文章目录0. 前言1. AWS 配置2. 环境配置3. 分布式训练代码3.1. imports & helper function3.2. 训练代码3.3. 验证代码3.4. 设置输入数据相关参数3.5. 初始化 process group3.6. 模型初始化3.7. 初始化 dataloaders3.8. 训练loop代码4. 开始分布式训练 0. 前言官方链接目标：在两台AWS上运行
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2024-06-07 09:25:03
30阅读
# 实现 PyTorch 文本识别
## 整体流程
首先，我们需要了解整个实现 PyTorch 文本识别的流程，然后逐步教会小白如何实现。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(构建模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(评估模型)
D --> E(使用模型进行文本识别)
```
### 状
原创
2024-04-22 05:54:39
51阅读
# PyTorch文本识别实现教程
## 1. 整体流程
以下是实现PyTorch文本识别的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据准备和预处理 |
| 步骤2 | 模型设计和训练 |
| 步骤3 | 模型评估和调优 |
| 步骤4 | 模型部署和使用 |
接下来将详细介绍每个步骤所需的代码和操作。
## 2. 数据准备和预处理
在该步骤中，
原创
2024-01-23 04:14:26
97阅读
基于pytorch的LSTM进行字符级文本生成实战 文章目录基于pytorch的LSTM进行字符级文本生成实战前言一、数据集二、代码实现1.导入库及LSTM模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数总结完整代码后续 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习中深度学习的内容使用pytorch构建LST
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2024-03-06 07:45:35
106阅读
textcnn原理：核心点在于使用卷积来捕捉局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。textcnn详细过程：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像中的原始像素点了。然后经过不同 filter_size的一维卷积层（这里是2,3,4），每个filter_size 有filter_num（这里是2）个输出 ch
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2023-11-24 14:33:00
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前言本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html系列教程总目录传送门：我是一个传送门本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载：下载地址：https://github.com/Holy-Shin
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2024-05-06 10:45:03
181阅读
前言：最近在做文本生成的工作，调研发现针对不同的文本生成场景（机器翻译、对话生成、图像描述、data-to-text 等），客观评价指标也不尽相同。虽然网络上已经有很多关于文本生成评价指标的文章，本博客也是基于现有资源的一个汇总，但这些文章大多是对评价指标原理的系统性梳理，很少结合相应的代码实现。我认为还是要使用理论实践相结合的方式，通过代码来辅助我们更好地理解这些评价指标，毕竟我们是要根据这些评
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2024-01-08 22:45:09
230阅读
# 使用 PyTorch 实现印刷文本的识别
深度学习在图像识别的应用中非常广泛，其中印刷文本的识别（OCR）是一个具体且实用的任务。接下来，我将指导你如何使用 PyTorch 实现这一过程。以下是整个项目的一个流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境设置 |
| 2 | 数据集准备 |
| 3 | 模型构建 |
| 4 |
原创
2024-09-16 05:12:58
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# 文本验证码识别 Pytorch 教程
在信息化日益普及的今天，验证码作为一种常见的安全措施，在各种应用中被广泛使用。本文将指导你如何使用 Pytorch 实现文本验证码的识别。我们将分步进行，帮助刚入行的小白开发者更好地理解整个实现过程。
## 流程概述
以下是实现文本验证码识别的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|-----------
# 花卉识别：使用PyTorch实现
随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉领域也取得了显著的进步。在花卉识别的应用中，利用深度学习技术，可以自动识别和分类不同种类的花卉。在本篇文章中，我们将探讨如何使用PyTorch框架来实现花卉识别，并为您提供完整的代码示例。
## 项目流程
在开始实际的代码实现之前，我们需要明确整个项目的流程。以下是项目的主要步骤：
```mermaid
flowc
# PyTorch实现车辆识别
## 1. 引言
随着计算机视觉技术的快速发展，车辆识别成为了一个热门的研究领域。车辆识别的应用非常广泛，包括智能交通系统、自动驾驶以及安防系统等。在本文中，我们将使用PyTorch框架实现一个简单的车辆识别模型，并介绍一些基本的计算机视觉技术。
## 2. 车辆识别的基本流程
车辆识别的基本流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集：收集一组包含车辆的图
原创
2023-11-14 06:04:56
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学习目标理解验证集，验证集是一个与测试集尽可能分布一致的样本集，在训练过程中不断验证模型在验证集上的精度，并以此控制模型的训练。 学会使用Pytorch环境下的模型读取和加载，并了解调参流程 理解训练集、验证集和测试集。模型训练与验证使用Pytorch来完成CNN的训练和验证过程，CNN网络结构与之前的章节中保持一致。我们需要完成的逻辑结构如下：构造训练集和验证集； 每轮进行训练和验证，并根据最优
PyTorch 中文版官方教程来了。 PyTorch 是近期最为火爆的深度学习框架之一，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友从中可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。 教程网站：http://pytorch123.com 为了方便读者朋友们 本地查看，帮
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2023-12-29 19:15:19
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对于初学深度学习的人来说，直接上手NLP的梯度较大。首先，理解词向量就有一定的困难。关于词向量的的详细描述，可以参考《word2vec Parameter Learning Explained》的解释。一个100列的词向量可以简单理解为有100个特征（feature）的向量，如同一个人有100个特征一样，这100个特征“完备”的描述了这个人的所有性质。简单理解了词向量之后，作为初学者，肯定想自己训
1. Learning materialsCVHub-cvhuber —— 《PyTorch 常用代码段汇总》 Jack Stark——《[深度学习框架]PyTorch常用代码段》：Mixup训练不对偏置项进行权重衰减（weight decay）保存与加载断点模型可解释性，使用captum库2. Installation请参考博文《【PyTorch】夏侯南溪的安装教程》3. 查看torch依赖信息
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2024-01-05 23:49:05
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利用下面的博客教程实现语音识别： 首先感谢这篇文章???的博主写了一个对新手来说很友好的语音识别教程，本人花了接近一天的时间来实现整个过程以此了解以下语音识别的基本原理。补充原因：对小白来说，有的地方写的有一些简略，在实现上可能会不知所措浪费一些时间，所以这篇博客是在终极版博客提出的基础上加以补充，帮助小白更迅速的入坑）几个注意点：1.笔者用的是pycharm，所以我在cmd命令行中输入
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2023-10-13 13:08:24
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在这篇博文中，我将详细介绍如何使用 PyTorch 实现文本分类。随着自然语言处理（NLP）领域的快速发展，文本分类成为了一项重要的任务，广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。接下来，我将分步骤展示实现过程，涵盖背景、技术原理、架构、源码分析、性能优化以及应用场景。
### 背景描述
文本分类是自然语言处理的一项重要任务，它的目标是将文本分配到一个或多个预定义的类别中。自2010年以来，随着
# PyTorch 实现人脸识别
人脸识别是计算机视觉领域一个重要的应用，其关键目标是识别和验证人的身份。近年来，随着深度学习的发展，尤其是以 PyTorch 等框架为基础的深度学习模型取得了显著的进展。本文将为您详细介绍如何使用 PyTorch 来实现一个简单的人脸识别系统，包括数据预处理、模型构建、训练以及测试的步骤，最后给出完整的代码示例。
## 1. 环境配置
在开始实现之前，确保你
今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。用O
【导读】十年前，研究人员认为让计算机来区分猫和狗几乎是不可能的。如今，计算机视觉识别的准确率已超过99%。Joseph Redmon通过一个叫YOLO的开源目标检测方法，可以迅速识别图像和视频中的目标。10年前，计算机视觉研究者认为，要让一台电脑去分辨出一只猫和狗的不同之处，这几乎是不可能的，即便是在当时人工智能已经取得了重大突破的情况下。Joseph Redmon家养的猫 Joseph Redm
