# 学习PyTorch框架API的指南
## 一、学习PyTorch API的整体流程
在开始学习和使用PyTorch框架的API之前，我们需要理清过程中的步骤。下面是实现PyTorch API的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 环境搭建 |
| 2 | 导入
文章目录0. torch<br>1. Tensors2. Creation Ops2.1 torch.tensor(data)<br>2.2 torch.sparse_coo_tensor()2.3 torch.as_tensor()2.4 torch.as_strided()2.5 torch.from_numpy(ndarray)2.6 torch.zeros()2.
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2023-11-21 21:57:13
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本片博客主要是理清楚yolov3的一个整体框架从下面这幅图说起图片来源于b站某位up主的博客： 这幅图主要是可以划分为左边虚线框的部分和右边虚线框以外的部分，左边虚线框的部分是yolov3的主干提取网络，名为darknet-53，主要目的是通过下采样来进行特征提取。过程如下：首先我们输入一张416x416的图片，也就是虚线框内的inputs框，如果输入的图片不是416x416的，那么首先我们需要将
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2024-08-21 20:14:39
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记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 1.2选择适宜版本： 以Windows11为例，我下载的是3.5.3.1版本64位的，即图中最后一个。2.安装anaconda2.1直接打开安装好的文件，根据指示一步步安装。(我忘记截
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2023-08-08 15:04:11
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pytorch框架的详细介绍与应用一.pytorch概述1.pytorch概念2.pytorch与tensorflow的区别3.pytorch包含的内容1. overview2. 自定义 Module二.pytorch常用模块 最近小阿奇在搭建模型的时候，发现pytorch框架十分的方便好用。所以特地整理了这个帖子，帮助自己捋一下思路打个基础，也方便大家交流学习。很用心的一篇博客哦~ 一.py
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2023-08-08 15:03:27
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1.PytorchTensorflow 静态图模型，每次要放到session里，然后feed，blabla Pytorch 动态图模型，定义好了就能用，符合Python编程习惯哈哈哈哈，所以刷题刷的多，当然用Pytorch啊 安装不用多说，pip install 即可，参考官网，根据自己的机器修改具体指令即可 我用的是GPU版的0.4的Pytorch2.项目架构俗话说，好的开始是成功的一半 所以当
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2023-12-11 10:11:23
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Hello随机种子模块 transform模块 逆transform模块神经网络模块 损失函数模块 优化器模块一个框架的搭建，主要包括四个部分，数据、模型、损失函数、优化器 模型：搭建出针对训练数据的算法结构，如神经网络的内部层结构等 损失函数：确定损失函数，计算损失值，反向传播 优化器：根据反向传播的梯度值更新关系：模型产生预测值，损失函数根据预测值计算损失值，并反向传播得到梯度值，优化器根据梯
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2023-11-06 17:11:23
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PyTorch 是由 Facebook 发布的深度学习框架，旨在为研究人员和工程师提供快速、灵活和简单的实验平台。与其他框架相比，PyTorch 具有简洁的 API 和灵活的动态计算图，使得构建和训练深度神经网络变得更加优雅和简洁。本文将介绍 PyTorch 的基本原理和使用方法，以及如何在 PyTorch 中实现常见的深度学习模型。PyTorch 的基本原理PyTorch 的核心是张
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2023-08-04 11:46:59
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目录概述安装一、安装Anaconda二、安装CUDA（也可以不安装）（一）CUDA概述（二）安装三、安装pytorch（一）CPU版本（二）GPU版本概述PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是2002年诞生于纽约大学 的Torch。它是美国Facebook公司使用python语言开发的一个深度学习的框架，2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）在GitHub上
PyTorch的简介 pytorch是一个python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow，Caffe，MXnet一样，非常底层的框架。 Torch官网：htt
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2023-12-29 22:24:06
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目录一、Pytorch深度学习框架二、卷积神经网络三、代码实战内容：一、Pytorch深度学习框架PyTorch是一个开源的深度学习框架，它基于Torch进行了重新实现，主要支持GPU加速计算，同时也可以在CPU上运行。PyTorch框架提供了强大的自动求导功能，可以轻松地构建神经网络模型，并通过反向传播算法来优化模型的各种参数。PyTorch框架特点：动态图：PyTorch使用动态图来表示计算图
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2024-06-03 10:13:26
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1.1什么是Pytorch PyTorch 是一个以Python 优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU 加速，同时还支持动态神经网络，这是现在很多主流框架比如Tensorflow 等都不支持的。PyTorch 既可以看做加入了GPU 支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，除了Facebook 之外，它还已经被Twitter、CMU 和Salesforce
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2024-02-22 21:28:42
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文章目录前言一、Pytorch是什么？二、搭建Pytorch框架步骤1.安装Anaconda2.安装CUDA和CUDNN3.安装Pytorch三、Pycharm上跑通Yolox1、下载Yolox项目2、导入pycharm并设置好Pytorch环境3、在Yolox项目github链接上下载权重Yolox-s文件4、运行Yolox-demo（Yolox/tools/demo.py）5、查看Yolox
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2023-10-20 17:30:10
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1.什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？ PyTorch的前身便是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。 PyTorch既可以
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2023-09-26 22:37:46
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1.什么是PyTorch，为什么选择PyTorch?（1）什么是PyTorch？ PyTorch的前身便是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动
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2023-09-22 21:22:18
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这里说下如何应用torch实现混合精度运算、数据并行和分布式运算。由于最近的程序对速度要求比较高，想要快速出结果，因此特地学习了一下混合精度运算和并行化操作，由于已经有很多的文章介绍相关的原理，因此本篇只讲述如何应用torch实现混合精度运算、数据并行和分布式运算，不具体介绍原理。混合精度自动混合精度训练（auto Mixed Precision，AMP）可以大幅度降低训练的成本并提高训练的速度。
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2023-11-25 07:10:17
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1.简介 优点： 编程简单，类似Numpy 只需要设置前向传播，反向传播过程梯度自动计算 动态图，方便调试2.基本组成元素 Tensor：基本数据单元，多维数组（data) Vairable：等同于带梯度的Tensor（data + grad + creator)，高版本中与tenesor合并 nn：卷积、池化、激活函数等层的实现 Module：网络结构，包含一系列Tensor和n
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2023-06-15 17:13:36
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由于工作原因，需要使用到深度学习pytorch框架，所以，跟随视频学习了深度学习框架的使用方法，视频链接如下：1、安装pytorch在windows下使用pytorch，首先找到anaconda官网，安装64位windows版本，然后使用清华的源替换掉anaconda默认源，详细教程如下打开anaconda promptconda create -n your_env_name python=x.
Restful API定义REST：表述（编者注：通常译为表征）性状态转移。指的是一组架构约束条件和原则。如果一个架构符合REST的约束条件和原则，我们就称它为RESTful架构。
RESTFUL是一种网络应用程序的设计风格和开发方式，基于HTTP，可以使用XML格式定义或JSON格式定义。RESTFUL适用于移动互联网厂商作为业务使能接口的场景，实现第三方OTT调用移动网络资源的功能，动作类型
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2023-12-24 09:54:02
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参考Python调用REST API接口的几种方式参考理解RESTful架构Restful API设计指南1 RESTful架构1.1 互联网软件越来越多的人开始意识到，网站即软件，而且是一种新型的软件。这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式，建立在分布式体系上，通过互联网通信，具有高延时(high latency)、高并发等特点。网站开发，完全可以采用软件开发的模式。 但是传统上，软件和网站是
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2023-05-29 15:32:53
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