对于出生于Facebook的PyTorch （开放源代码机器学习框架） 而言 ，在Python的广泛普及基础上建立一个始终是一个好主意。 但是，几乎没有人能想到一个想法有多么好。 这是因为，无论您在启动一个开源项目时有多少事情做对了（出色的文档，扎实的技术基础等），项目的成功总是有运气的。 好吧，那就让PyTorch幸运吧。 或有福。 或者其他的东西。 因为它正在蓬勃发展，并且，如果相信分析师
【观前提示】：windows平台在pytorch1.7后才支持分布式训练，配置环境较为复杂，我刚刚完成吐血踩坑，将在下一篇文章中分享~ 此教程为基础环境配置方法，在windows上无法进行多卡训练！下篇文章将带来解决方法！ 我个人因为设备限制需要在Windows 10主机上跑通此前分析过的 mega 项目代码。不得不说windows对于我们搞算法的确实不太友好，遇到需要编译的项目直接原地
# 从PyTorch中的matmul到gemm的进化之路
在深度学习领域，矩阵相乘是一种常见的操作，它在神经网络中起着至关重要的作用。在PyTorch中，矩阵相乘操作最初是通过`matmul`函数实现的。然而，随着技术的不断发展，PyTorch团队引入了更高效的矩阵相乘算法——GEMM（General Matrix Multiply）来取代`matmul`函数，从而提高了计算效率和性能。本文将介
原创
2024-06-30 06:21:33
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文章目录一、Pytorch实现线性模型二、练习代码三、课后练习 `一、Pytorch实现线性模型准备数据：广播机制： 这两个矩阵是不能直接做加法的，所以需要做广播即对[1 2 3]进行扩充。 求出loss后，一般会求和或者均值得到loss的标量值。 pytorch输入的数据是tensor类型。 这里关于函数的参数的一些补充知识: def fuc(*args,**kwargs): print(ar
# Pytorch中的GEMM操作
GEMM（General Matrix Multiply）是矩阵乘法的一种通用形式，是许多深度学习模型的基础运算之一。在Pytorch中，GEMM操作通常用来加速多维数组（张量）的计算。本文将深入探讨Pytorch中的GEMM操作，包括其背后的原理、如何使用以及一些应用实例。
## GEMM操作的基本原理
GEMM操作的核心是对两个矩阵进行乘法运算。给定两
原创
2024-10-16 04:47:46
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新手初学，在此记录，希望能对大家有所帮助一、安装pytorch(安装前先安装anaconda，或是在其他虚拟环境下比如virtualenv)下载网址https://ptorch.com/news/30.html在此网址内选择自己系统以及版本进行下载，避免了官网点不动、commend无法生成的问题。安装过程中遇到问题：oserror 13 permission deny 解决方法：1.su
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2023-12-20 17:45:28
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PyTorch 是一个深受欢迎的深度学习框架，而 GEMM（General Matrix Multiply）是深度学习中常用的矩阵运算。那“PyTorch 的 GEMM 到底是什么呢？”它其实是一个关于高效计算的核心操作，用于加速深度学习模型的训练和推理过程。本文将通过多个方面来详细探讨 PyTorch 的 GEMM，包括如何抓取和解析相关的协议数据，以及各种异常检测方法。
首先，让我们从协议背
使用pytorch搭建MLP多层感知器分类网络判断LOL比赛胜负1. 数据集百度网盘链接，提取码：q79p 数据集文件格式为CSV。数据集包含了大约5万场英雄联盟钻石排位赛前15分钟的数据集合,总共48651条数据，该数据集的每条数据共有18个属性，除去比赛ID属性，每条数据总共有17项有效属性，其中blue_win是数据集的标签为蓝方的输赢，其余16项属性可作为模型训练的输入属性。2. 分析预测
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2024-01-25 20:57:56
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在处理“pytorch有dense吗”这一问题时，我细致而深入地探索了PyTorch的特性，发现理解库中的Tensor类型及其在开发中的应用至关重要。通过对Dense Layer的理解，以及其在构建神经网络时的必要性，我决定将解决该问题的过程整理如下。
## 备份策略
为了确保数据的安全和完整性，在进行任何PyTorch模型构建之前，我制定了一个详尽的备份策略。这份策略不仅包含数据和模型的周期
在探讨“pytorch有keras吗”这个问题之前，我们先来澄清一下这个问题的本质。显然，`Pytorch`和`Keras`是两个不同的深度学习框架，虽有相似之处，但并不是相互依赖的。然而，在现代机器学习框架中，许多用户可能会将二者放在一起比较。接下来，我将详细介绍如何在Pytorch中实现类似Keras的功能，包括环境准备、具体操作步骤、配置详解、测试验证、排错以及扩展应用。
### 环境准备
目录1.写在前面2.为什么是PyTorch3.神经网络在做些什么？4.PyTorch VS Tensorflow5.PyTorch安装1.写在前面 从今天开始我们将进行一个崭新的模块，因为这个学习了深度学习的课程，基本工程的实现需要学习一门深度学习工具，对比Tensorflow和PyTorch，我们首先学习一下PyTorch的基本知识。2.为什
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2023-09-27 18:48:06
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新建conda 虚拟环境，python 版本3.8.17虚拟机，系统centos 7,内核版本Linux fastknow 3.10.0-1160.92.1.el7.x86_64 ，显卡T4，nvidia-smi ,460.32.03，对应cuda 11.2，安装cuda 11.2和cudnn，conda 版本23.1conda 安装paddle GPU 版本2.4.2+cuda112，pip安装
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2024-07-25 10:17:40
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Geohash 算法： 这是一套纬度/经度地理编码算法，把纬度/经度编码成base32位的字符串。这种编码和纬度/经度不是唯一对应，其实是一个纬度/经度区间。算法有一个精度概念，精度越高，字符串越长，所表示的区间越小。可以编码后的字符串想象成一个格子，里面存放一些纬度/经度值。格子趋近很小的时候，只能存放一纬度/经度值，那么编码和纬度/经度就是唯一对应的关系。但是这个不是
torch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使得未来能够集成更加复杂的方法。 为了构建一个Optimizer，你需要给它一个包含了需要优化的参数（必须都是Variable对象）的iterable。然后，你可以设置optimizer的参 数选项，比如学习率，权重衰减，等等。optimizer = optim.SGD(model.parame
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2024-06-24 18:15:28
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用java实现了(d)那个算法，贴出来大家给点意见哈：4-7 Monge矩阵 一个m x n的实数矩阵A，如果对所有i，j，k和l，1≤ i<k ≤ m和1≤ j<l ≤ n，有 A[i,j]+A[k,l] ≤ A[i,
如果你听过深度学习中不同的卷积类型，包括：2D/3D/1*1/Ttransposed/Dilated/SpatiallySeparable/Depthwise Separable/Flattened/Grouped/Shuffled Grouped Convolution这些，但是并不清楚它们实际意味着什么，本文就是带大家学习这些卷积到底是如何工作的。在本文中，我尽量使用简单明了的方式向大家解释深
2020/3/10更新一点：增加了CVPR2020的华为诺亚方舟实验室的一款轻量型网络GhostNet: More Features from Cheap Operations之前沿着这样的路线：AlexNet,VGG,GoogLeNet v1,ResNet,DenseNet把主要的经典的分类网络的paper看完了，主要是人们发现很深的网络很难train，知道之后出现的Batch Normaliz
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2024-01-28 05:32:40
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浏览器内核是什么东东
Rending Engine, 顾名思义，称之为渲染网页内容的，将网页的代码转换为你看得见的页面，因为是排版，所以排版，所以肯定会有排版错误等问题。为什么会有排版错误呢，一部分是由于网站本身编写不规范，另一方面是浏览器本身的不规范。 现在有一些主流的排版引擎，因为这些排版引擎都有其代表的浏览器，所以常常会把排版引擎的名称和浏览器的名称混用，其实这样是不合理的，因为一
# PyTorch中的ResNet：一种强大的深度学习模型
最近几年，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。而在众多深度学习模型中，Residual Neural Network（简称ResNet）因其独特的结构和卓越的表现而大放异彩。本文将介绍PyTorch框架中的ResNet，实现它的代码示例，并探讨其背后的原理。
## 1. ResNet简介
ResNet是由微软研
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，下载和安装模型、库或相关资源的速度往往受到网络环境的影响。很多开发者在中国大陆的网络环境中，直接从 PyTorch 的官方源下载时，下载速度非常缓慢。为了提高下载速度，许多人开始寻求 PyTorch 的镜像源。本文将详细介绍如何解决“PyTorch有镜像源吗”这个问题，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和最佳实践。
## 环境预检
