原创 陈扬 机器学习算法工程师 1周前前 言深度学习这几年伴随着硬件性能的进一步提升,人们开始着手于设计更深更复杂的神经网络,有时候我们在开源社区拿到网络模型的时候,做客可能 不会直接开源模型代码,而是给出一个模型的参数文件,当我们想要复现算法的时候,很可能就需要靠自己手动仿造源作者设计的神经网络进行搭建,为了方便我们设计网络,我结合了我最近的工作积累,
人工智能小白，不对之处，希望各位大佬不吝赐教^_^目录前言 正文1.关于HWC维度的理解2.为什么pytorch中transforms.ToTorch要把(H,W,C)的矩阵转为(C,H,W)? [2]3.如何进行格式的转换？3.1 opencv python 把图(cv2下)BGR转RGB，且HWC转CHW【3】.3.2 Torch将HWC格式转为CHW附录推荐文
转载
2023-11-09 01:38:57
305阅读
17维度变换4.t 转置，但是只适合2d的矩阵，其他会报错a.shape#[3,4]
a.t()
a.shape#[4,3] transpose加粗样式a.shape#[4,3,32,32] BCHW
a1=a.transpose(1,3).view(4,3*32*32).view(4,3,32,32)#报错 1,3维度长度交换，变成BWHC
#第一个view把后三个维度合并变B【WHC】
#
转载
2023-06-25 09:53:56
215阅读
整个项目和使用说明地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1my30wyqOk_WJD0jjM7u4TQ &
Broadcast 是python 中很重要的一种机制，尤其是深度学习兴起之后，其被广泛运用于CNN网络结构中。 下面我们介绍一下 Broadcast 机制。Broadcast 的核心原则有三条：从最小的维度进行匹配（最后一个维度）如果当前维数为1， 扩充至相同维数如果当前没有维数，先增加一维，再扩充至相同维数我们通过几个具体的例子来解释上面3条准则。我们以一个BCHW（样本个数，通道数，每个图像
转载
2023-10-13 19:40:51
153阅读
1.3.1 向量、矩阵和张量及其运算向量、矩阵略张量：向量可以看做一维张量，矩阵可以看做二维张量，三维张量可以看做是数字排列的长方体。在深度学习中，我们经常会用到四维张量，增加的一个维数称为迷你批次（mini-batch）的大小，可以认为是每次输入深度学习神经网络的图片的数目。NCHW：迷你批次的大小×通道数目×图片高度×图片宽度NHWC：迷你批次的大小×图片高度×图片宽度×通道数目1.3.2张量
导言图像分类对于我们来说是一件非常容易的事情，但是对于一台机器来说，在人工智能和深度学习广泛使用之前，这是一项艰巨的任务。自动驾驶汽车能够实时检测物体并采取相应必要的行动，并且由于TensorFlow图像分类，大部分都可以实现。在本文中，将你共同学习以下内容：什么是TensorFlow？什么是图像分类？TensorFlow图像分类：Fashion-MNISTCIFAR 10：CNN什么是Tenso
转载
2024-04-05 13:14:27
325阅读
python学习之路 - 从入门到精通到大师
文章目录[python学习之路 - 从入门到精通到大师]()〇、写在前面一、线性数据结构二、什么是栈三、抽象数据类型四、用Python实现栈五、简单括号匹配六、符号匹配七、十进制转换成二进制八、中缀，前缀和后缀表达式8.1、中缀表达式转换前缀和后缀8.2、中缀转后缀通用法8.3、后缀表达式求值九、总结参考文章 〇、写在前面哼哼，勤劳的日更博主又回来了
摘要这一部分的讲解是比赛选手所必备的基本操作吧，对数据要有一定的理解，所以我们统计数据类别，合理划分训练集和验证集，直接对json文件分析，刚好对应上上面讲解cocoAPI的操作。统计xml文件中的类别数量import os
import xml.etree.ElementTree as ET
from collections import Counter
import numpy as np
a
# 如何确认“import torch是PyTorch吗”
欢迎你开拓开发者之路！在这篇文章中，我们将详细讲述如何确认“import torch是PyTorch吗”。我们将逐步解析这一过程，并通过代码示例和图表帮助你更好地理解。接下来，我们会先给出一个流程表来帮助你了解整个步骤。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述
skorch是一个兼容scikit-learn的神经网络库，较好的包装了PyTorch使深度学习和机器学习能够更好的结合，同时skorch可以支持我们用非常低的代码量处理较为复杂的神经网络和深度学习任务，本系列教程将由浅入深的全方位介绍这一深度学习【神库】。skorch基本介绍skorch的目标之一是使PyTorch与sklearn的【联合使用】成为可能。这是通过提供一个具有sklearn接口的P
转载
2024-01-17 09:24:02
96阅读
# 如何在Python中安装PyTorch
PyTorch是一个深度学习框架，因其灵活性和易于使用而被广泛应用。对于刚入行的小白，了解如何安装PyTorch以及后续使用非常重要。接下来，我将一步步教你如何在你的Python环境中成功安装PyTorch，并提供详细的代码和说明。
## 安装流程
以下是安装PyTorch的基本流程：
| 步骤 | 说明
本文主要是记录学习bert的pytorch实现代码的一些心得dataset1. vocab继承关系：TorchVocab --> Vocab --> WordVocabTorchVocab该类主要是定义了一个词典对象，包含如下三个属性：freqs：是一个collections.Counter对象，能够记录数据集中不同token所出现的次数stoi：是一个collections.defa
转载
2023-12-24 07:49:56
22阅读
1. 引言分布式训练就是指将模型放置在很多台机器并且在每台机器上的多个GPU上进行训练，之所以使用分布式训练的原因一般来说有两种：其一是模型在一块GPU上放不下，其二使用多块GPU进行并行计算能够加速训练。但是需要注意的是随着使用的GPU数量增加，各个设备之间的通信会变得复杂，导致训练速度下降。一般来说，分布式训练主要分为两种类型：数据并行化 (Data Parallel) 以及模型平行化（Mod
转载
2023-12-02 21:13:23
75阅读
pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势，也是标量；(3)梯度是一个矢量，是有大小和方向的，其方向是指多元函数增大的方向，而大小是指增长的趋势快慢。2、在寻找函数的最小值的时候可以利用梯度下降法来进行
转载
2023-09-12 21:06:11
91阅读
移除numpy是移除了pytorch吗
在深度学习的开发过程中，`numpy` 和 `PyTorch` 被广泛应用。`PyTorch` 是一个基于 `numpy` 的库，允许我们进行高效的数值计算和深度学习模型训练。删除 `numpy` 是否会影响 `PyTorch` 的功能，成为许多开发者关心的一个问题。在本篇文章中，我将详细记录如何解决这一问题，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服
# 如何在 PyTorch 中安装 Gym
随着人工智能和深度学习的发展，许多开发者和研究者需要实现强化学习的算法。在 Python 中，`Gym` 是一个广泛使用的强化学习环境库，而 `PyTorch` 是一个流行的深度学习框架。那么，如何在 PyTorch 中安装 Gym 呢？让我们一步一步来学习这个过程。
## 流程概述
下面是安装 Gym 的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-10-24 06:37:38
260阅读
# 使用 PyTorch 进行模型预测的入门指南
在深度学习的世界中，模型的预测是一个关键步骤。PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，可以用来训练和评估模型。本文旨在引导初学者了解如何在 PyTorch 中创建模型并进行预测。下面，我们将详细探讨整个过程，并提供必要的代码示例和解释。
## 过程概览
我们将整个预测流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 实现PyTorch梯度累加的方法
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何在PyTorch中实现梯度累加的方法。梯度累加在模型训练中非常重要，可以帮助我们更好地优化模型参数。
## 整体流程
为了帮助你更好地理解，我将整个流程分为以下几个步骤，并使用表格展示：
```mermaid
erDiagram
|步骤1: 初始化累加梯度| -- |步骤2: 清空梯度|
原创
2024-05-01 07:04:24
26阅读
# 如何确认 PyTorch CUDA 是否跟随环境
在深度学习的领域中，CUDA 是一个非常重要的组件，它允许我们利用 NVIDIA 显卡的并行计算能力来加速训练和推理。而 PyTorch 是一种支持 CUDA 的深度学习框架。接下来我们将讨论如何确保 PyTorch 中的 CUDA 版本与您的环境或 CUDA 安装相匹配。我们将通过几个步骤来实现这一目标。
## 流程概述
下面是确认 P
