环境安装安装anaconda（安装过程中勾上环境变量），cmd的base环境下创建虚拟环境，进入虚拟环境中安装Pytorch：在官网选择对应配置的生成的安装命令（确认GPU是支持的CUDA的，且GPU驱动升级到对应的版本：nvidia-smi命令查看），复制该命令，进入刚创建的虚拟环境中运行该命令，输入python命令，进入虚拟环境中对应的python命令交互行，import torch未报错则安
# MATLAB 调用 PyTorch：实现深度学习模型的跨平台协作
随着深度学习的飞速发展，MATLAB 和 PyTorch 逐渐成为了两种重要的工具。MATLAB 提供了强大的数值计算能力和直观的可视化工具，而 PyTorch 则是在深度学习方面表现出色的框架。通过将这两者结合，用户可以充分利用各自的优势，从而实现更高效的深度学习开发。
本文将介绍如何在 MATLAB 中调用 PyTorc
Matlab调用物性计算是仿真工程中常见的问题。在64位环境下的调用稍有不同，在使用中，需要掌握物性函数必要的使用技巧。(所用到的文件在本人上传的资源页打包好了，下载解压 就可以直接运行一、matlab 调用必备的程序工具1、matlab2、refprop（9或9.1）安装包均可3、refpropm.m 和rp_proto64.m(这个文件是为了转化dll的数据型使其在64位平台上可使用4、REF
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2024-06-23 23:21:45
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MATLAB中函数调用
在matlab中，如果是matlab自带的函数，则可以按照该函数的格式直接调用，如果是自己编写的函数，可以将函数写在一个文件中，之后再主文件中调用。举例说明如下：% 文件名为fun.m（注意：文件名需要与函数名一致）
function y = fun(x)
y = x.^2;下面开始编写主文件（文件名为main.
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2023-06-08 14:52:06
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# 在MATLAB中配置PyTorch：新手指南
随着深度学习和人工智能技术的发展，MATLAB和Python这两种编程语言的结合越来越受欢迎。本文将引 导你通过完整的流程在MATLAB中配置PyTorch。我们将详细说明每一步的操作，并提供必要的代码示例。最终，你将能够在MATLAB中运行PyTorch模型，发挥两者的优势。
## 流程概览
下面是整个配置过程的步骤概述：
| 步骤 |
# 在PyTorch中读取MATLAB数据：详解与示例
## 引言
在数据科学和机器学习领域，使用不同的编程语言和工具是常见的。例如，MATLAB以其强大的数学计算功能和丰富的工具箱在科研和工程领域广泛应用。而PyTorch则是深度学习领域中的一个热门框架，因其灵活性和易用性受到青睐。在实际工作中，我们经常需要在不同工具之间交互数据，特别是当你需要在PyTorch中处理MATLAB生成的数据时
# PyTorch与MATLAB的对比及示例
在机器学习和深度学习的领域，PyTorch和MATLAB是两种常用的工具。它们各自有着独特的优势和应用场景。本文将对PyTorch和MATLAB进行简要对比，并给出代码示例，帮助读者了解如何在这两种环境中进行基本的神经网络构建。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。其最大的特
# MATLAB集成PyTorch：让深度学习更简单
在如今的数据科学和深度学习的领域，MATLAB和Python是两个非常重要的工具。MATLAB以其强大的数学计算能力而闻名，而PyTorch则是一个广泛使用的深度学习框架，凭借其灵活性和易用性受到开发者的青睐。本文将介绍如何将MATLAB与PyTorch集成。我们会通过代码示例展示这一过程，并通过流程图和旅行图帮助你理解每一个步骤。
##
原创
2024-09-18 07:30:01
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0. 目录 文章目录0. 目录更新 2020.05更新2020.061. 对 resnest 网络进行加速2. 主要内容2.1 准备阶段2.2 主要代码 更新 2020.05onnx将模型转为trt或者其他inference是一种比较通用的方式，博主测试过程中发现，onnx转换出来的模型会稍慢与纯trt api 写出来的模型，nvidia官方也有说到过onnx存在效率非最优以及微小数值差异的问题。
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2023-12-30 15:02:15
77阅读
model.pyimport torch.nn as nn
import torch
#首先定义34层残差结构
class BasicBlock(nn.Module):
expansion = 1 #对应主分支中卷积核的个数有没有发生变化
#定义初始化函数（输入特征矩阵的深度，输出特征矩阵的深度（主分支上卷积核的个数），不惧默认设置为1，下采样参数设置为None）
de
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2023-10-19 11:08:01
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归一化操作：模型：import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F #调用F.函数
class ResBlk(nn.Module): # 定义Resnet Block模块
"""
resnet block
"""
def __init__(self,
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2023-08-30 13:52:19
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基于pytorch复现ResNet前言 最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。 后期会补上使用数据训练的代码。 完整的代码在最后。 python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的 一是帮助自己巩固知识点； 二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足； 三是希望可以给大家一个参考。
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2023-09-25 12:42:48
131阅读
Win10下Pytorch的cuda环境配置jupyter notebook出现如下问题：显卡型号为NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti使用torch.cuda.is_available()判断显示True,但是无法将tensor数据加载到GPU上。根据错误提示，显示**CUDA*型号不兼容。查看显卡CUDA版本 打开Anaconda Prompt，输入命令nvidia-smi（命
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2023-08-11 15:36:04
601阅读
默认前置条件已安装驱动、CUDA、cudnn、pytorch。这里以ubuntu20.04，驱动470，CUDA11.1.1，cudnn8.1.1，pytorch1.12，tensorrt7.2.3.4为例。简介tensorrt主要用于优化模型推理速度，是硬件相关的。主要有两种将torch转化为tensorrt的方式：1. github路线：首先保存模型的.pth权重文件，然后将其转化为.wts文
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2024-01-27 13:26:40
183阅读
文章目录★★★★★ 1. 环境★★★★★ 2. 使用方法2.1 数据映射问题MATLAB 向Python传递数据MATLAB 类型到 Python 类型的映射MATLAB 向量到 Python 的映射传递矩阵和多维数组处理从 Python 返回的数据Python 类型到 MATLAB 类型的自动映射显式类型转换★★★★★ 2.2 函数调用★★★★★ 2.3 类调用★★★★★ 3. 案例 ★★★★
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2023-09-19 00:00:26
129阅读
1、问题的提出：在一些web服务中，后台采用nodejs轻量化服务器接口，而matlab的.m文件编写了算法模块，两者调用时，官方没有提供相应的文档（当然也可能我没找到）。因此，本文提出了matlab的.m文件-python-nodejs的解决方案。2、python调用matlab文件不同matlab版本支持不同python版本。本机采用matlab 2017b+python 3.5.6版本①、（
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2023-09-01 13:08:44
127阅读
在一篇文章里看到了MATLAB对Excel文件的操作。当然，最简单的是选状态栏中的Import了，在这里作者提供了两种读取Excel文件的方法。1 利用matlab从excel中读取数据使用1.1 uiimport可视化导入命令只需要在command window中输入uiimport，出现这个窗口后你就懂了 1.2 用xlsread读Excel，不仅适合后缀为xls的文件，07版xls
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2023-11-10 22:57:35
41阅读
问题引入在做实验的时候，需要用到python和matlab工具来进行不同的处理，比如在run神经网络的时候，需要使用pytorch框架得到网络的各个参数，在得到参数后需要使用matlab进行聚类规划。之前的做法是用python脚本耦合其联系，两者通信的方式是通过文件。后来发现matlab有针对于python的api引擎，瞬间感觉打开了新世界的大门，只需要在python中调用相关的api，就可以完成
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2023-08-13 17:16:15
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深度学习框架训练模型时的代码主要包含数据读取、网络构建和其它设置三个方面 。1、 数据读取具体步骤主要包含： 1. 定义torch.utils.data.Dataset数据接口 2. 使用torch.utils.data.DataLoader将数据接口封装成数据迭代器。数据读取部分包含如何将你的数据转换成PyTorch框架的Tensor数据类型。当使用PyTorch
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2023-10-20 10:47:30
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目录一、函数文件的基本结构二、函数的调用1.函数调用的格式2.函数的递归调用将特定的算法写成函数的形式，可以提高程序的可重复性和程序设计的效率。并且函数文件定义了输出参数和输入参数的对应关系，方便外部调用。事实上，MATLAB提供的标准函数都是由函数文件定义的。一、函数文件的基本结构 函数文件由function语句引导，其基本结构如下：function 输出参数表=函数名(输入参数表)函
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2023-08-28 15:33:10
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