概述
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch Lightning框架实现一个epoch的训练过程。PyTorch Lightning是一个用于简化PyTorch训练循环的轻量级框架，它提供了许多有用的功能和抽象，使得训练过程更加易于管理和扩展。
在这个任务中，我们需要教会一位刚入行的小白如何实现"pytorch
原创
2023-10-21 10:26:21
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# PyTorch Lightning: 简化 PyTorch 的深度学习训练框架
## 引言
深度学习已经成为当今人工智能领域最热门的技术之一。PyTorch 是一个非常受欢迎的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来帮助开发者快速构建和训练神经网络模型。然而，使用原始的 PyTorch 进行训练时，开发者需要编写大量的样板代码来处理训练循环、验证和测试等任务。为了简化这些任务，提高开发效率，
原创
2023-08-01 02:42:59
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Regularization正则化在Deep Learning1书中，是这么定义正则化的：“any modification we make to a learning algorithm that is intended to reduce its generalization error, but not its training error.”PyTorch的 优化器使用参数正则化去限制模型
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2024-07-09 21:48:27
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命令行接口CLICLI可以很容易地配置训练（主要是model、data、trainer）时的各个参数，将代码与配置分离，避免直接改动代码。安装依赖pip install "pytorch-lightning[extra]"创建LightningCLI实例化一个 LightningCLI 对象，类似Trainer对象一样使用，只是不在py文件中直接运行，而是等待命令和参数后运行。# main.py文
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2023-12-06 16:37:06
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1.题目链接。题目大意：给定平面上n个点和一个距离r，任意两个点之间有边的条件是：两个点的欧几里得距离小于等于r并且这两个点之间完全图有n^(n-2)棵...
原创
2022-07-01 10:29:57
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文章目录前言注意事项一、配置pytorch环境需要注意二、pytorch 安装注意三.安装依赖四.下载yolov5源码以及依赖下载注意 前言此文章作为我搭建yolov5深度学习环境学习记录. 环境为 torch=1.7.0 win10或者win11 基础环境搭建 如anaconda安装，pytorch安装可以搜索 Bubbliiiing 这位博主 注意事项需要注意的事 在安装前查看自己cuda版
# PyTorch Lightning 教程
## 引言
在深度学习的迅速发展中，各种框架和工具应运而生。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，而 PyTorch Lightning 则是一个构建于其上的高层次接口，旨在简化复杂模型的训练流程，提高代码的可读性和可维护性。
本文将通过简单的例子，介绍 PyTorch Lightning 的基本概念及其使用方法，并通过 UML 关系图和
Lightning
Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
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原创
2023-04-24 09:40:41
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决策单调。整体二分。
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2016-09-21 19:06:00
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