CIFAR10练习安装anaconda中没有的包可以在anaconda cloud和python中查找。本次主要是对CIFAR10进行分类（只是简单的分类，代码需要优化），实验代码如下：import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.tr
目录前言一、Pytorch2ONNX1.1、具体操作1.2、代码二、ONNX2NCNN2.1、下载、编译protobuf2.2、下载编译ncnn2.3、生成ncnn模型2.4、优化ncnn三、VS2019编译NCNN3.1、VS2019环境配置3.2、使用VS2019编译ncnn权重模型四、结果比较四、v5lites.cpp源码：Reference 前言以YOLOv5为例子，在Windows下将
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2024-10-11 14:15:56
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TensorRT 部署案例，四部曲将预训练的pytorch模型转为.onnx模型解析onnx到tensorRT network对象---onnx parser对其优化并生成TensorRT推理引擎（根据输入模型、目标 GPU 平台和其他指定的配置参数）---builder在GPU上实施推理PerformTensorRT supports both C++ and Python API吞吐量batc
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2024-09-12 20:45:16
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运行代码：import torch
from torch import optim
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from torchvision.utils import make_grid
import time
# 配置参数
DOWNLOAD_CIFAR = True
batch_
探秘LSTM-CRF-PyTorch：深度学习中的序列标注利器在这个链接中，团队提供了一个基于PyTorch实现的LSTM-CRF模型，它是一个强大的工具，用于处理序列标注任务，例如命名实体识别（NER）、词性标注等。本文将深入解析这个项目的技术细节，应用场景和独特之处，以帮助更多的开发者理解并应用到实际项目中。项目简介LSTM-CRF是两种神经网络架构的结合。LSTM（长短期记忆网络）擅长捕捉时
BiLSTM-CRF学习笔记（原理和理解）BiLSTM-CRF 被提出用于NER或者词性标注，效果比单纯的CRF或者lstm或者bilstm效果都要好。根据pytorch官方指南(https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html#bi-lstm-conditional-random-field-discussion)
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2024-01-12 12:25:11
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本篇文章主要对训练 LLM 以及部署应用时的精度问题进行了一些探讨和实践，读过后应该会对常用的浮点数 FP16，FP32，BF16 有一个更好的理解~
权重的初始化一般使用nn.init.xavier_uniform_()初始化权重 用nn.init.constant_(i.bias,0)初始化偏置，置为0 具体目前不太懂，先记着for i in model.modules():
# i和nn.Conv2d类型一致
if isinstance(i,nn.Conv2d):
# xavier_uniform 一种初始化
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2024-06-07 06:40:02
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文章目录前言数据Dataset类DataLoader类transform裁剪-Crop翻转和旋转-Flip and Rotation图像变换对transforms操作，使数据增强更灵活模型模型定义权值初始化权值初始化流程常用初始化方法模型Finetune用预训练的模型参数对新模型的权值进行初始化不同层设置不同的学习率损失函数和优化器损失函数L1范数损失 L1Loss均方误差损失 MSELoss交
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2023-08-10 14:25:46
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人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战1.optimizer优化器torch.optim、scheduler优化器步长自动调节器torch.optim.lr_scheduler
#优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0
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2024-04-18 13:43:49
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一、前言默认情况下，大多数深度学习框架（比如 pytorch）都采用 32 位浮点算法进行训练。Automatic Mixed Precision（AMP, 自动混合精度）可以在神经网络训练过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。Pytorch AMP 是从 1.6.0 版本开始的，在此之前借助 NVIDIA 的 apex 可以实现 amp 功能。Pyt
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2023-07-12 10:14:08
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手把手教你基于pytorch实现VGG16（长文）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。 完整的代码在最后。本系列必须的基础 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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2024-01-08 14:59:30
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一、VGG16的介绍VGG16是一个很经典的特征提取网络，原来的模型是在1000个类别中的训练出来的，所以一般都直接拿来把最后的分类数量改掉，只训练最后的分类层去适应自己的任务（又叫迁移学习）,这种做法为什么有用呢，可能是自然界中的不同数据，分布具有相似性吧。本文不打算这么干，本文将修改一下vgg的网络自己重新训练。先看看VGG的原生网络 特点：１．网络结构及其简单清晰，五层卷积＋三层全
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2023-08-01 16:06:06
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本章节既是指南如何训练测试模型，同时也是检验上一章所提的平台搭建是否成功。目录一、下载预训练模型 1、在ssd_pytorch文件夹下新建weights文件夹cd ..
mkdir weights
cd weights2、下载预训练模型wget https://s3.amazonaws.com/amdegroot-models/vgg16_reducedfc.pth上面这个官方的下载指令下载速度巨
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2023-10-27 20:08:53
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# 如何实现 PyTorch 中 VGG16 预训练模型
在深度学习中，预训练模型是指在大规模数据集（如 ImageNet）上进行训练的模型，这些模型可以用来实现更高效的迁移学习。在 PyTorch 中，VGG16 是一个广泛使用的预训练模型。本文将详细介绍如何加载和使用 PyTorch 中的 VGG16 预训练模型，为你提供从基础到实现的完整指南。
## 任务流程
首先，我们列出实现 VG
度量学习（Metric Learning）是机器学习过程中经常用到的一种方法，它可以借助一系列观测，构造出对应的度量函数，从而学习数据间的距离或差异，有效地描述样本之间的相似度。CUB200 数据集样本示例，常被用作度量学习的 benchmark这个度量函数对于相似度高的观测值，会返回一个小的距离值；对于差异巨大的观测值，则会返回一个大的距离值。当样本量不大时，度量学习在处理分类任务的准确率和高效
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2024-08-01 17:38:01
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文章目录1 自定义数据集2 加载自定义数据集3 定义模型4 定义损失函数5 定义优化器6 训练模型6.1 模型训练前的准备步骤6.2 模型训练的必要步骤7 测试模型8 保存与加载模型8.1 保存和加载整个模型8.2 仅保存和加载模型参数9 pytorch CNN 代码实战说明9.1 定义模型9.2 数据集加载9.3 定义损失函数9.4 定义优化器9.5 模型训练9.6 模型测试9.7 模型保存参
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2023-10-08 19:43:06
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# 实现 VGG16 PyTorch 预训练
## 介绍
在计算机视觉和深度学习领域，VGG16 是一种非常经典的卷积神经网络模型，由 Simonyan 和 Zisserman 在 2014 年提出。它在 ImageNet 数据集上取得了很好的性能，并广泛用于图像分类、目标检测和图像生成等任务中。
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，具有易用性和灵活性。在 PyTorch 中，我们可
原创
2023-10-05 15:43:47
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在深度学习领域，使用低精度浮点数（如16位浮点数）进行训练和推断可以显著提高计算效率和减少资源消耗。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，也支持对模型进行fp16训练。作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何实现PyTorch支持fp16训练的步骤。
## 实现PyTorch支持fp16训练的步骤
下面是实现PyTorch支持fp16训练的步骤，你可以按照这些步骤一步步进行操作：
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原创
2024-02-25 07:46:55
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