PyTorch编程笔记。
PyTorch随手记PyTorch随手记1. 模型操作2. 网络设计卷积图示填充（padding）升采样全连接层3. 损失函数交叉熵4. 系统或环境交互模型加载5. 犯过的错误损失异常测试显存过大Note:安装：PyTorch1.2 + CUDA10.0 + cuDNN7.6 + Anaconda3PyTorch官方教程学习笔记
pytorch中如何加载数据 一、pytorch数据主要涉及两个类：dataset和dataloader 1、dataset提供一种方式去获取数据及其label： 1）如何获取每一个数据及其label 2）告诉我们总共有多少的数据（神经网络是经常要对一个数据迭代多次，当我们知道有多少数据需要训练的时候，他才知道我们要训练多少次才能把数据迭代完，进行下一次迭代） 2、dataloader为后面的网络
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2023-10-10 09:19:07
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如何识别PDF文件的文字
由于PDF这种格式的文档文件，一般只是适合用来浏览内容用，所以想要像word文档那样直接在上面编辑修改文字内容，需要通过一些软件工具来修改内容。捷速ocr文字识别软件对于PDF文件的文字识别就有着深入的研究。
如果你有这方面的需求，可以到我们的官方网站下载捷速ocr文字识别软件，可以轻松帮你搞定PDF文件文字的识别工作。ocr文字识别软件的工作原理影像输入欲经过
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2023-07-30 23:15:36
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一、参考资料PyTorch中文文档PyTorch官方文档PyTorch官方源码：GitHub - pytorch/pytorch: Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU accelerationPyTorch 中文教程 & 文档二、分布式训练pytorch set_epoch()方法在分布式模式下，需要在
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2023-09-15 11:49:43
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Java识别获取PDF中文字信息一、举例需求（拿较难的发票识别举例） 平时工作或者开发过程中如果遇到需要识别pdf发票中信息的情况，如获取发票代码号码，开票日期，校验码等，比如下面的发票，项目中需要读取发票中信息。二、方法原理 使用Java中的PDFBox组件引用jar包使用，其中PDFTextStripper负责读取pdf中的文字信息，使用正则
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2023-05-18 20:43:23
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java 代码生成
pdf文件 首先引入pom：<dependency>
<groupId>com.itextpdf</groupId>
<artifactId>itextpdf</artifactId>
<version>5.5.13</version>
&l
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2024-05-17 00:01:29
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Deep Learning with Pytorch 中文简明笔记 第七章 Telling birds from airplanes: Learning from imagesPytorch作为深度学习框架的后起之秀，凭借其简单的API和简洁的文档，收到了越来越多人的关注和喜爱。本文主要总结了 Deep Learning with Pytorch 一书第七章[Telling birds from
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2023-12-09 14:22:46
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本章主要针对pytorch0.4.0英文文档的前两节,顺序可能有些不一样：torchtorch.Tensor张量 TensorsData typeCPU tensorGPU tensortype32-bit floating pointtorch.FloatTensortorch.cuda.FloatTensortorch.float3264-bit floating pointtorch.Dou
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2024-03-12 17:58:14
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系列文章目录第一章 pytorch的基本介绍第二章 pytorch的基本操作 第三章 pytorch的小特性 文章目录系列文章目录前言一、什么是自动广播，向量化？二、自动广播注意点1. tensor不能为空2. 从尾部开始计算3. 两个tensor的维度尺寸可以相等，不相等则要满足至少一个条件，维度为1或缺少三、内存共享1 操作通过加后缀“_2 Tensor与NumPy转换，是共用内存的3 通过T
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2024-04-16 15:27:01
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文章作者：梦家 早期基于 DGL 库学习卷积神经网络，写过一个 GCN demo。后来PyTorch的几何扩展库出来了，发现学术界很多paper都是基于 PyG 实现的，因此学习下 PyG 如何使用。事实上这两个库都非常实用，但 PyG 和 DGL 这两大框架应该如何选择呢？没有好坏之分，个人只是从工具生态中进行判断，给出这两个库在Github中 Fork 和 Star 数量，可以说明 PyG 维
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2024-02-02 22:36:08
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概述tSNE是一个很流行的降维可视化方法，能在二维平面上把原高维空间数据的自然聚集表现的很好。这里学习下原始论文，然后给出pytoch实现。整理成博客方便以后看SNEtSNE是对SNE的一个改进，SNE来自Hinton大佬的早期工作。tSNE也有Hinton的参与。先解释下SNE。 SNE 全称叫Stochastic Neighbor Embedding。思想是这样的，分别在降维前和降维后的数据集
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2023-07-23 20:48:53
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0.配置环境 pip install pretty_midi pip install tensorboardX pip install progress1.Repository setting $ git clone https://github.com/jason9693/MusicTransformer-pytorch.git $ cd MusicTransformer-pytorch $ g
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2024-05-14 17:04:14
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# 深度学习入门：PyTorch实战指南
深度学习是一种机器学习的分支，其背后的核心思想是通过多层神经网络模型来构建复杂的模式和关系。PyTorch是一种流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来构建、训练和部署神经网络模型。
本文将介绍PyTorch的基本概念和用法，并提供一些代码示例，帮助您快速入门深度学习和PyTorch。
## 什么是PyTorch？
PyTorch是一个开源的深度
原创
2023-09-17 16:47:51
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# PyTorch实践：深度学习的利器
深度学习已经成为机器学习领域的重要组成部分，而PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架。它以其灵活性和易于使用而受到研究人员和工程师的喜爱。本文将介绍PyTorch的基础知识，并展示如何通过代码示例实现一个简单的深度学习模型。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的机器学习框架，提供了高效的张量计算、自动求导和动态计算图等功能。以下是P
七、javaguide八、地鼠文档(go语言九、docker从入门到实践十、在线工具，程序员神器一、github漫游指南GitHub 漫游指南 – GitHub 漫游指南GitHub 上拥有大量的学习资源，从各类的文章到笔记，还有各式各样的电子书。如：只需要搜索：类型 + 笔记，如 操作系统 笔记 就能找到一些操作系统相关的笔记。只需要搜索：书名 就能找到一些和这本书
# 如何使用 PyTorch 创建 PDF 教程：新手指南
在这篇文章中，我们将以一个新手开发者的视角，逐步实现一个简单的 PyTorch 教程，并将其保存为 PDF 文件。我们将先进行一系列的步骤概述，然后逐步深入每一步的具体实现。
## 流程概述
下面是实现整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-31 10:16:34
72阅读
# PyTorch Tutorial: Introduction and Code Examples
PyTorch is a widely-used open-source deep learning framework that provides a seamless interface for building and training neural networks. It is kno
原创
2023-12-29 06:18:18
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# 如何在PyTorch中实现中文PDF
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(构建模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(保存模型)
D --> E(加载模型)
```
## 教学步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建模型 |
|
原创
2024-06-09 03:37:27
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参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具，比如优化器optim、初始化init等1.nn.Moduletorch的核心数据结构是Module，它是一个抽象的概念，既可以表示
基本介绍感谢 ＠ApacheCN 组织 复现 Pytorch 中文网站 的原始模样，Pytorch 介绍要搞事情介绍看到 @机器之心 及时发布的文章 Caffe2代码全部并入PyTorch：深度学习框架格局剧震看的出来 FaceBook 的确要搞大事情: Facebook 主力支持的两大深度学习框架已合二为一任务1.中文文档
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2024-08-19 16:13:57
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