近期学习了自动化框架，基于Python自带的unittest模块。因为该框架是基于python自带的unittest，所以很多方法需要自己去定义，在过程中也遇到了许许多多的问题。该骗博客主要记录框架的主要结构和学习过程中所遇到的问题。1.框架结构 框架目录分为9层。下面来介绍一下每一层的作用：config
# 深入理解PyTorch包：深度学习的利器
在现代深度学习领域，PyTorch已经成为了众多研究者和工程师的重要工具。它以其简洁的语法、动态计算图和强大的社区支持而被广泛应用于学术研究和工业界。在本文中，我们将通过简单的代码示例来深入了解PyTorch，并展示如何使用它进行基本的深度学习任务。
## 什么是PyTorch？
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智
原创
2024-08-21 08:15:35
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1.pytorch提供torchvision包及哪些数据集2.介绍常用数据集3.下载方式介绍一、pytorch提供torchvision包及哪些数据集1.torchvision包构成计算机视觉是深度学习中最重要的一类应用，为了方便研究者使用，PyTorch 团队专门开发了一个视觉工具包torchvision，这个包独立于 PyTorch，需通过 pip instal torchvision 安装。
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2024-01-12 12:17:07
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这个日志没有依赖自己的其他包，复制即可运行，也可以从pypi网站上下载或者pip来安装这个日志。1、日志内置了7种模板，其中模版4和模板5，可以实现点击日志跳转到指定文件指定行数的功能，史无前例的实现这种方式。2、使用了ColorHandler作为默认的控制台显示日志，而不是使用官方的StramHandler，实现五颜六色的日志，在茫茫大海的日志中一眼就能看出哪些是调试日志，哪些是错误日志哪些是警
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2023-12-04 15:40:30
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import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
torch.__version__3.1 logistic回归实战在这一章里面，我们将处理一下结构化数据，并使用logistic回归对结构化数据进行简单的分类3.1.1 logistic回归介绍 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），与多
在使用深度学习框架时，“torch包和pytorch包”之间的区别和使用问题时常出现。这两个组件虽然密切相关，但在某些场景下选择不当可能导致意想不到的错误或性能下降。为了帮助大家更好地理解和解决与这两个包相关的问题，本文将详细阐述从环境预检到服务验证的整个过程。
## 环境预检
首先，我们需要进行环境的预检，以确保所有的依赖项和硬件满足安装和运行要求。以下是思维导图展示了环境预检的步骤，它们包
2.1 使用Pytorch构建一个神经网络学习目标掌握用Pytorch构建神经网络的基本流程.掌握用Pytorch构建神经网络的实现过程.关于torch.nn:
使用Pytorch来构建神经网络, 主要的工具都在torch.nn包中.nn依赖于autograd来定义模型, 并对其自动求导.构建神经网络的典型流程:定义一个拥有可学习参数的神经网络遍历训练数据集处理输入数据使其流经神经网络计算损
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2023-11-09 00:33:24
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Pytorch中torchvision包transforms模块应用小案例Pytorch提供了torchvision这样一个视觉工具包，提供了很多视觉图像处理的工具，其中transforms模块主要提供了PIL Image对象和Tensor对象的常用操作，其中最核心的三个操作分别是： （1）ToTensor：将PIL Image对象转换成Tensor，同时会自动将[0,255]归一化至[0,1]。
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2023-10-02 16:19:15
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在安装Pytorch-GPU，需要先安装CUDA和Cudnn，详细安装教程可参考以下blog：win10系统安装Tensorflow2.1—gpu版本完整流程（含图片）方法一：（不建议使用）：首先我们来到Pytorch的官网，选择CUDA的安装平台以及版本、Conda或者Pip安装,在下方粘贴复制安装命令即可，但是这里下载速度极慢，很容易出现CondaHTTPError，因为默认的镜像是官方的，由
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2024-05-14 15:40:35
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程序开发中，我们不可避免的要使用日志，它对我们的开发和调试，修改都具有重要作用。我们可以使用专业的日志工具，框架来记录日志，对于小项目，也可以使用JDK自带的日志记录工具，使用简单，效率高。这里只介绍简单的使用方法，便于快速使用，JDK的日志系统相当复杂，有兴趣的可以参阅API帮助文档。建议单独编写一个类来配置日志工具，避免和其他业务代码相互干扰。1：获取日志工具对象public static f
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2023-08-14 20:29:04
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01-绪论：图灵测试：人类是否能独立判断出某一任务是否为机器完成，是判断机器是否具有智能的方法之一。 人工智能的三个层面
层面名称表现第一层面计算智能能存储、会计算第二层面感知智能类似于人的视觉、听觉、触觉等感知能力第三层面认知智能概念、意识、观念都是认知智能的表现 人工智能在多领域
领域具体内容金融交易决策、风险控制、大数据征信、个性化保险、智能投顾、辅助交易内容创作技术进步、研
文章目录基于Python实现WEB日志生成1.日志作用2.常见的web服务器日志介绍2.1Apache2.2Ngnix3.基于python实现日志生成3.1加载依赖3.2定义随机生成的日志信息随机生成 IP地址随机生成 访问资源路径随机生成 状态码随机生成 来源地址随机生成 浏览器信息3.3生成log数据总结参考文献 基于Python实现WEB日志生成1.日志作用记录访问服务器的远程主机IP地址
目录前言一、Maven打包1.1 删除test文件和对应依赖（不建议）1.2 pom.xml中配置跳过测试1.3 使用idea打包1.4 使用maven命令打包二、启动jar包2.1 简单启动2.2 后台运行并打印日志2.3 脚本启动三、查看日志3.1 tail命令查看日志3.2 cat命令查看日志四、其他操作4.1 jps命令查看进程4.2 ps查询进程4.3 查看端口占用 前言在项目开发完成
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2023-09-02 22:02:43
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# Java 日志包
## 介绍
在软件开发过程中，日志记录是一项非常重要的任务。通过记录应用程序的运行状态和错误信息，开发人员可以更好地理解和调试程序。Java 提供了许多用于日志记录的工具和框架，其中最常用的是 Java 日志包。本文将介绍 Java 日志包的基本概念，以及如何在项目中使用它。
## 什么是 Java 日志包？
Java 日志包是 Java 标准库中的一部分，用于记录应
原创
2023-08-15 07:49:51
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目录系列文章一、非常简短的介绍二、极其方便的上手1.项目结构2.执行demo3.修改前置物体检测算法和特征提取模型 4.修改deep_sort相关配置三、明了清晰的代码1.物体检测2.提取特征3.卡尔曼滤波predict4.执行Matching5.卡尔曼滤波update系列文章【目标跟踪】卡尔曼滤波器(Kalman Filter) 含源码【目标跟踪】一图看懂DeepSORT大流程【目标跟
文章目录为什么要使用分布式训练基本概念常用函数使用DataParrel使用DDP搭建模型构建主函数训练函数训练器启动结果参考文章 为什么要使用分布式训练单卡显存不够了！！！（核心原因）比较高级，比较快。基本概念world_size：进程总数rank：每个进程的唯一编号nodes：节点数/主机数nprocs：当前节点的进程数/gpu数量gpu：当前GPU的序号常用函数以下都是忽略了导包的过程，直接
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2023-12-26 12:32:25
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Pytorch常用工具包数据集读取数据预处理和ImageFolder数据预处理ImageFolder数据加载torchvisionGPU加速：CUDA 数据集读取在Pytorch中，数据加载可以通过自定义的数据集对象实现。数据集对象被抽象为Dataset类，实现自定义的数据集需要继承Dataset，并实现两个Python的魔方方法：_ _ getitem _ _： 返回一条数据或一个样本。_ _
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2023-11-09 07:33:00
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前言本部分博客需要先阅读博客：《Transformer实现以及Pytorch源码解读（一）-数据输入篇》 作为知识储备。Embedding使用方式如下面的代码中所示，embedding一般是先实例化nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)。实例化的过程中输入两个参数：vocab_size和embedding_dim。其中的vocab_size是指输入的数据集合
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2023-11-03 13:31:09
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0、问题引入要分析的代码很简单，只是torch的nn.Module类中的__delattr__()函数【1】，这个函数用于删除类中的属性，源码如下： def __delattr__(self, name):
# 这三种类型的容器都是collections提供的OrderedDict类型
# 即self._xxx为OrderedDict类型
if name i
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2024-08-23 23:15:24
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Momentum,这也是另外一个,有可能可以对抗 Saddle Point,或 Local Minima 的技术,Momentum 的运作是这个样子的它的概念,你可以想像成在物理的世界裡面,假设 Error Surface 就是真正的斜坡,而我们的参数是一个球,你把球从斜坡上滚下来,如果今天是 Gradient Descent,它走到 Local Minima 就停住了,走到 Saddle Poi
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2023-12-26 14:45:29
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