经典预训练模型、新型前沿研究模型是不是比较难调用？PyTorch 团队今天发布了模型调用神器 PyTorch Hub，只需一行代码，BERT、GPT、PGAN 等最新模型都能玩起来。
选自PyTorch，机器之心编译，参与：思源、一鸣。项目地址：https://pytorch.org/hub机器学习领域，可复现性是一项重要的需求。但是，许多机器学习出版成果难以复现，甚至无
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2024-08-23 14:16:14
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1.AlphaPose项目地址：https://github.com/Amanbhandula/AlphaPose 运行期间出现错误，解决了就来更新——————我使用的是nano，环境是python3.6 问题排查：pytorch和cuda版本是否兼容？import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())如果输
大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们要聊聊如何安装PyTorch，一个在科学计算和数据分析领域广泛应用的流行深度学习框架。我会一步步指导你。
原创
2024-09-10 11:06:19
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1. 模型下载 import re import os import glob import torch from torch.hub import download_url_to_file from torch.hub import urlparse import torchvision.mode ...
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2021-08-26 15:00:00
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目录1. PyTorch模型定义的方式1.1 torch.nn.Sequential以上两种方式的唯一区别在于：1.2 torch.nn.ModuleList1.3 torch.nn.ModuleDict1.4 实战2. 用模型块快速搭建复杂网络 2.1 卷积神经网络基础2.1.1 卷积层2.1.2 池化层2.1.3 全连接层2.2 U-Net模型2.3
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2023-08-11 21:09:51
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导读：如何让AI大模型被广泛应用起来？目前在AI行业，大模型火到破圈。今年11月初，华为云盘古大模型的机场广告在首都机场和深圳宝安机场亮相，主打“行业AI开发应用优选”的定位。11月18日，权威时政媒体中国新闻周刊官方微博发布了华为云盘古大模型海报，引发了广泛关注。以往，AI大模型这类基础设施层面的前沿技术极少在大众广告渠道被看到。如今，大模型不仅成为众多AI行业峰会中被高频讨论的热词，在AI行业
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2024-05-21 17:24:16
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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
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PyTorch模型定义的方式模型在深度学习中扮演着重要的角色，好的模型极大地促进了深度学习的发展进步，比如CNN的提出解决了图像、视频处理中的诸多问题，RNN/LSTM模型解决了序列数据处理的问题，GNN在图模型上发挥着重要的作用。当我们在向他人介绍一项深度学习工作的时候，对方可能首先要问的就是使用了哪些模型。这里我们来更为系统地学习PyTorch中模型定义的方式，本节的学习将为后续灵活构建自己的
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2023-10-13 11:14:29
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参考
4.2 模型参数的访问、初始化和共享在3.3节(线性回归的简洁实现)中,我们通过init模块来初始化模型的参数。我们也介绍了访问模型参数的简单方法。本节将深入讲解如何访问和初始化模型参数,以及如何在多个层之间共享同一份模型参数。import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
net = nn.Sequential(nn
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2024-07-04 11:02:56
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简述我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。读写Tensor我们可以直接使用函数和函数分别存储和读取。使用的实用程序将对象进行序列化，然后将序列化的对象保存到，使用可以保存各种对象,包括模型、张量和字典等。而使用工具将的对象文件反序列化为内存。import torch
from torch import nn
x
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2024-06-18 17:07:49
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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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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
作为一种革命性的神经网络架构，Transformer改变了处理变长序列的方式，其独有的自注意力机制使其能够高效完成智能对话，文本分类，机器翻译等自然语言处理任务。本篇文章所讨论的研究内容是基于自定义的Transformer神经网络实例完成一个文本分类任务——英文文本的文风分类任务，旨在解决传统文风分类任务方法在多语义和复杂语境理解的局限性。
原创
精选
2024-07-29 14:41:52
466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
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随着技术的不断发展，人工智能已经成为了当今社会中最为热门的话题之一，而人工智能模型则是人工智能的核心之一。那么，人工智能模型到底有哪些呢？ 人工智能模型，顾名思义，就是基于人工智能技术开发的模型，可以用于各种领域的应用。在人工智能模型中，最为常见的就是深度学习模型和机器学习模型。
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2024-07-29 15:33:50
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Pytorch应用训练好的模型1.保存训练好的模型：torch.save方法2.加载之前保存的模型：torch.load方法3.对于分类问题的补充4.CPU训练完整代码5.GPU训练方法一6.GPU训练方法二7.GPU训练过程的细节优化8.验证模型 1.保存训练好的模型：torch.save方法保存训练好的模型有两种方式，第一种保存模型结构且保存模型参数，第一种方式存在一种陷阱，也就是每次加载模
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2023-07-16 14:45:26
524阅读
一、模型的保存与加载当我们的模型训练好之后是需要保存下来，以备后续的使用，那么如何保存和加载模型呢？下面就从三个方面来理解一下。1、序列化与反序列化序列化是指内存中的某一对象保存到硬盘中，以二进制的形式存储下来，这就是一个序列化的过程；反序列化就是将硬盘中的存储的二进制数反序列化到内存中，得到一个相应的对象，这样就可以再次使用这个模型了。如下图所示： 序列化和反序列化的目的就是将模型保存并再次使用
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2023-08-10 18:03:57
469阅读
推荐PyTorch Serve：实时模型部署与管理的利器项目地址:https://gitcode.com/pytorch/servePyTorch Serve 是一个由 PyTorch 团队开发的强大工具，主要用于简化和加速机器学习模型的生产环境部署。它提供了一个灵活且高效的框架，使开发者能够轻松地将训练好的 PyTorch 模型转化为高性能的服务。项目简介PyTorch Serve的主要目标是降
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2024-06-21 07:32:04
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《模型初始化》 本系列来总结Pytorch训练中的模型结构一些内容，包括模型定义，模型参数初始化，模型保存与加载等 上篇博文简述了模型定义，严格来说，模型参数初始化也是模型构造的一部分，但其又有其特殊性和篇幅，所以我单独列出来 深度网络中参数初始化一度是一个热点和难点，在DL发展早期，研究者们对参数初始化方法研究不可谓不多；发展到今，因为网络结构的优化，训练的优化，初始化方法的日趋成熟，
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2024-08-02 19:14:39
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pytorch模型保存与加载总结模型保存与加载方式模型保存方式一只存储模型中的参数，该方法速度快，占用空间少（官方推荐使用） model = VGGNet()
torch.save(model.state_dict(), PATH) 方式二存储整个模型 model = VGGNet()
torch.save( 目录pytorch模型保存与加载总结模型保存与加载方式打包保存tar多卡训练遇到的问题t
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2023-08-14 17:10:45
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