前言由于被宿友问了很多问题，于是就果断在2021最后一天自己从头实现自定义dataset, 自定义模型，写了训练代码，预测输出代码。 准确率虽然不高，但这个过程让我清楚了中间处理的一些细节。另外本文对于如何使用huggingface的transformers模型去解决特定任务，具有一定的参考学习意义。数据集: https://dl.fbaipublicfiles.com/glue/data/SST
转载
2024-06-29 11:47:44
24阅读
数据处理scikit-image：用于图像io和变换 pandas：为了更方便地处理csv文件忽略警告信息import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')plt使用matplotlib的过程中，常常会需要画很多图，但是好像并不能同时展示许多图 plt.show()之后，程序会暂停到那儿，并不会继续执行下去。如果需要继续执行程序，就要关闭图片 那如何
转载
2024-05-17 15:07:54
46阅读
# 使用 PyTorch 可视化模型结构：plot_model 的实践
随着深度学习的发展，模型的复杂度与日俱增，如何直观地展示一个神经网络模型的结构，已经成为研究者们关注的一个问题。PyTorch 是一种流行的深度学习框架，提供了灵活性和高效性，但在可视化模型方面却略显不足。本文将探讨如何通过 `torchviz` 和 `matplotlib` 来可视化 PyTorch 模型，解决可视化模型结
# Pytorch中的plot_model函数科普
Pytorch是一个开源的深度学习框架，广泛应用于机器学习和人工智能领域。Pytorch提供了很多方便的工具和函数，其中一个十分实用的函数就是plot_model。plot_model函数可以帮助我们可视化神经网络模型的结构，让我们更直观地了解模型的架构和参数。
## 什么是plot_model函数？
plot_model函数是Pytorc
原创
2024-04-28 03:34:27
229阅读
jquery向前查找兄弟元素 prev() prevAll() prevUntil()兄弟元素，指的是该元素在同一个父元素下的“同级”元素。一、prev()方法在jQuery中，我们可以使用prev()方法来查找某个元素的前一个“相邻”的兄弟元素。<script type="text/javascript">
$(function () {
$("#lvye").prev().htm
转载
2023-05-24 10:05:51
206阅读
在这篇博文中，咱们将深入探讨如何利用 PyTorch 进行深度学习建模。PyTorch 是一个令人振奋的开源深度学习框架，拥有丰富的工具和库。接下来，我们将系统地展示从环境准备到扩展应用的各个环节，确保每一步都清晰易懂。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境中安装了必要的依赖。PyTorch 需要一些前置依赖，包括 Python、NumPy 和一些用于科学计算的库。
### 前置依赖安装
3）plotting绘图 我们已经包装了几种常见的plot类型，以便轻松创建基本的可视化。这些可视化是由Plotly驱动的。Visdom支持下列API。由 Plotly 提供可视化支持。vis.scatter : 2D 或 3D 散点图vis.line : 线图vis.stem : 茎叶图vis.heatmap : 热力图vis.bar
转载
2023-09-08 21:34:09
297阅读
@目录关于Anaconda的一些命令Datasettensorboardtransformstorchvision中的数据集使用DataLoader中的数据集使用torch.nnnn.Module的使用torch.nn 是 torch.nn.functional封装torch.nn.CONV2DPooling layers的nn.MaxPool2dPadding layerNon-linear A
转载
2023-12-11 21:43:01
139阅读
1.tensor的简介Pytorch最基本的操作对象是Tensor（张量)，它表示一个多维矩阵，张量类似于NumPyndarrays，
张量可以在GPU上使用以加速计算。Tensor可以跟踪计算图和计算梯度。Numpy的计算无法像Tensor一样在GPU上加速。
张量表示由一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。 具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）； 具有两个轴的张量对应数学上的
转载
2023-10-02 20:57:26
107阅读
# PyTorch与模型可视化：plot_model的探讨
近年来，深度学习框架如PyTorch、TensorFlow等越来越受到研究者和工程师的青睐。与此同时，模型可视化工具也在迅速发展，以帮助用户简化复杂的神经网络理解过程。本文将探讨在PyTorch中是否存在plot_model功能，及其替代方案，同时提供相关的示例和可视化手段，以展现如何有效利用PyTorch构建与理解模型。
## 1.
原创
2024-10-06 05:21:48
49阅读
3）plotting绘图 我们已经包装了几种常见的plot类型，以便轻松创建基本的可视化。这些可视化是由Plotly驱动的。Visdom支持下列API。由 Plotly 提供可视化支持。vis.scatter : 2D 或 3D 散点图vis.line : 线图vis.stem : 茎叶图vis.heatmap : 热力图vis.bar
转载
2023-12-15 14:52:21
628阅读
蜂窝图的主要目的是更好的呈现高密度区域的数据趋势，并减少在这些区域可能出现的重叠。结果表明，与历史上的聚素预加载到DNA上。与粘着蛋白缺失的提取物相比，在模拟缺失的提取物中，坍塌的姐妹DNA保持显著且可重复的关联时间更长，这表明粘着蛋白有助于子链的物理关联。高颜值免费 SCI 在线绘图。
matplotlib绘图和可视化matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。绘图是数据分析工作中最重要的任务之一，是探索过程的一部分。import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
from nump
转载
2023-09-15 22:31:25
91阅读
在本章中，无涯教程将学习如何使用Matplotlib创建简单图。
现在将显示一个简单的角度曲线图，以弧度为单...
原创
2023-10-13 19:14:27
308阅读
导读新的一年还是要肝起来啊，这个公众号节前节后沉寂了快两个月了，许久没更新原创推文，自己感觉不能再这样堕落下去了。所以最近一直在思考写些什么推文：既要符合当下工作所需，倒逼成长；也要于广大读者有益，而非单纯的推销运营。于是，终于决定“染指”深度学习方向，并打算先更新一波Pytorch学习教程。当然，这会是一个系列。torch，原意“火炬”提及Pytorch就不得不先从深度学习开始讲起。从事数据相关
转载
2024-06-24 13:39:24
11阅读
近日，PyTorch0.4版本发布更新，这个版本也支持Tensor与Variable合并支持0维（标量）Tensor弃用volatile标记dtypes，devices和Numpy风格的Tensor创建函数编写不限制设备的代码详见：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1598810323348816956&wfr=spider&for=pc
原创
2018-05-03 10:57:59
1355阅读
点赞
0. 简介本文主要介绍了使用pytorch作为框架入门深度学习。其中第1节(深度学习入门)内容较多，建议边看第1节边实践第2节(Pytorch入门)中的内容（主要是2.1和2.2）。1. 深度学习入门学习建议：读者把截图中两个模块中涉及的文档读懂(部分代码要自己对照着原文实践) 基本上就可以入门了(预计需要半个月到一个月时间)。上述链接中的视频，作业等资料可选择性观看，主要看截图中给到的内容。笔者
机器之心报道参与：一鸣、泽南千呼万唤始出来，PyTorch 官方权威教程书终于来了。书籍一出便获 LeCun 转推力荐。PyTorch 无疑是当今最火热的深度学习框架之一。自 2016 年诞生以来，PyTorch 已发展成一个非常繁荣的开发社区。据统计，在 2017 年，深度学习顶会中使用 PyTorch 的论文比例还不到 10%；如今，PyTorch 已经称霸学界，在 CVPR 接收论文中占比
PyTorch 中文版官方教程来了。PyTorch 是近期最为火爆的深度学习框架之一，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友从中可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。 为了方便读者朋友们 本地查看，帮大家打包好了一份PyTorch中文版官方教程 PDF版本。图书简介
转载
2023-08-14 10:49:10
72阅读
PyTorch教程-1：PyTorch中的Tensor基础首先，引入PyTorch的模块：import torch设置运算资源使用 torch.cuda.is_avaliable() 来判断设备上的GPU是否可用，如果可用则返回True，使用 torch.device() 则可以参数指定计算资源：参数为"cpu"表示使用CPU计算参数为"cuda"表示使用GPU计算，默认会使用第一块GPU，即"c
转载
2024-09-01 17:03:38
28阅读
