# PyTorch BILSTM 的实现与应用
## 引言
随着深度学习的发展，循环神经网络（RNN）在自然语言处理（NLP）等领域得到了广泛的应用。双向长短期记忆网络（BILSTM）是一种改进的RNN结构，它能够处理序列数据中的上下文信息。本文将介绍使用PyTorch实现BILSTM，并给出代码示例，帮助读者更好地理解其工作原理与应用。
## BILSTM简介
BILSTM结合了传统的L
文章目录前言一、统计1.范数norm2.max/min/mean/sum/prod3.argmax/argmin/dim/keepdim4.Topk/kthvalue5.比较/eq/equal一、高级操作where/gather1.条件where2.gather总结 前言Pytorch学习笔记第四篇，关于Tensor的统计（max、min、mean等）、where、gather。一、统计1
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2023-11-02 06:48:23
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1. 函数汇总Tensor 的基本运算会对 tensor 的每一个元素进行操作，此类操作的输入与输出形状一致，常用操作见下表所示。 对于很多操作，例如 div、mul、pow、fmod、等， PyTorch 都实现了运算符重载，所以可以直接使用运算符，如 a ** 2 等价于 torch.pow(a, 2), a *2 等价于 torch.mul(a, 2)。2. 函数功能2.1 torch.ab
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2024-06-09 13:15:30
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convolution参数详解以2d卷积为例torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kernel_size,
stride=1,
padding=0,
dilation=1,
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2023-07-04 17:21:19
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目录1.准备可复现的随机数据2.实现并训练模型2.1定义模型2.2搭建并训练模型2.3评估及使用模型 1.准备可复现的随机数据可复现是指：一个程序在相同设备上多次运行，可以得到相同的结果。在调试程序过程中，常使用这种方式来复现问题，方便地找出上一次运行时所出现的问题。 具体做法是，在程序开始时固定torch的随机数种子，并固定numpy的随机数种子。import torch
import num
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2023-12-20 06:04:52
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一、introductionVGG网络是2014年ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（其中第一名是GoogLeNet）。论文发表于2015年的ICLR，其主要贡献是使用多个较小的卷积核（如3 X 3）替代大卷积核，降低了卷积核的尺寸，增加了网络深度。证明了不断加深网络深度可以提高网络的性能。二、网络结构 网上比较流行的网络结构如上图所示，通过对网络结构的评估，最终证明16层和19层的网络结构
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2023-10-24 09:20:27
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示例一：可以进行相加的tensorfrom __future__ import print_function
import torch # 找不到torch模块是因为对应的解释器中没有torch模块
# File-Settings-grammer_learning-Project Interpreter:进行更换即可
x=torch.empty((6,1,2))
z=torch.empty((
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2024-01-31 16:06:22
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我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，这几种模型文件在格式上有什么区别吗？其实它们并不是在格式上有区别，只是后缀不同而已(仅此而已)，在用torch.save()函数保存模型文件时，各人有不同的喜好，有些人喜欢用.pt后缀，有些人喜欢用.pth或.pkl.用相同的torch.save()语句保存出来的模型文件没有什么不同。在pytorch官方的文档/代码里，
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2023-08-17 16:52:01
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Densely Connected Convolutional NetworksPDF: https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdfPyTo
原创
2022-08-06 00:02:27
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Aggregated Residual Transformations for Deep Neural NetworksPDF: https://arxiv.org/pdf/1611.05431.p
原创
2022-08-06 00:02:33
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PyTorch实现的VGGNetPyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/ClassicNetworkPyTorch代码
原创
2022-08-06 00:04:29
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# 使用 PyTorch 实现图神经网络 (GNN)
图神经网络（GNN）是一种处理图数据结构的强大工具。它在社交网络、分子结构分析等领域得到了广泛应用。本篇文章将为初学者提供一个详细的 PyTorch 实现图神经网络的步骤指南。
## 流程概述
在实现 GNN 之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个表格，总结了实现 GNN 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
# Transformer的PyTorch实现
## 引言
在自然语言处理领域，Transformer模型是一种非常重要的模型，被广泛应用于机器翻译、语言生成等任务中。本文将教会你如何实现Transformer模型的PyTorch版本。首先，我们将介绍整个实现流程，然后详细说明每一步需要做什么以及相应的代码。
## 实现流程
下面是实现Transformer模型的步骤概览：
```flow
原创
2023-08-13 07:14:50
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# PSNR的PyTorch实现
## 简介
在图像处理领域，PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是衡量图像质量的一种常用指标。它用于比较原始图像与经过压缩或处理后的图像之间的差异。本文将教你如何使用PyTorch实现PSNR指标的计算。
## 流程
整个流程可分为以下几个步骤：
1. 加载图像数据
2. 对图像进行预处理
3. 构建模型
4. 计算PSNR指标
原创
2024-01-25 12:37:16
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# MAML的PyTorch实现简介
模型无关的元学习（MAML，Model-Agnostic Meta-Learning）是一种强大的元学习算法，旨在使模型能够快速适应新的任务。本篇文章将简要介绍MAML的基本原理，并提供一个简单的PyTorch实现示例。
## MAML的基本概念
MAML的核心思想是通过让模型在多种任务上进行训练，使其能够快速适应新的任务。这是通过对模型参数进行优化，使
继2014年的RCNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。在Github上提供了源码。测试时间从47秒减少为0.32秒。在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几，约在66%-67%之间.思想基础：RCNN 简单来说，RCNN使用以下四步实现目标检测： a. 在图像中确定约1000-2000个候选框
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2024-10-11 14:31:50
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# BERT的PyTorch实现指南
介绍：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个由Google提出的深度学习模型，它在自然语言处理（NLP）任务中取得了非常好的效果。本文旨在帮助刚入行的小白开发者实现BERT的PyTorch版本。
## 实现流程
在开始之前，我们先梳理一下实现BERT的基本流程。下面
pytorch：R-CNN的pytorch实现仅作为学习记录，请谨慎参考，如果错误请评论指出。参考文献：Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation 参考项目：https://github.com/object-detection-algorithm/R-CNN模型参数文
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2024-10-15 09:41:07
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原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/tYXHOjZNp_7Sy8FlAadu9w)1.必要的PyTorch背景1.PyTorch是一个建立在Torch库之上的Python包，旨在加速深度学习应用。2.PyTorch提供一种类似NumPy的抽象方法来表征张量（或多维数组），它可以利用GPU来加速训练。!pytorch7.png(https://s2.51cto.com/i
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2022-07-14 16:22:30
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# 深度学习目标检测算法fastrcnn的pytorch实现
目标检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，它的目标是在图像中检测出目标的位置和类别。在深度学习的发展过程中，出现了很多有效的目标检测算法，其中之一就是fastrcnn。fastrcnn是一种基于区域的卷积神经网络(R-CNN)的改进版本，其速度更快、准确率更高。本文将介绍fastrcnn的原理，并展示如何使用pytorch实现这一算法
原创
2024-05-01 07:47:04
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