示例： 使用英伟达显卡CUDA模式加速计算：
原创
2021-08-25 14:20:28
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这里说下如何应用torch实现混合精度运算、数据并行和分布式运算。由于最近的程序对速度要求比较高，想要快速出结果，因此特地学习了一下混合精度运算和并行化操作，由于已经有很多的文章介绍相关的原理，因此本篇只讲述如何应用torch实现混合精度运算、数据并行和分布式运算，不具体介绍原理。混合精度自动混合精度训练（auto Mixed Precision，AMP）可以大幅度降低训练的成本并提高训练的速度。
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2023-11-25 07:10:17
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文章目录0. torch<br>1. Tensors2. Creation Ops2.1 torch.tensor(data)<br>2.2 torch.sparse_coo_tensor()2.3 torch.as_tensor()2.4 torch.as_strided()2.5 torch.from_numpy(ndarray)2.6 torch.zeros()2.
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2023-11-21 21:57:13
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作者系北京航空航天大学人工智能方向硕士，专注于NLP方向，欢迎大家多多交流。 工欲善其事必先利其器，TensorFlow和Pytorch之争愈演愈烈，其实大可不必在框架工具选择上耗费精力，我们根据自己的喜好选择就好，毕竟只是工具而已。 今天小白就来教入门的小宝贝儿们使用Pytorch来搭建我们的第一个可以用来训练的神经网络。 如果对神经网络不太了解的小伙伴可以关注我，我会出一个系列教程的
# PyTorch API 分类实现流程
在开始教授你如何实现"PyTorch API 分类"之前，先给你一个概览，让你了解整个流程。
## 实现流程概览
下面是实现"PyTorch API 分类"的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 定义损失函数 |
| 4 | 定义优化器 |
| 5 | 模型训
原创
2023-07-23 09:08:45
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# 学习PyTorch框架API的指南
## 一、学习PyTorch API的整体流程
在开始学习和使用PyTorch框架的API之前，我们需要理清过程中的步骤。下面是实现PyTorch API的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 环境搭建 |
| 2 | 导入
PyTorch是一个广泛使用的开源深度学习框架，它提供了丰富的API文档来帮助开发者快速上手。本文将向刚入行的小白介绍如何使用PyTorch API文档，通过以下步骤展示整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 安装PyTorch |
| 步骤二 | 导入PyTorch库 |
| 步骤三 | 查阅PyTorch API文档 |
| 步骤四 | 使
原创
2024-04-23 17:55:18
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# 如何实现 PyTorch API 文档
欢迎进入 PyTorch 的世界！作为一名新手开发者，你可能会对如何实现 PyTorch 的 API 文档感到困惑。在本文中，我将指导你如何完成这一任务，确保你能够理解每一步的内容。我们将分为多个步骤来完成这个目标。
## 整体流程
为帮助你更清晰地理解整个流程，以下是一个步骤表：
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-10-13 06:42:03
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超赞的PyTorch资源大列表，GitHub标星9.4k+，中文版也上线了1. 自然语言处理与语音处理2. 计算机视觉3. 概率库和生成库4. 教程与示例5. 论文实现6. 其它 自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社
在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。如果您是一名深度学习爱好者，那么您可能已经听说过卷积神经网络，也许您甚至自己开发了一些图像分类器。像
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2024-05-17 09:53:04
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PyTorch数据类型 Torch.FloatTensor Torch.IntTensor Torch.ByteTensor Torch.CharTensor Torch.LongTensor 当tensor的维度为(1, ), 用来表示标量, 对应到tensor.size()/tensor.shape中是tensor.Size([num]), 如果tensor是这种情况, 可以直接使用tenso
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2023-11-19 13:21:26
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第一步，通常是定义我们的神经网络模型。类名后的括号表示我们定义的类会继承 torch.nn.Module，而 super 函数就是调用父类的方法，后面跟 __init__() 就是调用 torch.nn.Module 的构造函数，然后就是我们自定义的模型及其参数。在 forward 方法中则定义了数据是如何传递的。 第二步，是实例化我们定义好的模型。通常会设定一个随机种子以方便复现结果，如果有
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2023-11-28 13:21:20
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《PyTorch》Part2 基于PyTorch的图像分类器环境：Win10 PyTorch(cpu) 1.1.0 Torchsision(cpu) 0.3.0 Numpy 1.16.2 Matplotlib 3.3.1查看库版本Tips:import torch
import torchvision
import numpy
import matplotlib as mpl
print(torc
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2024-06-27 20:10:12
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torchtorch包包含多维张量的数据结构，并定义了多维张量的数学运算。此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本，可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU，并且计算能力>= 3.0。torch.nn定义实现神经网络的各种函数。torch.nn.functional定义实现神经网络的各种函数。torc...
原创
2021-08-12 22:33:50
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文章目录前言1、torch.sum()1.1 torch.sum(input, dtype=None) --> Tensor1.2 torch.sum(in
原创
2021-12-31 10:46:22
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# PyTorch MSELoss函数的实现
## 引言
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的功能和API来构建和训练神经网络模型。在深度学习中，我们经常需要定义损失函数来评估模型的性能。其中之一就是均方误差损失函数（Mean Squared Error Loss），简称MSELoss。本文将向你介绍如何使用PyTorch的MSELoss函数API，并指导你完成相应的代码实现
原创
2024-01-15 10:34:10
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# PyTorch计算IoU (Intersection over Union) 的API
在计算机视觉领域，IoU（Intersection over Union）是一种广泛应用于目标检测和图像分割的评价指标。它用于衡量预测框与真实框之间的重叠程度。本文将详细介绍如何在PyTorch中计算IoU，并通过代码示例加以说明。
## 什么是IoU？
IoU的定义是预测框与真实框的交集面积与它们的
在今天的分享中，我们将探讨“pytorch如何查找API”的问题。这是一个非常重要的主题，因为在使用PyTorch进行深度学习开发时，如何快速准确地找到所需的API信息，能够大大提高我们的工作效率。
### 问题背景
当我们在使用PyTorch进行机器学习任务时，总会面临关于API的查询。对于开发者来说，查找合适的信息至关重要，因为错误的API使用可能导致代码运行失败，从而影响项目进度。
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增加一维batchsize。将图片转为数组。onnx_model_path = “model_onnx.onnx”
##onnx测试
session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path,providers=[‘TensorrtExecutionProvider’, ‘CUDAExecutionProvider’, ‘CPUExecution
目录开发环境1 加载相关第三方库2 加载数据集3 确定超参数的值4 确定扩散过程任意时刻的采样值5 演示原始数据分布加噪100步后的效果6 编写拟合逆扩散过程高斯分布的模型7 编写训练的误差函数8 编写逆扩散采样函数（inference过程）9 开始训练模型，并打印loss及中间重构效果10 动画演示扩散过程和逆扩散过
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2023-08-30 11:03:21
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