什么是Dropout我们知道，典型的神经网络其训练流程是将输入通过网络进行正向传导，然后将误差进行反向传播。Dropout就是针对这一过程之中，随机地删除隐藏层的部分单元，进行上述过程。综合而言，上述过程可以分步骤为：随机删除网络中的一些隐藏神经元，保持输入输出神经元不变；将输入通过修改后的网络进行前向传播，然后将误差通过修改后的网络进行反向传播；对于另外一批的训练样本，重复上述操作1.Dropo
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2023-11-24 13:26:48
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大家好，今天和各位分享一下如何使用 Pytorch 构建 Transformer 模型。本文的重点在代码复现，部分知识点介绍的不多，我会在之后的四篇博文中详细介绍 Encoder，Decoder，(Mask)MutiHeadAttention，以及实战案例。之前我也介绍过 Vision Tranformer，该模型的 Pytorch 和 TensorFlow2 的复现和实战案例可以看我的这两篇博文
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2023-11-10 14:49:46
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PyTorch–快速入门一.安装与配置关于pytorch的安装，要从官网选择操作系统，包管理器pip，python版本及CUDA版本，会对应不同的安装命令二.PyTorch入门第一步PyTorch的简洁设计使得它入门很简单，在深入介绍PyTorch之前，本节将先介绍一些PyTorch的基础知识，能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络本节内容参考了PyTo
Pytorch学习之源码理解：pytorch/examples/mnistsfrom __future__ import print_function
import argparse
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvis
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2023-07-08 17:43:39
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# PyTorch的C++扩展：如何用C++构建高效的深度学习模型
在深度学习领域，Python以其简洁易用的特性成为了主流编程语言。然而，有时我们希望通过C++来提高模型的执行效率或利用特定的硬件性能。PyTorch为用户提供了一种可行的解决方案，使得我们可以在C++中实现深度学习模型。
## PyTorch C++基本概念
PyTorch提供了一套称为LibTorch的C++库，以支持深
从去年的ViT以来，Transformer在CV领域也大红大紫，现在写都算比较迟了，这次主要从PyTorch源码角度来看Transformer整体结构。 主要的源码文件位于下面这个路径： anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/transformer.py 官方的Transformer文档也可以去这里参考 主要是有一个Trans
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2023-10-10 22:41:26
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目标以词性标注任务为例子，实现Transformer，并分析实现Pytorch的源码解读。数据准备所选的数据为nltk数据工具中的treebank数据集。treebank数据集的样子如以下两幅图所示： 该数据集中解释变量为若干句完整的句子： 被解释变量为该句子中每个词的词性： 具体每个词性简写的意思，大概如下文所示（参考博客）：标注词表：
名词：NN,NNS,NNP,NNPS
代词：PRP，PRP
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2023-11-27 09:24:24
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版本查询：
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2023-06-21 22:51:07
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推荐开源项目：PyTorch转Caffe工具 - 简化深度学习模型迁移去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个由LongCW开发的开源项目，旨在帮助开发者将基于PyTorch构建的深度学习模型转换为Caffe格式。在深度学习领域，不同的框架各有优势，而这个工具使得跨平台和优化变得更加便捷。技术分析该项目的核心是实现了PyTorch模型到Caffe protot
前言找了很多关于源代码的解读 大部分是tf或者caffe版本的 pytorch的很少 下面是我结合自己看的文章以及对源码一步步的仔细阅读写的一个pytorch-mask-rcnn代码解读（代码源地址：https://github.com/wannabeOG/Mask-RCNN） 记录一下自己学习maskrcnn的心得收获，顺便抒发一下对何大大的仰慕之情：）第一次写文章竟还有点小激动～
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2023-11-01 15:55:34
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1. 了解Cpython源码整体结构python的解释器有好几种，但是最常见就是Cpython，所以我们这里主要介绍了Cpython的源码结构。cpython官网： https://cython.orgcpython官方文档： https://cython.readthedocs.io/en/latest/index.html1.1. 下载Cpython源码cpython的源码是开源的，我们可以从
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2023-08-16 16:47:53
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好久没有写博客了，想接着之前pytorch训练好模型一直往下写，如何使用c++调用pytorch训练的pytorch模型。pytorch 1.0已经提供cpp接口了然后我就在mac上捣鼓了一下，发现还是有坑的。我把安装流程记录下来。（顺便求个关注和赞）1.安装pytorch比较喜欢使用anaconda进行包管理，首先我创建一个虚拟环境,python使用3.6,虚拟环境名称cpp：
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2024-04-16 13:10:21
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jetson nano python3.8 安装pytorch（cuda）高版本python安装GPU-pytorch，安装conda，更新CMake需特别注意直接在nano用pip安装的pytorch是CPU版本高版本python环境安装GPU pytorch，需要用CMake编译安装nano自带Cmake版本太低，无法编译，需要卸载重装建议安装conda管理python环境，这里**使用pyt
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2024-08-15 19:43:49
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以下学习来源于 youtube AI 葵老师的系列课程 为了方便后续学习我将它上传到了我的 BliBli 上，国内的同学可以点击访问。github code 如果github打不开，可以用我们国内的 gitee。1. 适用场景当我们使用 pytorch 进行编程时，是会自动并行的，比如单个批次中每个输入都会进行同样的计算，并并行，以得到多个输出。但是，这仅限于计算过程相同的情况，即例子中的模型都是
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2023-08-31 20:37:04
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PyTorch 中对 tensor 的很多操作如 sum、softmax 等都可以设置 dim 参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch 中的 dim 类似于 numpy 中的 axis，这篇文章来总结一下 PyTorch 中的 dim 操作。dim 与方括号的关系创建一个矩阵a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(a)输出tensor([[1, 2]
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2023-11-11 21:54:10
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目录01.mmlab界面02. 重重之重03.虚拟环境04.进入创建的虚拟环境05.查看服务器或者电脑安装的CUDA版本 06. 进入pytorch官网 找到对应torch下载命令： 07.安装MMdetection 08 测试是否安装成功官方文档1.官方文档-open mmlab open mmlab-GitHub2.
pytorch开源吗?PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。pytorch开源吗？PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处
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2023-09-15 19:39:50
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如何安装CUDA对应的PyTorch
在深度学习领域，PyTorch是一个非常受欢迎的深度学习框架之一。而为了更好地利用显卡的计算能力，许多人希望在安装PyTorch时使用CUDA。本文将提供一个简单的步骤来解决如何安装CUDA对应的PyTorch的问题。
实际问题：如何在安装PyTorch时使用CUDA？
解决方案：
步骤一：检查显卡和CUDA兼容性
在安装CUDA之前，首先需要确保您
原创
2023-12-23 08:33:41
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# Python的源码如何看
## 引言
Python是一种高级编程语言，也是目前非常流行的一种编程语言。许多人对Python的源代码感兴趣，想要深入了解它的内部实现。本文将介绍如何查看Python的源码，以及如何解决一个与Python源码相关的实际问题。
## 如何查看Python的源码
要查看Python的源码，我们首先需要下载Python的源代码。Python的源代码可以从[官方网站](
原创
2023-12-15 05:46:33
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# 如何看MySQL的源码——项目方案
## 1. 项目背景
MySQL是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，具备高效性、可靠性和灵活性。尽管官方文档已经很完善，但对于许多开发者而言，直接阅读源码，尤其是对于初学者来说，却是一个不小的挑战。本项目旨在通过系统的方法介绍如何高效地阅读和理解MySQL的源码，进而提升开发人员对数据库内部机制的理解。
## 2. 项目目标
- 使参与者能够阅
