[ 今天最开心的事情！ ]PyTorch的stable版本更新为1.0之后，原本3D模型无脑out of memory、3D模型torch.backends.cudnn.benchmark必须False的问题总算解决了！！！*★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★* 。在训练ResNet50 I3D时发现，benchmark在3D模型训练时仍然要为False！ [ PyTorch基础AP
LSTM理解与pytorch使用引言LSTM结构总体结构详细结构Pytorch用法参数介绍使用实例获取中间各层的隐藏层信息关于变长输入 引言LSTM应该说是每一个做机器学习的人都绕不开的东西，它的结构看起来复杂，但是充分体现着人脑在记忆过程中的特征，下面本文将介绍一下LSTM的结构以及pytorch的用法。LSTM结构总体结构 首先，LSTM主要用来处理带有时序信息的数据，包括视频、句子，它将人
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2023-09-26 05:48:28
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首先通过：torch.cuda.is_available()看你的pytorch是否支持CUDA计算，确认支持后：1.在终端执行程序时设置使用GPU:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.pyEnvironment Variable Syntax Results
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device
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2023-06-14 20:52:07
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# PyTorch数据输入入门指南
在进行深度学习模型的开发时，数据输入是一个至关重要的步骤。在本文中，我们将一一讲解如何在PyTorch中进行数据输入。我们会首先展示整个流程，接着详细解释每一步应该如何实施，并给出相应的代码示例。
## 流程概览
下面是PyTorch数据输入的主要步骤：
| 步骤 | 内容 |
|------|-------
原创
2024-10-23 04:10:45
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1. torch.abs(input, out=None)说明：计算输入张量的每个元素绝对值参数：input(Tensor) -- 输入张量out(可选) -- 输出>>> import torch
>>> torch.abs(torch.FloatTensor([-1, -2, 3]))
tensor([1., 2., 3.])2. torch.acos(in
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2023-10-26 13:28:15
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介绍了数据如何读取，和 transforms相关操作
本节讲述Data如何利用Pytorch提供的DataLoader进行读取，以及Transforms的图片处理方式。 【文中思维导图采用MindMaster软件】注意：笼统总结Transforms，目前仅具体介绍裁剪、翻转、标准化，后续随着代码需要，再逐步更新。目录一. 数据读取（DataLoader
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2023-08-23 16:26:12
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前面讲过的图片输入方式是从图片的文件夹来读取图片的一种方式。但是必须将类别单独放在一个文件夹。我们现在创建Dataset的子类来进行输入。必须继承自data.Dataset __getitem__ 方法必须创建，只要有这个方法，我们就可以进行切片 __len__ 必须被实现，有了这个方法，我们就可以使用len方法返回数据集的长度import torch
from torch.u
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2023-08-16 17:18:14
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文章目录一、Basic Idea of Auto Encoder1.1 Auto Encoder 结构1.2 Auto Encoder 降维1.3 Why Auto Encoder1.4 De-Noising Auto Encoder二、Feature Disentanglement 特征解耦2.1 特征解耦介绍2.2 特征解耦的应用2.2.1 Voice Conversion 语者转换三、Di
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2023-12-08 16:18:05
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本学习笔记基于 Dive-into-DL-PytorchTensor是pytorch中所应用的一种数据结构，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。1.1.1 创建Tensor创建Tensorimport torch #导入Pytorch
x= torch.empty(5,3) #创建一个5*3的随机Tensor
print(x)输出：tensor([[1.0102e-38, 1.0
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2023-10-26 20:21:11
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# 如何将MAT数据输入PyTorch
在深度学习的实践中，数据预处理是一个至关重要的步骤。对于许多工程师和研究人员来说，MATLAB是一个常用的数据处理工具。因此，将MATLAB生成的数据输入到PyTorch中是一个常见的需求。本文将介绍如何将MAT数据输入到PyTorch，包括必要的代码示例，并绘制一个饼状图来更好地理解不同数据的比例。
## 1. 准备工作
首先，确保你已经安装了MAT
原创
2024-09-06 06:36:56
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以给定的概率随机垂直翻转给定的PIL图像。p（浮点数） - 图像被翻转的概率。默认值为0.58.随机旋转：transforms.RandomRotationtorchvision.transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None)按角度旋转图像。degrees（sequence 或float或i
在深度学习中，有时我们需要处理多模态数据，这些数据来自不同来源，可能具有不同的维度。使用PyTorch，我们可以构建模型来同时处理这些不同维度的数据。
应用场景
多模态学习：如图像和文本结合的任务（例如图像描述生成）。
时间序列分析：将多个时间序列数据融合。
推荐系统：结合用户特征、产品特征和上下文信息。
当然，我可以为你提供一些关于多模态学习、时间序列分析和推荐系统的基本代码示例。这些示例将
原创
精选
2024-10-12 14:06:21
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在使用PyTorch进行深度学习建模的过程中，常常会遇到需要同时给模型输入不同维度的数据的情况。为了让我们更好地理解这个问题，本文将逐步探讨如何在PyTorch中处理这一需求，并提供代码示例和状态图，以便读者能够清晰掌握。
### 引入背景
在一些实际问题中，例如多模态学习——此时模型需要同时处理来自不同源的数据（例如图像、文本和音频等），这些数据往往具有不同的维度。例如，一幅图像可能具有`(
原创
2024-10-08 06:06:19
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1. Dataset & DataLoader?在 PyTorch 中，Dataset 和 DataLoader 是用来处理数据的重要工具。它们的作用分别如下：Dataset： Dataset 用于存储数据样本及其对应的标签。在使用神经网络训练时，通常需要将原始数据集转换为 Dataset 对象，以便能够通过 DataLoader 进行批量读取数据，同时也可以方便地进行数据增强、数据预处理
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2023-11-25 10:55:41
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PyTorch——基础基础数据类型创建Tensor索引和切片维度变换拼接与拆分基本运算统计属性高阶op 基础数据类型Type：PS：GPU里的cuda类型与CPU里的不同，可以转换Dimension 0：常用于LossDimension 1：常用于biasDimension 2：常用于线性输入batchDimension 3：用于循环神经网络RNN输入Dimension 4：用于卷积神经网络CN
四层网络结构实现数字识别，我们这里对MNIST进行处理，初始的MNIST是 28 * 28，我们把它处理成 96 * 96 的torch.Tensor的格式。首先导入需要的包。import torch
import numpy as np
import os #对文件，文件夹执行操作的一个模块。
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2023-12-26 16:50:08
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下面我就以一些动漫头像为例，来说明怎样利用torch来进行训练和测试数据的预处理。下面是图片的格式：上述图片一共有51223张，每个图片的大小为3*96*96。 下载地址为：百度云链接网络的基本结构是通过 卷积层*2，全连接层*n，解码层（全连接层*m）输入和输出的数据是一样的,最多是压缩到三个神经元。压缩到三个神经元的目的有两个，一个是可以对图片进行可视化，三个神经元代表三个坐标轴XY
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2023-11-03 09:46:47
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yolo系列是目标识别的重头戏，为了更好的理解掌握它，我们必须从源码出发深刻理解代码。下面我们来讲解pytorch实现的yolov3源码。在讲解之前，大家应该具备相应的原理知识yolov1，yolov2，yolov3。大部分同学在看论文时并不能把所有的知识全部掌握。我们必须结合代码（代码将理论变成实践），它是百分百还原理论的，也只有在掌握代码以及理论后，我们才能推陈出新有所收获，所以大家平时一定多
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2023-12-12 17:33:36
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这次是PyTorch的自定义数据读取pipeline模板和相关trciks以及如何优化数据读取的pipeline等。因为有torch也放人工智能模块了~从PyTorch的数据对象类Dataset开始。Dataset在PyTorch中的模块位于utils.data下。from torch.utils.data import Dataset围绕Dataset对象分别从原始模板、torchvision的
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2023-12-15 13:42:20
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torch.utils.data.DataLoaderData(dataset,
batch_size=1,
shuffle=False,
sampler=None,
batch_sampler=None,
num_workers=0,
collate_fn=None,
pin_memory=False,
drop_list=False,
timeout=0,
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2024-06-24 06:51:25
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