torch.nn.MultiheadAttention的使用和参数解析官方文档链接：MultiheadAttention — PyTorch 1.12 documentation 多注意头原理 MultiheadAttention，翻译成中文即为多注意力头，是由多个单注意头拼接成的它们的样子分别为：? 单头注意力的图示如下： 整体称为一个单注意力头，因为运算结束后只对每个输入产生一个输出结果，一般
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2024-07-25 20:40:22
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# 实现DeepFM算法在PyTorch中的流程
DeepFM是一种融合了深度学习和因子分解机（Factorization Machine）的推荐算法，它在CTR预估和推荐系统中具有较好的性能。本文将教会你如何在PyTorch中实现DeepFM算法。
## 流程概览
下面是实现DeepFM算法的整体流程，我们将按照这个流程逐步进行代码实现。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-07-31 18:23:40
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目录一.引言二.前期准备1.Conda 环境搭建2.Bert 模型下载3.预训练模型下载 三.数据准备1.音频文件批量处理2.训练文件地址生成3.模型训练配置生成4.训练文件重采样5.Tensor pt 文件生成四.模型训练1.预训练模型2.模型训练3.模型收菜五.总结一.引言前面我们通过视频 OCR 技术识别老剧台词、通过 Wave2Lip 技术实现人声同步、通过 GFP_GAN 实现
MNIST数字识别是学习神经网络非常好的入门知识。MNIST是由YannLeCun等创建的手写数字识别数据集，简单易用，通过对该数据集的认识可以很好地对数据进行神经网络建模。 目录1 MNIST数据集2 导入数据集3 构建模型3.1 定义神经网络3.2 前向传播3.3 计算损失3.4 反向传播与参数更新4 模型训练5 模型评估6 结果测试 1 MNIST数据集MNIST数据集主要是一些手写的数字图
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2023-08-31 13:04:19
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# PyTorch书籍推荐
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活且直观的接口，使得构建神经网络变得更加容易。由于其强大的功能和易用性，PyTorch已经成为了深度学习领域的流行选择。本文将为大家推荐一些优秀的PyTorch书籍，并提供一些示例代码，帮助读者更好地理解和学习PyTorch。
## 1.《深度学习框架PyTorch：入门与实践》
的问题作为运行示例。 该网络将具有四个参数，并且将通过使网络输出与实际输出之间的欧几里德距离最小
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2024-04-15 17:37:22
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安装流程： 一、确认电脑有无英伟达显卡； 首先确定自己电脑上是否安装有NVIDIA显卡（GPU），如果有安装GPU版本，如果没有，安装CPU版本。找到 任务管理器，选择 “性能，看有没有GPU。 二、下载安装Anaconda 1.官网 我选择的是下载这个版本。 安装。一直next,直到如下图，选择安装路劲，可自定义，最好是英文。 这里·可以选择Add Anaconda3 toy PATH envi
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2024-05-23 14:08:47
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pytorch的设计遵循tensor-> variable(autograd)-> nn.Module三个由低到高的抽象层次，分别代表高维数组（张量）、自动求导（变量）和神经网络（层/模块）。这三个抽象之间联系紧密，可以同时进行修改和操作 1.tensorTensor是pytorch中的重要数据结构，可认为是一个高维数组。它可以
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2024-06-18 16:23:41
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# 使用PyTorch实现BiLSTM模型的步骤指南
在自然语言处理（NLP）中，双向长短期记忆网络（BiLSTM）是一种常见的模型，它能够考虑前后文信息，是处理序列数据的强大工具。本文将指导你使用PyTorch实现BiLSTM网络的代码，并详细解说每一步的具体实现。
## 流程概述
在开始编码之前，我们先将整个过程的步骤整理成表格，以便更清晰地了解实现BiLSTM的整体流程。
| 步骤
导入torch，查看torch版本import torch
print(torch.__version__)输出结果：1.12.1+cu113张量在pytorch中，张量（tensor）是最基本的数据结构。零维张量—》标量，维度为0，一个单独的值,只有大小，没有方向一维张量—》向量，维度为1二维张量—》矩阵，维度为2三维张量—》三维数组，维度为3零维张量tensor = torch.tensor(
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2024-10-08 09:59:32
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一、 model.state_dict()pytorch 中的 state_dict 是一个简单的python的字典对象（collections.OrderedDict 有序字典，可参考）,将每一层与它的对应参数建立映射关系.(如model的每一层的weights及偏置等等)注意：（1）state_dict中保存是所有带参数的对象，包括可训练及不可训练的,如卷积层,线性层，BN层等等，像什么池化层
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2024-02-25 11:59:26
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在RTX 3090 上判断，当前版本的的torch版本是否可以用，一般需要通过如下方式：conda activate torch1.8.1 ( 激活相关的虚拟环境)
python 进入python 环境， import torch 导入torch 安装包；测试 torch.cuda.is_available(),测试 torch.zeros(1).cuda()
直到,第四步骤完成，才能说明当前版本
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2023-11-03 19:52:19
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# 学习 PyTorch Lightning 的入门指南
随着深度学习的迅猛发展，框架如 PyTorch 和 TensorFlow 逐渐成为了开发者的首选。然而，PyTorch 需要处理大量的样本、模型和实验管理，PyTorch Lightning 正是在这样的背景下应运而生，为用户提供了一种轻松上手和结构化的方式来构建 PyTorch 应用程序。
本文将带你一步一步了解如何使用 PyTorc
原创
2024-09-11 06:30:52
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前言最近有本地部署深度学习模型的需求，故采购了新电脑，以往都是在云端已经搭建好的环境下操作，还从来没有本地从零搭建，所以来总结一下昨天搭建时碰到的障碍和一些经验分享。注：本文不提供具体教程，因为写同类文章的太多了，需要可以点击这里。另，本文预装torch版本为1.9，明面上支持的cuda版本为10.2，但实际上最新的CUDA11.5也一样能用，所以啥都装最新的就完事了。别信啥特定版本匹配兼容什么的
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2024-04-20 22:50:09
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目录一、准备材料1、4GB 以上 U盘2、官网下载Ubuntu18.04镜像：https://ubuntu.com/download/desktop二、安装Ubuntu 18.041、制作安装系统USB启动盘2、按照一般的安装双系统（单系统）的方法安装。3、常用的Ubuntu命令三、安装CUDA和cuDNN1. 安装显卡驱动2. 安装CUDA3. 安装cuDNN4. 检验四、安装Python 3
一、定义/初始化张量Define tensorstensor，即“张量”。实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的，可以运行在GPU上来加快计算效率。PyTorch中定义tensor，就跟numpy定义矩阵、向量差不多，例如定义一个5×3的tensor，每一项都是0的张量：x = torch.zeros(5,3)如果想查看某个tensor的形状的话，使用：z.
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2023-08-21 09:18:42
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pytorch是有缺陷的，例如要用半精度训练、BatchNorm参数同步、单机多卡训练，则要安排一下Apex，Apex安装也是很烦啊，我个人经历是各种报错，安装好了程序还是各种报错，而pl则不同，这些全部都安排，而且只要设置一下参数就可以了。另外，根据我训练的模型，4张卡的训练速度大概提升3倍，训练效果（图像生成）好很多，真香。另外，还有一个特色，就是你的超参数全部保存到模型中，如果你要调巨多参
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2023-11-20 22:08:02
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由于最近涉及下游任务微调，预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning，使用了典型的VLP(vision-language modeling)的训练架构，如Vilt代码中：https://github.com/dandelin/ViLT，这类架构中只涉及到预训练，但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程。因此可以使用wandb的sweeps来对下游任务进行超参数搜索。问题Vilt
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2023-08-27 19:05:57
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LightingandRenderingScenes_译在这个教程中，你会学到怎样快速设置场景实现高视觉保真渲染和截图。然而这些技术的一部分是为实时体验，这些设置的一部分为实时体验可能太重表现了。你会学到怎样: 1）设置和调整全球后处理体积 2）添加体积云 3）编辑保存相机视图 4）编辑下播放中截取高分辨率图预备： 知道怎样设置一个基础的CesiumforUnreal应用。在CesiumforUn
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2024-05-26 21:48:42
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