都是一些基础的函数，在这里记下当作笔记以后好查。大部分都是官方文档的翻译，贴的有地址 文章目录nn.Embedding.weightnn.Module.register_buffernn.module与nn.Sequentialnn.Linearnn.Dropouttorch.equal与torch.eq总结 nn.Embedding.weighttorch.nn.Embedding文档 生成的E
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2024-10-30 10:37:12
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# 使用PyTorch构建推理Demo的指南
## 一、流程概述
在构建PyTorch推理Demo之前，我们首先需要了解整个流程的数据流。这将帮助我们更清晰地把握接下来每一步的具体任务。以下是整个Demo实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 准备输入数据 |
| 4
论文全名：《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同
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2023-09-28 10:05:50
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哔哩哔哩视频链接up主附的代码链接（一）预备知识1、demo代码地址： 我们将以这个图片分类代码《Training a Classifier》为例：点进去之后我们看一下代码大概是这样，数据集我们选择的是Cifar 10： 2、回顾LeNet网络可以看到LeNet的网络结构主要是：卷积-下采样-卷积-下采样-3个全连接层。 而我们使用的cifar10数据集是彩色图片，有RGB三个通道，那么我们的in
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2023-10-11 21:23:54
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pytorch 官方 demo git 是一个极具吸引力的深度学习框架，广泛应用于人工智能领域。本文将详细介绍如何设置 PyTorch 官方 demo 的 Git 项目，确保您能顺利运行和优化模型。在这个过程中，我们将会逐步深入，从环境准备到排错指南，每一步都不会遗漏。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保软硬件环境的准备就绪：
#### 软硬件要求
| 组件 | 最
1. 为什么要衰减学习率(learning rate, lr)代表梯度下降的步长，与传统智能优化算法（比如粒子群算法）类似，如果搜索步长太大有可能会跳出最优区间，如果搜索步长太小，有可能陷于局部最优值。在神经网络刚开始训练的时候，可以将学习率lr设置的大一点（比如0.01），后面随着训练代数的增加将学习率逐步减小，这样平衡了探索和开发的能力。2. 衰减方法参考pytorch官方文档 pytorch
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2024-10-25 11:28:40
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# 实现PyTorch cv官方demo教程
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 实现PyTorch cv官方demo教程流程
section 了解需求: 了解PyTorch cv官方demo的要求和目标
section 下载数据集: 下载所需的数据集
section 数据预处理: 对数据进行预处理
section 模
原创
2024-06-19 06:36:27
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文章目录一. LVM的概述1.1LVM机制的基本概念PV：物理卷VG：卷组LV：逻辑卷PE：物理区域二 . LVM的管理命令LVM操作步骤创建物理卷，创建卷组，创建逻辑卷逻辑卷扩容操作三 . 磁盘配额2.1 磁盘配额概述实现磁盘配额的条件Linux磁盘限额的特点2.2 启动磁盘配额支持2.3 编辑用户和组账号的配额设置一. LVM的概述1.1LVM机制的基本概念PV：物理卷在逻辑卷管理系统最底层，
十三 白交
量子位 报道 | 魔法变现实，酷炫又实用。还记得两年前，Zach King(男巫)的爆红魔术吗？不仅从纸直接蹦出一个手机，还直接扔进了电脑里形成虚拟的天猫页面。 现在，不用去羡慕男巫了，人人都可以把身边的东西“扔到”电脑里，而且一部手机就能搞定！这就是来自34岁法国设计师Cyril Diagne的最新AR黑科技——AR Cut & P
作者：RangiLyu先上性能对比： NanoDet-Plus与其他轻量级检测模型性能对比
与上一代NanoDet相比，在仅增加1毫秒多的延时的情况下，精度提升了30%。与YOLOv5-n, YOLOX-Nano等其他轻量级模型相比，在精度和速度上也都高了不少！同时NanoDet-Plus改进了代码和架构，提出了一种非常简单的训练辅助模块，使模型变得更易训练！同时新版本也更易部署，同时提供n
由于公司蓝牙音箱的项目用到pulseaudio出现了卡顿,google了很多资料觉得配置文件真的得好好看看pulseaudio 官方的配置说明arch linux 关于pulseaudio 的问题说明
其中最重要的配置是关于声音算法的配置
resample-method= The resampling algorithm to use. Use one of src-sinc-best-qual
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2024-06-11 18:05:01
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第一篇——什么是torch.fx今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：什么是torch.fx基于torch.fx做量化基于torch.fx量化部署到TensorRT本文对应第一篇，主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说，直接开始吧！什么是Torch.FXtorch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工
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2024-05-13 22:06:47
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pytorch超级详细的安装教程此处为更新内容```````最近使用之前文章中配置的torch环境安装一些包配置一个新的深度学习环境，之前使用文章中的方法配置的pytorch环境一直没出过什么问题，但是在配置这次的深度学习环境时安装的某一个包，直接修改了我原本的pytorch环境，然后导致环境从GPU变为CPU，没办法我只能重新安装pytorch环境。重新安装的过程中，我再次查看了我的CUDA版本
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2024-05-26 21:55:15
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# PyTorch运行
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了丰富的工具和函数来创建和训练神经网络模型。PyTorch不仅易于使用，而且由于其动态计算图的特性，使得模型的调试和扩展变得更加容易。本文将介绍PyTorch的基本概念和使用方法，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解和运用PyTorch。
## 1. PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习库，由
原创
2023-10-22 05:04:47
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# PyTorch识别手写数字demo
## 摘要
手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要任务。本文介绍了如何使用PyTorch构建一个简单的手写数字识别模型，并提供了完整的代码示例。通过阅读本文，读者将了解到如何处理图像数据、构建深度学习模型、训练模型以及进行预测。
## 引言
随着深度学习的快速发展，手写数字识别已经成为计算机视觉领域中的一个热门研究方向。手写数字识别在很多应用中都有着广
原创
2023-10-22 13:34:24
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# PyTorch下的MNIST Demo实现流程
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现一个基本的MNIST（手写数字识别）demo。我假设你已经具备一定的Python编程基础，对深度学习有一定的了解。
## 实现步骤
下面是整个实现流程的步骤，我们将一步步来完成这个demo。
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定
原创
2023-09-09 07:23:40
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建立了一个关于能源需求预测的端到端项目： 如何为 TFT 格式准备我们的数据。 如何构建、训练和评估 TFT 模型。 如何获取对验证数据和样本外预测的预测。 如何使用built-in model的可解释注意力机制计算特征重要性、季节性模式和极端事件鲁棒性。什么是Temporal Fusion Transformer （TFT）Temporal Fusion Transformer （TFT） 是一
# PyTorch文本分类Demo
在自然语言处理领域，文本分类是一项重要的任务，它可以帮助我们自动对文本进行分类，如垃圾邮件过滤、情感分析等。而PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来实现文本分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch搭建一个简单的文本分类模型，并通过一个示例演示其用法。
## PyTorch简介
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库
原创
2024-04-28 03:30:40
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一个好的应用不仅仅功能强，还要在界面上花了一番功夫，设计越好看，用户体验增加了一番或者加动画那就更好不过了.了解布局就必须知道五大布局:线性布局(LinearLayout),相对布局(RelativeLayout),帧布局(FrameLayout),绝对布局(AbsoluteLayout),表格布局(TableLayout) 目前用的最多前两个:线性，相对布局，前者特点是:它将控件组织在一个垂直或
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2023-12-07 22:28:03
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t0.pyfrom torch import nn
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.a = nn.Linear(100, 100)
self.b = self.a
def forward(self, x):
re
