在前面的理论讲解和网络实现中，我们断断续续的学习了 Tensorflow 和 keras 两个著名的深度学习框架。当然主要还是 Tensorflow，keras 的底层计算都是以 Tensorflow 为后端的。在正式进入下一环节的学习前，笔者先给 pytorch 入个门，至于系统的学习，还是需要依靠各
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2024-01-04 19:23:03
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%matplotlib inline
%matplotlib inlineAutograd: 自动求导机制PyTorch 中所有神经网络的核心是 autograd 包。 我们先简单介绍一下这个包，然后训练第一个简单的神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导。 它是一个在运行时定义的框架，这意味着反向传播是根据你的代码来确定如何运行，并且每次迭代可以是不同的。示例张量（Tenso
# PyTorch 源码探索：C 语言的应用
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它的核心部分是用 C++ 和 CUDA 编写的，以实现高性能计算。在这篇文章中，我们将简要探讨 PyTorch 源码中的 C 语言部分，并通过一些代码示例来展示如何在 PyTorch 中进行操作。
## PyTorch 源码概述
PyTorch 的设计使得用户可以方便地进行张量计算、自动求导和构建神经
“Python 用户友好却运行效率低”，“C++ 运行效率较高，但实现一个功能代码量会远大于 Python”。平常学习工作中你是否常听到类似的说法？在 Python 大行其道的今天，你是否经常也会面临代码的瓶颈，而为运行加速而烦恼呢？“我的代码刚跑 10 步，隔壁同学的已经跑完第一个 epoch 了。”--这究竟是人性的扭曲还是科学的沦丧？荀子有言“君子性非异也，善假于物也”。本期《源码解读》带你
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2023-11-01 22:06:22
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版本：Pytorh v1.0， python3.7要了解Pytorch的源码，最好先对CPython有个大致的了解，比如Python的多态是如何实现的。Pytorch的底层源码，很多都用c++实现，例如，torch._C就是一个非常典型的Ｃ＋＋模块，很多对象都会继承“_C”模块里的内容，如，class Tensor(torch._C._TensorBase):
def __deepcopy
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2023-08-03 15:36:06
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# Android源码中底层驱动的位置
在Android系统中，底层驱动程序是与硬件交互的关键组件。它们负责与设备硬件进行通信，允许操作系统与硬件交互，并提供各种功能和服务。底层驱动程序通常是以C或C++编写的，它们被编译为二进制形式，并与操作系统内核一起加载和运行。
## Android系统架构
在深入了解Android源码中底层驱动位置之前，我们需要先了解Android系统的整体架构。A
原创
2023-12-09 05:30:13
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之前说过一个c++上调用pytorch现在又反过来了~~ 其实还是仅用c代码哈 生产环境还是用这个C++推理框架ncnn为例，介绍一下部署的大致流程PyTorch模型 --> ONNX格式 --> C++推理框架其它C++推理框架的思路类似，唯一的学习成本是推理框架本身的API。一、PyTorch模型转ONNXONNX is an open format built to repres
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2023-12-02 17:09:38
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2021-09-07 11:07:10
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什么是 C10？为实现精准的控制和对CUDA等硬件的使用，PyTorch底层采用C++编写；为给机器学习相关领域开发者提供更舒适的界面，PyTorch的高层模块使用Python编写，并提供Python接口。其基本结构如下图所示：使用C++完成对CUDA等底层硬件的对接，并十分高效地实现基础组件和部分算法；借助Python原生调用能力，将用C++实现的模块封装成接口，提供给Python代码调用，如此
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2023-10-16 20:14:57
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作者：Hmrishav Bandyopadhyay编译：ronghuaiyang导读一篇比较经典的图像复原的文章。你知道在那个满是灰尘的相册里的童年旧照片是可以复原的吗？是啊，就是那种每个人都手牵着手，尽情享受生活的那种！不相信我吗？看看这个：图像修复是人工智能研究的一个活跃领域，人工智能已经能够得出比大多数艺术家更好的修复结果。在本文中，我们将讨论使用神经网络，特别是上下文编码器的图像修复。本文
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2023-08-29 20:35:48
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推荐开源项目：PyTorch转Caffe工具 - 简化深度学习模型迁移去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个由LongCW开发的开源项目，旨在帮助开发者将基于PyTorch构建的深度学习模型转换为Caffe格式。在深度学习领域，不同的框架各有优势，而这个工具使得跨平台和优化变得更加便捷。技术分析该项目的核心是实现了PyTorch模型到Caffe protot
卷积神经网络 训练数据的方法就是会给计算机提供每种类别 的图片，让机器自己去学习其中的特征并形成一个算法，因为这些算法是依赖于数据集的，所以也被称为是数据驱动的算法。卷积神经网络的原理 1.局部性 往往图片的的类别是通过图片的特征来决定的，而这些决定一般是由一些局部的区域决定的。2.相同性 对于不同的图片，如果有同样的特征，这些特征会出现在图片的不同位置，也就是说可以用同样的检测模式去检测不同图片
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2023-12-07 00:06:45
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目录1.python代码运行时的入口2.window与Linux入口出的区别3.继续前进，生成_Py_Main对象，并做简单初始化4.继续前进，我们来到了pymain_mian5.pymain_init都干了些什么事情呢6.继续前进，进入4步骤中的pymain_run_python看看7.重点分析一下pymain_run_filename，既通过交互式环境或者文件执行代码的过程总结 说明：如果没
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2023-08-10 14:31:13
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CUDA简介CUDA是并行计算的平台和类C编程模型，我们能很容易的实现并行算法，就像写C代码一样。只要配备的NVIDIA GPU，就可以在许多设备上运行你的并行程序，无论是台式机、笔记本抑或平板电脑。熟悉C语言可以帮助你尽快掌握CUDA。CUDA编程CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上，即CUP和GPU，二者有各自的存储空间，并由PCI-Express 总线区分开。因此，我们应该先注意二者术语
精彩内容不迷路机器之心报道广受人们欢迎的深度学习框架 PyTorch 刚刚更新了 1.10 正式版，在 CUDA Graphs API 等方面进行了诸多改进。PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch，底层由 C++ 实现，主要应用于人工智能领域，如自然语言处理，它最初由 Facebook 的人工智能研究团队开发。由于 PyTorch 定义网络结构简单等特点，自发布以
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2023-12-25 19:24:22
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如何将pytorch中的python模型转化为libtorch中的C++模型1.为什么我们要这么做？ 我们编写神经网络和进行前向推理都是在pytorch的基础上来做的，我们希望把python神经网络部署到c++工程中需要想一些办法。 当然可以通过Ros，但是通用的Ros支持的python版本是2.7，现在多数开源的pytorch代码都是用python3来写的，而且还是没有从根本上解决python部
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2023-12-16 03:04:08
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PyTorch中对tensor的很多操作如sum,softmax等都可以设置dim参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch中的dim类似于numpy中的axis。dim与方括号的关系创建一个矩阵a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(a)输出：tensor([[1, 2],
[3, 4]])因为a是一个矩阵，所以a的左边有2个括号括号之
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2023-07-28 14:41:42
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闲来无事，准备学习下Mysql的源代码，花了1个小时的时间，终于在VS2008中运行起来Mysql了，有些地方也是知之甚少，理解错了希望大家及时纠正,下面介绍下如何进行配置。Step 1:下载Mysql源代码，在http://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 网站中，包含两种格式的Mysql，MSI Installer 和 ZIP Archive，MSI I
前言本文主要用pytorch对线性函数进行拟合，主要用到底层原理中的梯度下降与反向传播。正文代码相关知识（下面是自己写的注意点，可能有些大家一知半解，可以看视频讲解）： 1、requires_grad表示变量后面是否需要计算梯度，正常情况下是False 2、反向传播能得到梯度，而x.grad可以获取某个导数值，也就是梯度 注：一般我们用损失函数进行反向传播，并且w.grad当required_gr
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2023-11-29 05:15:33
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如有错误，请不吝指出。pytorch源码注释，欢迎 pr，提 issue 和 star当我们使用 pytorch 的 python 的接口编写代码的时候，感觉是十分清爽的，不需要考虑底层的实现。但是好奇心驱使我们 想一探究竟，看看底层 C/C++ 那部分到底做了什么。本篇文章主要专注于：
pytorch 是如何动态构建反向传导图的
pytorch 的反向传导是怎么操作的pytorch 是如何构建反
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2023-11-27 05:38:23
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