backward函数官方定义：torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None)Computes the sum of gradients of given tensors w
转载
2024-08-20 17:29:17
55阅读
文章目录1. 前言2. 安装和使用Pytorch 2.03. 结语 1. 前言Pytorch2.0和GPT4、文心一言同一时间段发布，可谓是热闹至极，我看了看Pytorch 2.0的文档，一句话概括下，2.0的功能介绍，核心就是torch.compile：opt_module = torch.Compile(module)加入这行代码就能优化你的模型，优化后的模型和往常使用方式一样，推理速度会提
转载
2024-01-27 20:09:23
94阅读
1. PyTorch简介概念：由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库优势：简洁、上手快、具有良好的文档和社区支持、项目开源、支持代码调试、丰富的扩展库2 PyTorch基础知识2.1张量分类：0维张量（标量）、1维张量（向量）、2维张量（矩阵）、3维张量（时间序列）、4维张量（图像）、5维张量（视频）概念：一个数据容器，可以
转载
2023-08-14 20:38:26
90阅读
model.pyimport torch.nn as nn
import torch
import torch.nn.functional as F
#最后进行定义GoogeLeNet函数
class GoogLeNet(nn.Module):
#初始化函数（分类的类别个数，是否使用辅助分类器，是否对权重进行初始化）
def __init__(self, num_classes=
转载
2023-12-09 11:40:47
52阅读
Pytorch学习笔记:VGGNet1.模型文件1.1使用*args1.2使用**kwargs1.3同时使用*args与**kwargs2.训练文件与测试文件 主要参考b站up霹雳吧啦Wz视频，本文不再赘述网络具体内容，以代码实现为主。感谢up主做的极其详细并对小白友好的精彩分享。VGGNet知识点视频代码实现视频 代码来自up主的Github仓库开源项目，侵权删。1.模型文件import to
转载
2023-10-13 19:34:44
60阅读
目录1. 介绍Inception 结构Auxiliary Classifier 辅助分类器2. 搭建 GoodLeNet 网络3. 训练部分4. 预测部分5. 训练过程 1. 介绍GoodLeNet 网络中的亮点有： 引入了Inception 结构，在网络在横向上有深度，融合了不同尺度的特征信息使用了 1*1 的卷积核进行降维处理添加了两个辅助分类器帮助训练丢弃全连
转载
2024-01-15 21:49:17
53阅读
本系列目录：PyTorch学习笔记（一）：PyTorch环境安装PyTorch学习笔记（二）：简介与基础知识PyTorch学习笔记（三）：PyTorch主要组成模块PyTorch学习笔记（四）：PyTorch基础实战PyTorch学习笔记（五）：模型定义、修改、保存PyTorch学习笔记（六）：PyTorch进阶训练技巧 PyTorch学习笔记（七）：PyTorch可视化 Py
转载
2024-01-17 00:36:52
37阅读
# Go语言调用PyTorch：融合高效性和深度学习的试验
随着深度学习技术的飞速发展，Python作为主要的深度学习框架使用语言，无疑成为了很多开发者的首选。然而，Go语言以其高效性和并发性获得了越来越多开发者的青睐。在本文中，我们将探讨如何在Go语言中调用PyTorch，实现深度学习模型的推理，并给出一个简单的示例代码。
## 使用Go调用PyTorch
PyTorch是一种流行的深度学
介绍Energy Go中定义的变量、结构和函数绑定，在JS中使用。在Energy中不只可以调用 JS 和 事件机制，也可以通过Go绑定在Go中定义的一些变量函数在JS中调用，在使用的时候就如同在JS调用本身定义的函数一样方便。运行此示例，需要安装好Go和Energy开发环境：教程一 环境安装此示例中采用了内置http服务访问内嵌资源: 内置http服务使用方式在Go
转载
2023-10-10 20:48:36
74阅读
# 运行PyTorch模型的Go语言实现
在人工智能领域，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，方便用户构建和训练神经网络模型。而 Go 语言作为一种简洁高效的编程语言，也被越来越多的开发者用于构建各种应用程序。
本文将介绍如何使用 Go 语言来加载和运行 PyTorch 模型，以实现对模型进行推理的功能。
## 步骤一：导出 PyTorch 模型
首先，我
原创
2024-03-09 05:27:53
1604阅读
windows实现mysql内网穿透:原理说明内网穿透，分为两个版本，“多链接版本”和“多路复用版本”，一般像web服务这种不是长时间连接的服务建议用“多链接版本”，如果是要保持长时间连接建议使用“多路复用版本”。多链接版本，对应的子命令是tserver，tclient，tbridge。 多路复用版本，对应的子命令是server，client，bridge。 多链接版本和多路复用版本的参数和使用方
转载
2023-08-21 17:09:22
113阅读
简介本次实验为 Kaggle 于2013年举办的猫狗大战比赛，即判断一张输入图像是“猫”还是“狗”。该实验使用在 ImageNet 上预训练 的 VGG 网络进行测试。因为原网络的分类结果是1000类，所以这里进行迁移学习，对原网络进行 fine-tune （即固定前面若干层，作为特征提取器，只重新训练最后两层）。大概步骤为下载比赛的测试集（包含2000张图片），利用fine-tune的VGG模型
转载
2024-01-30 00:40:37
46阅读
代码已同步到Github：https://github.com/EasonCai-Dev/torch_backbones1 论文关键信息论文链接:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design论文主要提出了ShuffleNet-v2的轻量级网络结构，并针对如今CNN网络常用的深度分离卷积（depth
转载
2023-09-17 10:24:46
166阅读
Batch Normalization是google团队在2015年论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》提出的。通过该方法能够加速网络的收敛并提升准确率。在网上虽然已经有很多相关文章，但基本都是摆上论文中的公式泛泛而谈，bn真正是如何运作的很少
文章目录0. 前言1. 建议在看这个文当前，先看看下面三个文档1.1. PyTorch Distributed Overview1.2. DistributedDataParallel API documents1.3. DistributedDataParallel notes2. DataParallel 和 DistributdDataParalle 对比3. 基本使用4. 其他4.1.
转载
2023-11-20 11:43:09
57阅读
单臂摆是强化学习的一个经典模型，本文采用了4种不同的算法来解决这个问题，使用Pytorch实现。以下是老版本，2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法， SAC，更新了PPO，DDPG算法，在文末。DQN：参考：算法思想：https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/DQN/算法实现https://p
转载
2024-05-21 07:12:48
115阅读
PyTorch 1.x 常用API1. 简介1.1 ResNet模型1.2 torch.nn.Module1.2.1 torch.nn.Module.cpu()1.2.2 torch.nn.Module.cuda1.2.3 torch.nn.Module.eval()1.2.4 torch.nn.Module.state_dict1.2.5 torch.nn.Module.load_state_
转载
2024-05-16 10:28:43
186阅读
GMF模型1.从深度学习的视角可以理解为矩阵分解模型，其中矩阵分解层的用户隐向量和物品隐向量可以看做是一种Embedding方法，然后将Embedding后的向量进行点积 最后通过一个线性层输出 2.模型结构如下 所以输入的模型中的数据有num_users（user的数量），num_items（item的数量），embed_dim(Embedding的维度)模型需要输入的数据inputs里面应该为
转载
2023-11-26 10:58:13
92阅读
文本嵌入预训练模型Glove1.词嵌入预训练模型2.Glove3.求近义词和类比词1.文本嵌入预训练模型虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量，并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系，但 Word2Vec 模型仍不是完美的，它还可以被进一步地改进：子词嵌入（subword embedding）：FastText 以固定大小的 n-gram 形式将单词更细致地表示为了
转载
2023-12-06 17:05:29
63阅读
Tensor与Variable1.Tensor1.1.expand(*sizes)1.2.unfold(dim, size, step) → Tensor1.3.index_add_(dim, index, tensor) → Tensor1.4.view(*args) → Tensor2.Variable2.1.API 兼容性2.2.in-place 正确性检查2.3.class torch.
转载
2023-11-29 00:45:30
84阅读
