当数据、模型和损失函数确定，任务的数学模型就已经确定，接着就要选择一个合适 的优化器(Optimizer)对该模型进行优化。 PyTorch 中所有的优化器(如：optim.Adadelta、optim.SGD、optim.RMSprop 等)均是 Optimizer 的子类，Optimizer 中定义了一些常用的方法，有 zero_grad()、 step(closure)、s
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2024-09-15 19:58:25
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_regularization.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/dropout_layer.pyhttps://github.com/zhangx
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2024-07-24 21:45:44
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# 自定义全连接层加载VGG16作为预训练模型class ModifiedVGG16Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(ModifiedVGG16Model, self).__init__() # 加载预训练模型 model = models.vgg16(pretrained=...
原创
2021-04-22 20:45:56
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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
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2023-09-08 11:34:48
593阅读
## 实现Docker固化的步骤
### 1. 安装Docker
在开始之前，我们首先需要安装Docker。Docker是一个开源的容器化平台，可以帮助我们轻松地创建、打包和部署应用程序。你可以从Docker官方网站上下载适合你操作系统的安装程序，并按照指示进行安装。
### 2. 编写Dockerfile
Dockerfile是一个用于定义Docker镜像构建过程的文本文件。在这个文件中，我
原创
2024-01-16 04:46:42
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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
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2023-08-11 15:16:42
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## 实现Hive with as固化的流程
实现Hive with as固化的过程可以分为以下步骤：
1. 创建临时视图
2. 创建目标表
3. 将临时视图数据插入目标表
4. 验证固化结果
下面将详细介绍每一步的操作和相应的代码。
### 1. 创建临时视图
首先，我们需要创建一个临时视图，这个视图将作为我们固化的基础。我们可以使用`WITH`关键字来创建这个临时视图。下面是创建临时
原创
2023-10-21 06:50:39
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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
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2023-09-21 08:57:41
133阅读
# Spark 固化：使数据处理流程更具可靠性
Apache Spark 是一种快速、通用的大数据处理引擎，它以强大的内存计算和流处理能力著称。然而，当处理大量和复杂的数据时，程序的可靠性和可重复性变得尤为重要，这就是“固化”（Pipeline）的必要性。
## 什么是固化？
固化是将数据处理和分析的步骤封装成一个完整的单元，以便于管理、重复使用和可靠执行。在Spark中，我们通常会使用`D
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
DSPFlashLED以CCS3.3版本为例，介绍下关于DSP2812固化烧写的过程。1.保证工程在RAM中调试完成；2.配置好Flash.cmd文件，并加入工程；（CMD文件编写参考 ，Flash.cmd代码见附录1）3.加入起始代码asm文件DSP281x_CodeStartBranch.asm；4.配置C文件,并将初始化FLASH中的代码拷贝到RAM中运行；（C文件配置见附录2）5.重新编译
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2023-12-18 21:14:59
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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
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2023-08-20 23:12:38
190阅读
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
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2023-07-30 00:22:31
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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
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2024-08-24 16:22:45
62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
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2023-08-01 14:21:55
203阅读
如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址 上一篇博客先搭建了基础环境，并熟悉了基础知识，本节基于此，再进行深一步的学习。 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型，同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样，在搭建复杂的神经网络模型的时候，我们也可以使用PyTorch中已定义的类
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：
目录模型基本定义方法通过nn.Sequential()通过nn.ModuleList()/nn.ModuleDict()复杂模型搭建方法模块构建模型组装既有模型修改替换某layer增加输入变量增加输出变量模型保存、加载保存单卡保存多卡保存加载单卡加载多卡加载参考 模型基本定义方法pytorch中有提供nn.Sequential()、nn.ModuleList()以及nn.ModuleDict()
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2023-08-29 20:29:24
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ZYNQ 程序的固化PS：本次实验基于zynq7010芯片，开发软件为vivado 2018.3。 zynq7010和其他的fpga板一样，日常我们开发时使用的JTAG调试下载进去的二进制文件断电后会丢失的。如果想像stm32，esp32单片机那样重启之后还是按照我们的代码那样工作，需要对程序固化。即把程序存储在非易失性存储器中，这个过程需要启动引导程序（Boot Loader）的参与。BootL
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2023-07-18 12:16:52
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DSPFlashLED以CCS3.3版本为例，介绍下关于DSP2812固化烧写的过程。1.保证工程在RAM中调试完成；2.配置好Flash.cmd文件，并加入工程；（CMD文件编写参考 ，Flash.cmd代码见附录1）3.加入起始代码asm文件DSP281x_CodeStartBranch.asm；4.配置C文件,并将初始化FLASH中的代码拷贝到RAM中运行；（C文件配置见附录2）5.重新编译
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2023-12-22 11:32:58
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