前言注：以后我的文章会写在个人博客网站上，本站文章也已被搬运。这个系列是有关深度学习的内容，包括一些常见的神经网络模型的训练和实际应用。本人接触深度学习时间不长，同样希望通过博客的方式记录学习过程和总结学习成果。废话不多说，本篇主要介绍深度学习工具Pytorch的环境搭建以及神经网络的基础单元：感知机模型。 本人计算机配置好的环境：计算机系统：Window10，python版本为：3.7.4开发环
Pytorch创建模型写这篇博客的初衷是因为非常多情况下需要用到pytorch的包，但是每一次调用都需要额外编写函数，评估呀什么的，特别要牵扯上攻击和防御，所以就想写个博客，总结一下，彻底研究这个内容torch模型的定义一般来说，都会创建一个类（继承torch.nn.Module）作为模型。一开始入门，只需要关注两个函数。 特别用来提醒torch的全连接和keras的全连接不同def __init
转载
2024-04-08 08:14:51
18阅读
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
转载
2023-09-08 11:34:48
593阅读
# 如何在 Java 中获得工程名
在开发 Java 项目时，有时候我们需要获取当前工程的名称。这个需求可能是为了记录日志、生成文件名或者进行一些其他操作。在 Java 中获得工程名并不难，本文将介绍几种方法来实现这个目标。
## 通过 Class 类获取工程名
在 Java 中，可以通过 Class 类的方法来获取工程名。Class 类是 Java 反射机制的核心类，它包含了很多可以用于获
原创
2024-06-29 04:10:25
24阅读
实现相机传感器驱动器使得能够通过传感器提供的原始格式通过CSI总线获取相机数据。 根据相机和应用程序的不同，有两种类型的相机编程路径。• Camera Core Library Interface • Direct V4L2 InterfaceCamera Core User Mode Library Interface相机核心用户模式库提供应用程序和内核模式V4L2驱动程序之间的所有控件和数据处
转载
2024-10-24 20:11:24
41阅读
# Java 获得子类名
在Java编程中，有时候我们需要获取一个对象的子类名。获得子类名可以帮助我们在程序中做更多的处理或者调试信息。本文将介绍如何在Java中获得子类名的几种方法，并提供相应的代码示例。
## 什么是子类名
在面向对象编程中，子类是继承自父类的类。子类可以继承父类的属性和方法，并可以添加自己的特有属性和方法。每个类都有一个类名，子类的类名是在父类名后面添加一个“exten
原创
2024-01-05 12:29:38
95阅读
# Java获得类名
在Java中，获取类名是一项常见的任务。类名是指类的名称，用于标识和访问该类。在Java中，可以使用不同的方法来获取类名。本文将介绍几种常用的方法，并提供相应的Java代码示例。
## 方法一：使用Object类的getClass()方法
Java中的每个对象都继承自Object类，而Object类中有一个名为getClass()的方法，可以返回该对象所属的类。通过该方
原创
2023-10-01 04:28:51
590阅读
# 如何在Android中获取包名
## 概述
在Android开发中，获取应用程序的包名是一项基础操作，本文将介绍如何在Android中获取包名。我们将通过以下步骤来实现：
1. 获取Context对象
2. 调用Context的getPackageName()方法
## 步骤
```mermaid
gantt
title 获取包名流程
section 准备工作
原创
2024-04-17 06:53:53
106阅读
## Java获得属性名的实现步骤
为了帮助这位刚入行的小白实现"Java获得属性名"这一需求，我将按照以下步骤展示整个实现过程：
1. 理解需求
2. 创建一个Java类
3. 定义类的属性
4. 实现获得属性名的方法
接下来，我将详细介绍每一步所需做的事情，并提供相应的代码示例来帮助理解。
### 1. 理解需求
在我们开始编写代码之前，首先要明确需求。这里的需求是要实现一个方法，该
原创
2023-12-13 08:19:33
31阅读
# 如何使用Python获取行名
在数据处理和分析的过程当中，我们常常会使用到行名（或称为索引），特别是在Pandas库中。行名可以帮助我们更方便地操作和访问数据。为了帮助你学习如何在Python中获取行名，本文将详细解析整个流程，并给出实际的代码示例。
## 流程概述
在这一部分中，我们将介绍整个流程，包括获取行名所需要的步骤，以及在这些步骤中需要使用的功能和代码。
### 流程步骤表格
原创
2024-09-02 06:33:41
65阅读
记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
转载
2023-08-11 15:16:42
165阅读
在PyTorch中，获取张量中特定元素的位置是一个常见任务。本文将分步骤介绍如何实现这一功能，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等方面。
### 环境准备
在开始之前，确保你的环境中安装了正确的依赖。下面是一个依赖安装指南。
| 依赖 | 版本 | 兼容性 |
|----------
# PyTorch中的Batch Normalization及其参数获取
在深度学习模型训练中，Batch Normalization（批量归一化）是常用的技术之一。它通过对每一批输入数据进行标准化处理，提高了模型的收敛速度并提高了性能。本文将介绍Batch Normalization的基本原理、在PyTorch中的实现，并展示如何获取其参数。
## 什么是Batch Normalizatio
文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
转载
2023-09-21 08:57:41
133阅读
如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
164阅读
目录前言1 需要掌握3个重要的函数2 state_dict2.1 state_dict 介绍2.2 保存和加载 state_dict (已经训练完，无需继续训练)2.3 保存和加载整个模型 (已经训练完，无需继续训练)2.4 保存和加载 state_dict (没有训练完，还会继续训练)2.5 把多个模型存进一个文件2.6 使用其他模型的参数暖启动自己的模型2.7 保存在 GPU, 加载到 CPU
转载
2024-08-24 16:22:45
62阅读
目录Pytorch模型部署准备Pytorch自定义运行时默认部署Pytorch模型自定义部署Pytorch模型通过ONNX部署Pytorch模型试用DaaS(Deployment-as-a-Service)参考Pytorch模型部署准备Pytorch和TensorFlow是目前使用最广泛的两种深度学习框架，在上一篇文章《自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中》中我们
转载
2023-08-20 23:12:38
190阅读
目录1、搭建模型的流程1）步骤 2）完整代码——手写minist数据集为例（这里使用的数据集是自带的）2、搭建模型的四种方法1）方法一——利用nn.Sequential（）2）方法二——利用collections.orderDict()3）方法三—— 先创建容器类，然后使用add_module函数向里面添加新模块4）方法四——利用nn.function中的函数3、VGG16搭建4、全卷积
转载
2023-08-01 14:21:55
206阅读
PyTorch基础入门二：PyTorch搭建一维线性回归模型1）一维线性回归模型的理论基础给定数据集，线性回归希望能够优化出一个好的函数，使得能够和尽可能接近。如何才能学习到参数和呢？很简单，只需要确定如何衡量与之间的差别，我们一般通过损失函数（Loss Funciton)来衡量：。取平方是因为距离有正有负，我们于是将它们变为全是正的。这就是著名的均方误差。我们要做的事情就是希望能够找到和，使得：
众所周知，python训练pytorch模型得到.pt模型。但在实际项目应用中，特别是嵌入式端部署时，受限于语言、硬件算力等因素，往往需要优化部署，而tensorRT是最常用的一种方式。本文以yolov5的部署为例，说明模型部署在x86架构上的电脑端的流程。（部署在Arm架构的嵌入式端的流程类似）。一、环境安装1. 安装tensorRT根据自己的系统Ubuntu版本、CPU架构、CUDA版本来选择
转载
2023-07-30 00:22:31
276阅读
