基础常用数据类型和转换torch.cat，torch.stack，torch.chunktorch.sum，torch.mean，torch.maxsqueeze，unsqueezepermute 重排序 ， transposetensor的数值，tensor.numpy，tensor.data，tensor.detachtorch.gt，torch.lt，torch.eq，torch.netor
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2023-09-24 18:24:28
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# PyTorch 中如何处理一个 Batch 内的数据
在深度学习中，处理数据的batch是非常重要的。Batch处理可以提高模型的训练效率，并加速梯度计算。在PyTorch中，我们可以使用`DataLoader`来将数据分批次加载，并使用相应的张量操作来处理这些批次的数据。接下来，我们将通过一个实例，解决一个实际问题：如何在一个batch内处理图像和标签数据。
## 实际问题：图像分类中的
Pytorch使用笔记nn.ModuleCNNtorch.nn.Conv1dtorch.nn.Conv2dtorch.nn.ConvTranspose1dRNNLSTMself.register_buffer()LossBCELosstorchtorchgpu其他数据类型转化为torchtorch维度形状变换1.repeat()2.transpose()和permute()3.view()4.s
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2023-10-27 20:10:30
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# 如何处理不满一个batch的数据在LSTM中的应用
在使用LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络进行训练时，通常会将数据划分为多个batch进行输入，以提高训练效率。然而，当数据集大小不能被batch size整除时，会出现最后一个batch不满的情况。这种情况下，我们需要特殊处理最后一个batch的数据，以确保模型的训练不受影响。
## 问题描述
当使用PyT
原创
2024-03-18 05:02:31
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之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理，作用在这里不谈,这里只探究其具体运算过程，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×24为batch的大小，3为channel的数目，2×2为feature map的长宽整个BN层的运算过程如下图 上图中，batch size一共是4, 对于每一个batch的
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2023-06-12 10:15:49
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Spring 使用 ThreadLocal 解决线程安全问题我们知道在一般情况下，只有无状态的Bean才可以在多线程环境下共享，在Spring中，绝大部分 Bean 都可以声明为 singleton 作用域。就是因为 Spring 对一些Bean(RequestContextHolder、TransactionSynchronizationManager、LocaleContextHolder 等
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2024-07-30 11:16:21
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data.DataLoaderdataset：（数据类型 dataset）batch_size：（数据类型 int）shuffle：（数据类型 bool）batch_sampler：（数据类型 Sampler）sampler：（数据类型 Sampler）num_workers：（数据类型 Int）pin_memory：（数据类型 bool）drop_last：（数据类型 bool）timeout
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2023-07-04 22:26:59
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## 使用 LSTM 处理多维输入的实际案例
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），能够捕捉时序数据中的依赖关系。另一方面，现实中的许多数据是多维的，例如，在金融市场中，股票的开盘价、最高价、最低价和收盘价都是连续变化的时间序列。如何将这些多维输入喂入LSTM模型，是一个值得探讨的问题。
在这篇文章中，我们将探讨如何在 PyTorch 中使用 LSTM 处理多维输入，以
# PyTorch多线程处理Batch
在深度学习任务中，通常会使用mini-batch来训练模型。然而，随着数据量的增加和模型复杂度的提高，处理大量的数据也会变得更加耗时。为了提高训练效率，可以考虑使用多线程来并行处理mini-batch，加快训练速度。
## 多线程处理Batch的优势
使用多线程处理batch的优势主要体现在以下几个方面：
- 提高训练速度：通过多线程并行处理batch
原创
2024-04-22 05:54:52
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在深度学习的实践中，使用 PyTorch 进行模型训练时，如何构造 batch 数是一个重要的课题。Batch 数不仅影响模型的训练效率，还直接影响最终的模型性能。如果 batch 大小设置不当，会导致训练过程中的不稳定性和性能下降。本文将详细探讨 PyTorch 如何构造 batch 数的过程，并分享解决方案及优化建议。
### 问题背景
在训练深度学习模型时，**batch size**
文章目录创建需要调试的文件配置 vscode python 调试配置 vscode C++ 调试C++ 调试 本文主要介绍如何用 vscode 来调试 python/c++ 的 Pytorch 源码。 首先要先确保有一个从源码编译的 Debug 版本的 Pytorch项目，具体 Debug 版本的源码编译网上有很多相关资料，可以自行查阅操作一波。接下来主要就是 vscode 的配置工作。创建需
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2023-12-01 22:49:52
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# PyTorch 对时间数据的处理
在深度学习领域，时间数据（时间序列数据）是一种常见且重要的数据类型。它通常用于预测、分类等任务。在使用 PyTorch 处理时间数据时，涉及到数据预处理、特征提取、模型构建和训练等多个步骤。本文将逐步介绍如何在 PyTorch 中高效地处理时间数据，并提供一些实际的代码示例。
## 一、时间数据的定义
时间数据是指根据时间顺序收集的数据。普遍应用于金融市
# PyTorch目标检测：实时视频流处理
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它可以从图像或视频中识别出感兴趣的目标并进行定位。随着技术的进步，实时视频流的目标检测变得越来越重要，因为它可以应用于许多实际问题，如智能监控、自动驾驶等。本文将介绍如何使用PyTorch处理实时视频流中的目标检测，并提供一个示例来解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们需要设计一个实时的目标检测系统
原创
2023-08-16 16:58:36
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引言前面我们有学习Caffeine 《本地缓存性能之王CaffeineSpringBoot默认使用的本地缓存也是Caffeine啦，今天我们来看看Caffeine如何与SpringBoot集成的。集成caffeinecaffeine与SpringBoot集成有两种方式：一种是我们直接引入 Caffeine 依赖，然后使用 Caffeine 方法实现缓存。相当于使用原生api引入 Caff
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2024-05-30 10:33:12
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一、并发控制简介在日常开发过程中，你可能会遇到并发控制的场景，比如控制请求并发数。那么在 JavaScript 中如何实现并发控制呢？在回答这个问题之前，我们来简单介绍一下并发控制。假设有 6 个待办任务要执行，而我们希望限制同时执行的任务个数，即最多只有 2 个任务能同时执行。当 正在执行任务列表 中的任何 1 个任务完成后，程序会自动从 待办任务列表 中
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2023-10-27 12:12:08
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最近遇到有关ERROR的处理问题，下面这篇文章 LinkageError是一个比较棘手的异常，准确的说它是一个Error而不是Exception。java api对它没有直接的解释，而是介绍了它的子类： Subclasses of LinkageError indicate that a class has some dependency on another
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2024-03-14 22:50:07
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异步处理指的是在程序执行过程中，不需要等待某个操作完成，就可以继续执行后续代码的方式。异步处理通常用于需要等待一些耗时的操作，比如网络请求、文件读取等等。下面是处理异步的一些常见方法：回调函数：可以通过回调函数来处理异步操作的结果。在异步操作完成后，将结果传递给预定义的回调函数，以触发后续操作。Promise：Promise 是 ES6 中新增的一个异步处理方式。它通过链式调用 then 方法来处
原创
2023-04-14 08:57:16
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最近遇到点问题，对于模块的输入矩阵的维度搞不清楚，这里在学习一下，记录下来，方便以后查阅。 LSTM & Attention 输入维度LSTM记忆单元门控机制LSTM结构LSTM的计算过程遗忘门输入门更新记忆单元输出门LSTM单元的pytorch实现Pytorch中的LSTM参数输入Inputs: input, (h_0, c_0)输出Outputs: output, (h_n, c_n)
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2023-10-21 01:03:54
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文章目录Pytorch学习资源1.张量创建tensor张量的操作广播机制2.自动求导Autograd简介梯度3.并行计算简介 之前学习Pytorch已经比较久远了，本次学习是跟着datawhale的《深入浅出Pytorch》进行回顾和查缺补漏，以下是个人笔记，如果侵权咱就删。 Pytorch学习资源
Awesome-pytorch-list：目前已获12K Star，包含了NLP,CV,常见库
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2023-11-06 20:28:34
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InnoDB和MyIASM区别事物的支持（InnoDB）、行数的获取（MYIASM）、行级锁和外键约束（InnoDB）、表级锁（MYISAM）、在内存中建立缓冲池，缓冲数据和索引（InnoDB）、全文搜索FULL_TEXT（MYIASM）、保存行数（MYIASM）大容量的数据集时趋向于选择Innodb。因为它支持事务处理和故障的恢复。Innodb可以利用数据日志来进行数据的恢复。主键的查询在Inn
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2023-09-08 13:53:00
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