从实际应用去学习Pytorch
以前的框架学习，过于花里胡哨，本章开始，从实际应用出发！包含单机多卡使用目录1.Pytorch中clone(),detach()在反向传播时的用法2.Pycharm字体放大任务栏放大：参考博文代码界面，鼠标滚动缩放：参考博文2.输出前K个最大值--torch.topk(input, k, dim=None, largest
https://zhuanlan.zhihu.com/p/67415439
原创
2021-04-22 20:24:22
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/67415439 https://www.jianshu.com/p/812fce7de08d
原创
2022-02-19 14:27:40
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卷积递归神经网络此项目使用CNN + RNN + CTCLoss实现OCR系统，灵感来自CRNN网络。一、用法python ./train.py --help二、演示1、使用TestDataset数据生成器训练简单的OCR。训练60-100次。python train.py --test-init True --test-epoch 10 --output-dir &l...
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2021-08-30 14:14:03
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摘要：本文主要讲述在MATLAB2020a环境下利用深度神经网络DeepLabV3+进行语义分割，分割感图像中的云层。讲述了：1.训练数据的获取、训练集制作；2.DeepLabV3+模型的构建；3.DeepLabV3+模型训练和验证1.数据获取与训练集制备为了方便大家，这里我把我构建完的的数据集放到云盘上（提取码：wtx4）：如果感兴趣数据集是如何建立的，请参考如下部分，否则可以直接跳转至 3)制
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx现在各种手写输入法很容易就能识别出各种各样的，潦草的字体。而OCR则还停留在对打印字...
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2021-10-26 16:26:55
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目录1，腾讯云OCR简介2，准备工作2.1，点击：申请腾讯云账号2.2，实名2.3，购买OCR识别抵扣包3，客户端集成SDK（以Android为例）步骤1：导入工程步骤2: 修改配置信息步骤3:编译运行4，服务端对接API（以Java为例-名片识别）4.1，调用接口为： ocr.tencentcloudapi.com4.2，输入参数为4.3，输出参数为4.4，输出输入示例4.5，Java调用代码1
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 ：datayx现在各种手写输入法很容易就能识别出各种各样的，潦草的字体。而OCR则还停留在对打印字...
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2022-04-25 21:47:25
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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BroadcastingBroadcasting也就和之前学MPI时候学的广播一样，能够实现自动维度扩展，有点像上节学的expand的功能，但是是自动完成的，而且不需要像repeat那样对数据进行拷贝，可以节省内存。从最后面的维度开始匹配。在前面插入若干维度。将维度的size从1通过expand变到和某个Tensor相同的维度。总之，Broadcasting也就是自动实现了若干unsqueeze和
PyTorch是一个针对深度学习，并且使用GPU和CPU来优化的tensor library(张量库)。最新发布的稳定版本为1.9，源码在https://github.com/pytorch/pytorch 。它支持在Linux、Mac和Windows上编译和运行。调用Python接口可以通过Anaconda或Pip的方式安装，调用C++接口
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2023-08-14 15:21:08
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目录2.1 比较大小 2.2基本运算 2.3 统计相关的计算2.4 张量的自动微分张量计算 张量的计算内容主要包括：张量之间的大小比较，张量的基本运算，如元素之间的运算和矩阵之间的运算等，张量与统计相关的运算，如排序，最大值，最小值，最大值的位置等内容。2.1 比较大小对于torch.allclose()函数，比较的是两个元素是否接近，比较A和B是否接近的公式为： ∣A − B
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2023-09-17 15:54:38
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在之前课程中，我们已经熟悉了 PyTorch 中 transforms 的运行机制，它提供了大量的图像增强方法，例如裁剪、旋转、翻转等等，以及可以自定义实现增强方法。本节课中，我们将进一步学习 transforms 中的图像增强方法。1. 数据增强数据增强 (Data Augmentation) 又称为数据增广、数据扩增，它是对 训练集&
文章目录1.对transformers的简单介绍1.1序列数据的介绍（seq2seq）1.2self-Attention1.3 transformer的完整结构2.transformers在图像分类上的pytorch代码2.1加载cifar10数据集2.2构建transformers模型2.2.1构建图像编码模块 Embeddings2.2.3构建前向传播神经网络模块2.2.4构建编码器的可重复
Training A Classifier训练一个分类器数据来源图像：一般有Pillow,OpenCV 声音：scipy和librosa 文本：row Python ,Cpython, NLTK, SpaCy pytorch对于视觉有torchvision包，包含CIFAR10,MNIST,ImageNet等数据集，本示例使用CIFAR10。 CIFAR10包含 ‘airplane’, ‘auto
pytorch的安装首先扫盲常用的pip和这里的conda有什么不一样：pip 和 conda 什么区别？先跟着这个win10 安装 pytorch，安装conda、cuda和cuDNN。然后参照win10离线安装pytorch和torchvision进行离线安装命令行输入nvidia-smi查看cuda版本，在官网pytorch的pip选项查看自己需要下载的包在这里下载上图中对应离线包
打开命令
！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者 | hyk_19961. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。对于nn.Module:model = model.cuda()
model.cuda()上面两句能够达到一样的效果，即对m
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2023-08-21 20:43:09
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用conda install时报错：An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent…我要做的事： 想使用torchinfo包，但是这个包可能是比较新，我的pytorch版本比较旧，所以引包的时候会报错，所以需要更新pytorch嘛，结果网上随意下载包时，更新换代了
作者：Facebook编译：ronghuaiyang 导读 Facebook刚刚发布了PyTorch的最新版本，PyTorch1.1.0，这是自从发布PyTorch1.0以来的又一个重大的更新。Facebook刚刚发布了PyTorch的最新版本，PyTorch1.1.0，这是自从发布PyTorch1.0以来的又一个重大的更新，在这个版本中，最最显眼的一个更新就是官方支持TensorBoard了
