目录 一、任务描述二、思路分析三、准备数据集3.1 基础dataset的准备3.2 文本序列化四、构建模型4.1 仅有全连接层4.2 LSTM4.3 训练和测试五、完整代码5.1 全连接层实现分类完整代码5.2 LSTM分类完整代码5.3 测试结果一、任务描述使用Pytorch相关API，设计两种网络结构，一种网络结构中只有全连接层，一种使用文本处理中最为常用的LSTM，将数据集进行10
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2024-06-05 13:45:22
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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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1、原理2、代码实现 1、原理首先简单提下CAM，CAM原理如下图所示，其实就是将某层的激活图按权重进行加权和。我们关注两点：1）激活图，即某层的特征图。2）权重对应每层的重要程度。实际上在我所知的各种变形CAM方法中，都是基于激活图和权重值的加权和原理，只不过不同方法获取权重值的方法不一样，grad-cam就是利用梯度来计算权重值。那么在CAM中权重值就是全连接层中对应类的weights。而g
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2024-06-26 10:51:14
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一、PyTorch简介1. 基本介绍2017 年 1 月，FAIR（Facebook AI Research）发布了 PyTorch。PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架。Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架，但是因为 Lua 语言较为小众，导致 Torch 学习成本高，因此知名度不高。Pytorch优点上手快，掌握 Numpy
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2023-08-10 14:46:07
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一、前言PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，
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2023-08-08 22:28:01
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Pytorch入门介绍 文章目录`Pytorch`入门介绍`Pytorch`是什么自动微分神经网络例子：图像分类器参考资料 Pytorch是什么Pytorch是一个计算包，其特性可以总结为两点：能够替代numpy进行科学计算，优势是利用GPU；一个深度学习平台，具有非常大的灵活性与速度优势；构建tensor的操作与numpy类似import torch
x = torch.empty(5, 3)#
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2024-03-06 22:52:48
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在pytorch中对model进行调整有多种方法。但是总有些莫名奇妙会报错的。 一是加载完模型后直接修改，（对于resnet比较适用，对于vgg就不能用了）比如： model.fc = nn.Linear(fc_features, 9) 这种情况，适用于修改的层，可以由self.层的名字获取到。 如果层在sequential中。因为sequential类型没有定义setitem，只有get
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2023-08-08 11:32:08
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文章目录目录一、Anaconda下载二、下载pycharm并创建项目三，conda下载安装pytorch包 一、Anaconda下载1.直接在浏览器中打开Anaconda官网。 2.进入官网页面后点击下载。 3.找到并点击安装包进行下载。4.下一步。 5.同意。6.选择Just me，点下一步。 7.选择安装路径，最好不要装在C盘。我的是装在了D盘。点下一
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2023-07-07 00:22:37
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开源自由，知识无价~Pytorch是一个基于Python的机器学习库。它广泛应用于计算机视觉，自然语言处理等深度学习领域。是目前和TensorFlow分庭抗礼的深度学习框架，在学术圈颇受欢迎。它主要提供了以下两种核心功能：1，支持GPU加速的张量计算。2，方便优化模型的自动微分机制。Pytorch的主要优点：简洁易懂：Pytorch的API设计的相当简洁一致。基本上就是tensor, autogr
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2023-09-29 16:50:32
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# 在PyTorch中实现Decimal功能函数
PyTorch是一种流行的深度学习框架，支持多种数据类型和操作。本文将带你逐步实现PyTorch中的Decimal功能函数。下面的步骤将指导你完成整个过程，最后你将能够在你的项目中使用Decimal功能。
## 实现流程
以下是实现PyTorch Decimal功能函数的主要步骤：
| 步骤 | 描述
前提条件“证书状态”为“已签发”。已下载SSL证书，具体操作请参见下载证书。约束条件证书安装前，务必在安装SSL证书的服务器上开启“443”端口，同时在安全组增加“443”端口，避免安装后仍然无法启用HTTPS。如果一个域名有多个服务器，则每一个服务器上都要部署。待安装证书的服务器上需要运行的域名，必须与证书的域名一一对应，即购买的是哪个域名的证书，则用于哪个域名。否则安装部署后，浏览器将提示不安
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2023-06-25 21:54:49
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参考自PyTorch 源码解读之 torch.cuda.amp: 自动混合精度详解 - 知乎 加入了我自己的一点理解，供自己复习时观看自动混合精度原理Tensor的dtype类型会自动变化，也就是框架按需自动调整cuda tensor的dtype自动混合精度作用低精度优势在于存储小、计算也会变快。torch.cuda.amp开启自动混合精度torch.cuda.amp.Gra
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2023-10-03 15:43:12
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pythonimport tensorflow as tftf.__version__查询tensorflow安装路径为:tf.__path__import torchprint(torch.__version__)
原创
2022-10-13 09:40:18
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我们定义一个tensor默认都是FP32的，即单精度,singlefp16是半精度,half；fp64是双精度, doubleAMP自动混合精度 一般用自动混合精度(AMP, Automatic mixed precision)，用半精度可能对acc的影响较大 混合精度的performance也要看网络，有
简介自动混合精度训练（auto Mixed Precision，amp）是深度学习比较流行的一个训练技巧，它可以大幅度降低训练的成本并提高训练的速度，因此在竞赛中受到了较多的关注。此前，比较流行的混合精度训练工具是由NVIDIA开发的A PyTorch Extension(Apex)，它能够以非常简单的API支持自动混合精度训练，不过，PyTorch从1.6版本开始已经内置了amp模块，本文简单介
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2023-10-27 06:23:54
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# PyTorch Wide&Deep实现指南
## 概述
在本文中，我将向你展示如何使用PyTorch库来实现Wide&Deep模型。Wide&Deep模型是一种结合了线性模型（wide）和神经网络模型（deep）的混合模型，用于处理具有大量离散特征和连续特征的任务。通过了解整个流程，并按照一步一步的指导完成每一步，你将能够成功实现该模型。
## 步骤概览
下面是实现PyTorch Wide
原创
2023-07-27 06:43:43
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在深度学习中，量化指的是使用更少的 bit 来存储原本以浮点数存储的 tensor，以及使用更少的 bit 来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点：
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2021-07-12 10:46:26
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在深度学习中，量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor，以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算。
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2021-06-23 11:54:57
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作者 | Gemfield
01. 背景
在深度学习中，量化指的是使用更少的 bit 来存储原本以浮点数存储的 tensor，以及使用更少的 bit 来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点：
更少的模型体积，接近 4 倍的减少；
可以更快的计算，由于更少的内存访问和更快的 int8 计算，可以快 2~4 倍。
一个量化后的模型，其部分或者全部的 tensor 操作会使
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2021-07-16 18:20:18
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skipper 具有强大的http 路由功能，fabio 是一个方便的基于consul 的负载均衡软件， 我们可以方便的使用skipper 路由功能进行fabio的扩展,使用registrator 进行服务注册 环境准备 docker-compose version: "3" services: f
原创
2021-07-19 16:17:42
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