%matplotlib inline
%matplotlib inline训练一个分类器上一讲中已经看到如何去定义一个神经网络，计算损失值和更新网络的权重。 你现在可能在想下一步。关于数据？一般情况下处理图像、文本、音频和视频数据时，可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中。 然后把这个数组转换成 torch.*Tensor。图像可以使用 Pillow, OpenCV音频可以使
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2023-11-21 16:32:58
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一、PyTorch的简介和安装 因为在学习pytorch之前就已经配置和安装好了相关的环境和软件，所以这里就不对第一章进行详细的总结，就简要总结一下：1.1 pytorch的发展 去了P
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2023-09-07 11:36:13
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PyTorch：关于Dataset，DataLoader 和 enumerate()本博文主要参考了 Pytorch中DataLoader的使用方法详解 和 pytorch：关于enumerate，Dataset和Dataloader 两篇文章进行总结和归纳。DataLoader 隶属 PyTorch 中 torch.utils.data 下的一个类，任何继承 torch.utils.data.D
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2024-08-09 13:13:56
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系列文章目录第一章 pytorch的基本介绍第二章 pytorch的基本操作 第三章 pytorch的小特性 文章目录系列文章目录前言一、什么是自动广播，向量化？二、自动广播注意点1. tensor不能为空2. 从尾部开始计算3. 两个tensor的维度尺寸可以相等，不相等则要满足至少一个条件，维度为1或缺少三、内存共享1 操作通过加后缀“_2 Tensor与NumPy转换，是共用内存的3 通过T
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2024-04-16 15:27:01
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作者 | 侠肝义胆陈浩天实现梯度反转非常多坑，我来一一总结。首先是pytorch版本的问题，一般旧版的这样写，定义一个类，然后用函数的方式去调用：from torch.autograd import Function
class GradReverse(Function):
def __init__(self, lambd):
self.lambd = lambd
3. 图象分类通过前面两章的学习，我们已经了解 Pytorch 框架跟 OpenVINO™ 工具套件框架的用途，并且搭建好了开发环境，为本章学习做好了准备工作。本章介绍计算机视觉的基础任务之一图象分类的基本概念、深度学习对图象分类任务的推进与影响，常用的图象分类网络，基准数据集。Pytorch 框架自带的图象分类预训练模型库中模型、使用预训练模型实现图象分类、如何导出模型为 ONNX 格式，使用
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2024-01-14 11:03:20
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这一篇文章，来讲解一下可变卷积的代码实现逻辑和可视化效果。全部基于python，没有C++。大部分代码来自：https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv 但是我研究了挺久的，发现这个人的代码中存在一些问题，导致可变卷积并没有实现。之所以发现这个问题是在我可视化可变卷积的检测点的时候，发现一些端倪，然后经过修改之后，可以正常可视化，并且精度有所提升。1 代
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2023-08-03 23:18:07
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最近有个小项目要搞姿态识别，简单调研了一下2D的识别：基本上是下面几种（单人）single person
直接关键点回归heatmap，感觉其实就是把一个点的标签弄成一个高斯分布（多人）multi person
自顶向下：先把人圈出来，再针对单个人做检测自底向上：把所有关键点弄出来，再聚合适配到个人这个不是本文重点，笔者也还没吃透，可以看这篇综述：Deep Learning-Based
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2023-10-20 08:39:45
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这里写目录标题注：还在学习中，会继续维护一、入门语法1.1、创建张量1.1.1使用python基础数据结构创建张量（torch会自动推测元素的数据类型）1.1.2使用numpy数组创建张量1.1.3使用一个张量的参数来创建一个新的张量1.1.4使用一个元组数据结构的数据来指定张量的维度（维度里面一个数字代表一个维度）1.2张量的属性（Attributes）1.3操作张量（张量的运算）1.3.1张
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2023-08-13 22:36:51
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作者：Yuval Greenfield编译：ronghuaiyang最常见的神经网络错误：1)你没有首先尝试过拟合单个batch。2)你忘了为网络设置train/eval模式。3)在.backward()之前忘记了.zero_grad()(在pytorch中)。4)将softmaxed输出传递给了期望原始logits的损失，还有其他吗？????这篇文章将逐点分析这些错误是如何在PyTorch代码示
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2024-08-30 21:07:08
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PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】《PyTorch深度学习实践》完结合集莫烦Python-PyTorch 神经网络Pytorch 入门到精通全教程 卷积神经网络 循环神经网络更多相关资料请关注公众号
原创
2022-10-05 20:46:00
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GPT-12018 年 6 月，OpenAI发布了第一版GPT（Generative Pre-trained Transformer） 模型，即GPT-1。[论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training]模型原理与结构 OpenAI gpt模型基于Tran
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2024-07-17 15:56:35
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# -*- coding: utf-8 -*-"""Untitled13.ipynbAutomatically generated by Colaboratory.Original file is located at
原创
2022-03-03 11:22:11
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pytorch学习笔记（六）1.前言这次我们来学习数据加载和处理，解决任何ml的问题的很多努力都在准备数据，而pytorch提供了很多工具来使数据加载变得简单并使我们的代码可读性增强，这次我们来看看怎样从数据集中加载和预处理数据首先我们要保证自己装了scikit-image和pandas两个工具包，大家可以在anaconda里面看看自己装了没，没有就装一下另外我们还需下载一个图像集放在我们创建的代
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2024-07-12 21:29:12
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之前对GCN的理解始终不清不楚，今天根据代码仔细理解了一下，其实这份代码已经有不少人都做过注释，注释也很详细，这里有一篇博客写的非常详细，附上GCN论文源码超级详细注释讲解。原代码来自于Github，链接为：Graph Convolutional Networks in PyTorch。以下为个人理解部分：GCN代码主体有4个py文件：layers.py models.py train.py ut
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2023-09-26 13:28:43
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文 |AI_study欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将通过PyTorch的张量来更深入地探讨PyTorch本身。废话不多说，我们开始吧。PyTorch中的张量是我们在PyTorch中编程神经网络时会用到的数据结构。在对神经网络进行编程时，数据预处理通常是整个过程的第一步，数据预处理的一个目标是将原始输入数据转换成张量形式。引入Pytorch中的张量torch.Tenso
原创
2022-07-28 01:20:07
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配置、使用transformers包一、transformerstransformers包又名pytorch-transformers或者pytorch-pretrained-bert。它提供了一些列的STOA模型的实现，包括(Bert、XLNet、RoBERTa等)。下面介绍该包的使用方法：1、如何安装transformers的安装十分简单，通过pip命令即可pip install transf
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2023-08-08 14:28:51
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pytorch 学习入门第一节、自定义数据类第二节、tensorboard第三节、transform第四节、数据集的使用第五节、DataLoader第六节、网络:nn.module1、初步了解module2、torch.nn3、卷积层4、池化层5、非线性激活6、正则化层7、线形层8、sequential9、Loss function10、优化器11、GPU训练12、网络模型的修改13、模型的保存
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2023-08-16 08:37:33
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高效入门pytorch系列，第四篇。讲解Pytorch中张量的属性！
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2021-06-24 17:23:33
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In this article, we’ll take a look at using the PyTorch torch.max() function. 在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch torch.max（）函数。 As you may expect, this is a very simple function, but interestingly, it has mor
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2024-06-30 21:40:12
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