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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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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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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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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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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**工作中pytorch常用函数汇总**声明：该文章的内容来自于网络的归纳总结，不断更新中，欢迎收藏，点赞评论，以及提供更多工作常用的函数。 1.torch.backends.cudnn.benchmark 一般将torch.backends.cudnn.benchmark设为True就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。 原因：将会让程序在开始时花费一点额外时间，为整个网络的每个卷积层搜索最适合
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2023-12-30 17:37:56
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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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这一节课主要讲了pytorch。 百度百科上的说明是PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。 2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。简单来说就是
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2023-11-06 14:39:16
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这一节课主要讲了pytorch。 百度百科上的说明是PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。 2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。简单来说就是
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2023-11-06 14:39:17
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当前，我正在深入探讨 PyTorch 中函数功能的查询方式，这对许多使用深度学习框架的开发人员至关重要。尤其在高强度的业务环境中，准确快速地理解每个函数的功能，可以有效提高开发效率，降低因理解偏差而导致的错误。
### 问题背景
在进行深度学习模型开发时，开发者经常需要调用各种 PyTorch 函数，但初学者和某些经验丰富的开发者可能会在函数的详细功能和参数理解上遇到困难。这导致了开发过程中的一
# 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
VisualPytorch beta发布了！功能概述：通过可视化拖拽网络层方式搭建模型，可选择不同数据集、损失函数、优化器生成可运行pytorch代码扩展功能：1. 模型搭建支持模块的嵌套；2. 模型市场中能共享及克隆模型；3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割、目标探测上的威力；4.添加图像增强、快速入门、参数弹窗等辅助性功能修复缺陷：1.大幅改进UI界面，提升用户体验；2.修改注销不跳
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2023-08-03 23:19:44
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识花草小程序自上线以来，目前已有超50万用户使用，识别打开次数逾600多万次，上线即受到广大花友的喜爱，现如今，众多花友用户已经能够通过识花草小程序，获取便捷拍照识花的服务，体验全新的生活方式。同时也提出了许多个性的需求和改进建议。本次针对反馈问题，技术团队经过精心策划和优化改版。识花草于近日重新发布上线。 经过全新改版后，识花草的底部入口更加完善、首页增加分享功能、广场栏目、任务领取、热门问答
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2024-02-05 14:32:45
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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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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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什么是PyTorch?PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它有以下特点:类似于NumPy，但是它可以使用GPU可以用它定义深度学习模型，可以灵活地进行深度学习模型的训练和使用TensorsTensor类似与NumPy的ndarray，唯一的区别是Tensor可以在GPU上加速运算。import torch构造一个未初始化的5x3矩阵:x = torch.empty(5,3)
xten
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2023-11-14 11:03:00
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tensor作为pytorch的基本操作对象，是首先要了解的。一、tensor的8个属性：# 数据相关
t.data # tensor的数据
t.dtype # tensor的数据类型
t.shape # tensor的形状
t.device # tensor所在的设备
# 梯度相关
t.grad # data的梯度
t.grad_fn # 创建tensor的function
t.r
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2023-09-29 22:00:02
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# PyTorch中Tensor的Append功能实用指南
在深度学习和数据科学中，张量（Tensor）作为PyTorch的基本数据结构，具有高维数组的性质。虽然PyTorch提供了强大的张量操作功能，但在某些情况下，我们需要动态地增加张量的数据，这样就涉及到了“append”功能的应用。本文将介绍如何在PyTorch中实现这一功能，并通过一个实际问题进行演示。
## 问题背景
假设我们正在
前言鉴于caffe2和pytorch要合并的消息，再加之pytorch实现模型的开发效率优势，虽然PyTorch 1.0 Stable版本预计还有一段时间才能面试，不过现在可以基于PyTorch0.4.0版本进行学习。本系列主要记载一些常见的PyTorch问题和功能，并不是对PyTorch教程的全篇实现，有需要的朋友可以自行学习PyTorch官方文档 ① requires_gradTensor变量
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2024-07-15 15:52:44
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