本教程的目标是：总体上理解 PyTorch 的张量库和神经网络训练一个小的神经网络来进行图像分类PyTorch 是个啥？这是基于 Python 的科学计算包，其目标是：替换 NumPy，发挥 GPU 的作用一个提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台起步PyTorch 中的 Tensor 类似于 NumPy 中的 ndarray（这一点类似于 TensorFlow），只不过张量可以充分利
转载
2024-10-27 19:33:35
22阅读
pytorch本文主要介绍一下使用anaconda在在linux环境下的安装pytorch的流程。由于pytorch安装比较简单，这里只写出一些主要的流程。anaconda的安装在此就不再赘述。1.确定自己的系统版本因为pytorch在0.4已经不支持比较老的系统版本了。以下是pytorch的member在github上的原话。In 0.4, we deprecated RHEL6/CentOS6
转载
2024-09-09 05:47:39
30阅读
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
转载
2024-10-29 11:39:15
15阅读
边角料就随便丢在一篇里面了 文章目录自定义DatasetDateLoaderbenchmarkDataset & DataLoaderEinops - 爱因斯坦标示 自定义Dataset重写init，len，getitem三个函数 getitem尽量从内存读（init中的），避免读磁盘 若数据太大，可以维持一个固定的内存池，偶尔从磁盘读DateLoader若getitem包含运算，则设置n
转载
2023-08-11 20:02:39
158阅读
# 如何实现 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 变量的配置
在使用 PyTorch 进行深度学习模型的训练时，CUDA 显存管理是一个重要的因素。`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF` 环境变量可以帮助用户优化 CUDA 内存的分配策略，以避免内存碎片化或其他资源浪费的问题。对于刚入行的小白开发者，理解和配置这个环境变量可能会有些困难。本文将为你提供一个详细步骤，帮助你
原创
2024-09-20 15:03:28
110阅读
文章目录cheat sheet模型初始化正态分布函数自动求导激活函数数据加载反向传播矩阵计算预训练模型张量操作常用模型损失函数动态量化模型保存模型训练结果复现性模型可视化pytorchviz包可视化参考文章 cheat sheetcheatsheet模型初始化正态分布函数w=torch.empty(2,5) #空tensor torch.nn.init.normal_(w,mean=0.0,st
转载
2023-09-21 10:23:16
78阅读
一.安装python1.从官网上下载pycharm 选择Community版本，按照默认来连点确认即可 2.安装python解释器 进入官网点击下载本人选择windows版本 在此界面中选择 Windows installer，并在随后安装中选择自定义路径 并且添加环境变量随后选择默认选项，等待安装完成。完成后在命令窗口测试是否安装成功。 如图显示安装成功。二.安装pytorch1.查找英伟达驱动
转载
2023-11-12 13:43:17
73阅读
pytorch之常用函数整理一、图像预处理函数1.1 torchvision.datasets.ImageFolder()函数二、参数优化函数2.1 torch.optim.lr_scheduler.StepLR()函数2.2 optimizer.param_groups参数三、模型保存与加载3.1 模型和模型参数保存torch.save()函数3.2 模型加载torch.load()函数3.3
用numpy打开一个文件：numpy.genfromtxt 例如：world=numpy.genfromtxt("world.txt",delimiter=",",dtype='str')print(type(world))同时数据跟代码放在同一个文件夹下，不需要指定绝对路径，只需要输入名字即可1.布尔值的索引判断某个向量或者矩阵中是否有某个数值 可以用A.shape，来debug2.
转载
2024-10-17 11:52:34
40阅读
文章目录前言1、什么是Dropout2、Dropout的数学原理3、Dropout是一个正则网络4、CNN的Dropout5、Dropout的变种5.1 高斯Dropout6、总结 前言Dropout是深度学习中被广泛的应用到解决模型过拟合问题的策略，相信你对Dropout的计算方式和工作原理已了如指掌。这篇文章将更深入的探讨Dropout背后的数学原理，通过理解Dropout的数学原理，我们可
转载
2024-10-14 08:53:47
121阅读
在Kubernetes环境中，用户配置文件（User Config）通常用于存储应用程序的配置信息，如数据库连接信息、API密钥等。psuserconfig文件是一种特定的用户配置文件，用于配置容器监控和性能分析工具Prometheus与Spring Boot应用程序之间的通信。
接下来，我将详细介绍psuserconfig文件在Kubernetes中的具体位置以及如何实现。
### Psus
原创
2024-05-29 10:04:23
727阅读
# Python EPS 文件的探索与定位
在使用 Python 进行图形处理或数据可视化时，我们可能会遇到 EPS (Encapsulated PostScript) 文件格式。这种格式常用于保存矢量图形，并在多种应用中广泛使用。本文将探讨 Python EPS 文件的生成、使用以及如何在文件系统中定位这些文件。
## 什么是 EPS 文件
EPS 文件是 PostScript 的一种封装
ngx_http_upstream_conf_module示例配置指令upstream_conf直到 1.13.10 版本，它被 1.13.3 中的 ngx_http_api_module 模块所取代。ngx_http_upstream_conf_module 模块允许通过简单的 HTTP 接口即时配置上游（upstream）服务器组，而无需重新启动 nginx。http 或流服务器组必须驻留在共
转载
2024-09-30 16:52:36
42阅读
点击 蓝字Java高级部落
！
• htaccess文件是运行ApacheWebServer的Web服务器的配置文件。它对于配置和重定向ApacheWebServer文件系统非常有用。请记住.htaccess文件将采用隐藏格式。没有人可以通过URL直接看到它。• htaccess文件有许多用途，在这里，我将讨论创建它们及其用途。创建.htaccess文件打开任
1.可用VS单步调试的分布式服务端，N变1一般来说，分布式服务端要启动很多进程，一旦进程多了，单步调试就变得非常困难，导致服务端开发基本上靠打log来查找问题。平常开发游戏逻辑也得开启一大堆进程，不仅启动慢，而且查找问题及其不方便，要在一堆堆日志里面查问题，这感觉非常糟糕，这么多年也没人解决这个问题。ET框架使用了类似守望先锋的组件设计，所有服务端内容都拆成了一个个组件，启动时根据服务器类型挂载自
# Android Studio的源代码位置
在Android开发中，Android Studio是一款非常强大的集成开发环境（IDE），它为开发者提供了丰富的功能和工具，使得开发Android应用变得更加高效和便捷。在进行Android应用开发时，有时我们需要查看和修改Android Studio的一些源代码，那么问题来了，Android Studio的源代码在哪里呢？本文将会为大家详细介绍A
原创
2024-01-11 10:40:44
125阅读
什么是 Session在 web应用开发中，Session 被称为会话。主要被用于保存某个访问者的数据。由于 HTTP无状态的特点，服务端是不会记住客户端的，对服务端来说，每一个请求都是全新的。既然如此，那么服务端怎么知道是哪个访问者在请求它呢？又如何将不同的数据对应上正确的访问者？答案是，给访问者一个唯一获取 Session中数据的身份标识。打个比方：当我们去超市购物时，被保安告之我们是不能带物
如何在BIGEMAP中打开excel、txt、dat文件 相关帮助：如何直接打开AutoCAD的DXF文件 BIGEMAP支持所有文件格式的打开和保存，如下图： 提示：打开excel文件，需要先在excel中打开，然后另存为CSV格式。 我选择打开TXT文本文件，如下图： 打开的对话框， &
本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代码均按照所属技术领域分类，包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术，那么就快快收藏本文吧！PyTorch 是什么？PyTo
转载
2024-08-21 16:56:53
46阅读
三个方法，一、最方便最稳定最好的方法是在Anoconda Navigator 这个图形化界面里进行配置 打开 依次点击下面这个 开始创建下面几个选项分别是已经安装的没有安装的可以更新的已经删除的所有的 然后去pycharm里选到把这些新创建的环境下的python.exe这个解释器添加进去，就成功让程序在这个环境里运行了 先点圆圈里的内容，然后那两个
转载
2023-10-04 20:59:23
96阅读
