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
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2024-09-01 17:03:38
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pytorch基础1.张量（1）创建一个没有初始化的5*3矩阵（2）创建一个随机初始化矩阵（3）构造一个填满0且数据类型为long的矩阵（4）直接从数据构造张量（5）根据已有的tensor建立新的tensor。除非用户提供新的值，否则这些方法将重用输入张量的属性。2.运算（1）加法：形式一（2）加法：形式二（3）加法：形式三,给定一个输出张量作为参数（4）加法：原位/原地操作(in-place）
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2024-01-12 00:57:23
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Facebook人工智能实验室在 PySlowFast 之后时隔两年，携 PyTorchVideo 重入战场。视频作为当今最被广为使用的媒体形式，已逐渐占超过文字和图片，据了人们更多的浏览时间。这使得视频理解变得尤为重要。各大互联网公司与顶尖高校纷纷绞尽脑汁，竞相研究前沿视频理解模型与算法。在谷歌，Facebook，亚麻，Open-MM Lab 等分别祭出各家杀器之后，Facebook人工智能实验
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2024-06-04 17:19:46
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之前说过要用PyTorch的方法重新实现一遍对于UCF101的处理。 # pytorch 为 c h w 一般常规为 h w c 二 具体目标按照trainlist(testllist)中的列表去确定要用哪些数据集。 对于每一个视频随机取连续的16帧 每一帧都减去RGB平均值 对于每帧先将大小修改到(182,242) 然后对修改过大小的帧随机截取(160,160) 每次返回视频表示: x[b
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2024-01-25 17:10:40
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最近在做有关视频异常检测方面的实验，需要用到UCSD数据集，pytorch自定义加载自己的数据集时需要将自己的数据的路径以及标签存放到txt文档中，方便后续的数据加载。最后我会给出生成好的UCSD数据集txt文档下载链接，有需要的可以自行下载。1、UCSD异常检测数据集UCSD数据集是通过固定摄像头俯瞰人行道拍摄的，它有两个子文件夹，分别是UCSDped1和UCSDped2，每个文件夹下都有剪辑好
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2024-06-19 07:04:37
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## PyTorch教程：入门指南
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个备受欢迎的深度学习框架。它提供了丰富的工具和库，使得开发人员能够轻松构建和训练自己的神经网络模型。本教程将介绍PyTorch的基础知识和使用方法，并带有代码示例来帮助你入门。
### 安装PyTorch
首先，我们需要安装PyTorch。PyTorch可以通过pip包管理器进行安装，只需运行以下命令：
```
原创
2023-07-17 03:01:17
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PyTorch进阶训练技巧1、使用Carvana数据集训练U-Net首先在官网下载Carvana数据集，地址：Carvana Image Masking Challenge | Kaggle下载完成后解压到项目文件夹下导包import os
import PIL
import torch.nn as nn
from torch import optim
from torch.utils.data
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
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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
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
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2023-08-14 10:49:10
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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 视频识别
## 引言
随着视频数据的广泛应用，视频识别成为了计算机视觉领域的重要研究方向。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，使得视频识别的任务更加容易实现。本文将介绍使用 PyTorch 进行视频识别的基本流程，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据集准备
在进行视频识别之前，我们
原创
2023-09-01 06:12:36
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文章目录前言一、config.py二、datalist.py三.common.py四.model.py五.model_common.py六.train.py总结 前言该算法是从github上找的onion peel network算法，但是由于开发者只提供了demo部分，所以我试着自己把train的部分自己实现了，目前来看多少有点能补全的意思。目前来看还不是很成熟，但我还是发出来给大家看看。当然
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2024-08-13 08:53:34
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# PyTorch视频上色简介
在计算机视觉领域，视频上色是一个重要的任务。它的目标是将黑白视频帧转换成彩色视频，使得观众可以更好地理解视频内容。近年来，深度学习技术的快速发展为视频上色提供了新的解决方案。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，可以用于训练视频上色模型。
## 视频上色的挑战
视频上色的挑战在于如何准确地恢复丢失的颜色信息。由于黑白视频仅包含灰度信息，因此很难确定每个像素
原创
2023-08-03 08:14:34
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探索PyTorch在对象检测中的深度实践：一个全面教程 a-PyTorch-Tutorial-to-Object-DetectionSSD: Single Shot MultiBox Detector | a PyTorch Tutorial to Object Detection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ap/a-PyTorch-Tutorial-t
数据读取datasettensorboardadd_scale()add_image()transformcompose的使用torchvision数据集dataloader 数据读取主要使用dataset和dataloader类。datasetdataset函数在乱序的输入数据中，实现对数据的整理和排序，输入数据列表，支持下表检测。 dataloader函数将dataset输出的数据列表打包分
# 如何使用PyTorch处理视频
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何使用PyTorch处理视频。这篇文章将向你展示整个流程，并提供每个步骤需要执行的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(读取视频) --> B(处理视频帧)
B --> C(应用PyTorch模型)
C --> D(输出结果)
```
原创
2024-07-05 04:06:10
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要说当下最火的手机APP，今日头条非“她"莫属！同时伴随着"她"火起来的当然是做自媒体的大咖大神们。那么在制作这些视频的时候，他们究竟用的什么电脑配置呢，今天我就给大家推出一套专业做视频处理的专业电脑配置。 编辑视频，对电脑配置一般要求都高，CPU、内存、显卡......一个不能怠慢，如果我们对电脑硬件知道不太了解，在选搭硬件不合理的话，可能钱花了，效果却不好。今天 我给大家推荐这套配置就是让大
目录基础概念：张量Tensors： tensor的性质：tensor的操作：基本使用：数据集自定义数据集：数据载入器变换搭建神经网络模型参数：自动微分禁止梯度跟踪计算图 tensor梯度和雅各布乘积 优化模型参数超参数 保存于载入模型保存、加载模型权重保存加载模型形状将模型导出为ONNX基础概念：张量Tensors：一维数组，二维矩阵，三维以上称作张量。类似
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2024-01-26 22:36:37
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PyTorch主要是提供了两个核心的功能特性：1）一个类似于NumPy的n维张量，但是可以在GPU上运行2）搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制我们将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。该网络将有一个单一的隐藏层，并将使用梯度下降训练，通过最小化网络输出和真正结果的欧几里得距离，来拟合随机生成的数据。目录1. 张量2. 自动求导3. nn模块1. 张量NumPy：在介绍PyTorch之前，我
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2023-08-25 18:11:12
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