pytorch剪枝尽管Pytorch自带了剪枝的工具，但是其在灵活性上终究敌不过自己手写的剪枝代码，以下就是博主模型剪枝的一次简单尝试。代码:import torch.nn as nn
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import optim
from torchvision import datasets,trans
转载
2023-12-06 22:01:36
103阅读
MS COCO数据集简介及评估标准介绍1.简介2. 数据集信息3.评估标准4. 代码 COCO官网：http://cocodataset.org COCO论文1：Microsoft COCO: Common Objects in Context COCO论文2：What makes for effective detection proposals?1.简介MS COCO的全称是Microsof
无论是做数据分析，数据挖掘还是机器学习，对于新手来说，学习再多的模型、算法理论，可能都不如一次实践学到的多，所以我经常建议大家在学习的过程中多通过实战项目练练手，加强对算法、模型的理解。要练手上哪找数据呢？平常我做的分析实战里都会把数据集提供给大家练习，今天我干脆为大家整理了我平常做数据分析、数据挖掘练习的时候经常用到的数据集网站，对做机器学习的朋友也很有用简单、公开的数据集先分享一些科研机构、企
转载
2023-09-25 21:57:25
755阅读
目录一、事情准备二、模型转换三、ncnn模型加载与推理（python版） 一、事情准备这篇是在【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署之onnx（python）（四）的基础上进行的，要用到文件为：input_words.txt target_words.txt config.json encoder_model-sim.onnx decoder_model-sim.onnx其中的on
转载
2024-07-31 20:30:05
182阅读
# 实现"PyTorch Multi Attention"教程
## 介绍
在本教程中，我将教你如何在PyTorch中实现多头注意力（Multi Attention）。这是一种在深度学习中常用的技术，用于捕捉不同部分之间的关联性和依赖关系。如果你是一名刚入行的小白，不用担心，我会逐步向你介绍整个实现的流程，帮助你理解每一步的含义和代码。
## 整体流程
首先让我们来看一下整个实现"PyTorc
原创
2024-03-24 05:27:32
66阅读
在深度学习中，多头注意力机制（Multi-Head Attention）是一个重要的组成部分，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，允许我们方便地实现这个机制。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现多头注意力机制，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论以及未来展望。
## 背景描述
多头注意力机制最早在Transformer模型中得到广
model = nn.DataParallel(model.cuda(1), device_ids=[1,2,3,4,5])criteria =
转载
2022-08-30 10:28:26
248阅读
PyTorch–模型剪枝案例一、基础知识：1.模型剪枝： 通俗理解就是将神经网络某些冗余连接层的权重置为0，使得模型更加具有稀疏化，从而提升模型性能下图通过掩码图，根据掩码图对应权重矩阵将对应位置上的值替换为0。2.模型剪枝的方式：剪枝可以分为非结构剪枝和结构剪枝：非结构剪枝：如下图（左）：神经元的个数不变，将某些神经元的部分连接权重置为零（虚线部分）结构剪枝：如下图（右）：神经元的个数不变，将某
转载
2023-12-15 06:32:47
171阅读
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
转载
2023-09-08 11:34:48
593阅读
作者：chen_h （一）pytorch学习笔记（二）pytorch学习笔记（三）pytorch学习笔记快速搭建法Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快, 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络.快速搭建我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络.class Net(torch.nn.Module):
def _
# PyTorch Multi-Head Attention的实现
---
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现PyTorch中的Multi-Head Attention。在本文中，我将详细介绍实现这一过程的步骤，并给出每一步所需的代码示例和相应的注释。让我们开始吧！
## 整体流程
下表展示了Multi-Head Attention的实现步骤和顺序：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-08-24 19:18:04
556阅读
# 使用PyTorch实现U-Net：新手指南
U-Net是一种广泛使用的卷积神经网络架构，主要用于图像分割任务。对于刚入行的小白来说，使用PyTorch实现U-Net可能会有些挑战，但只要按照步骤进行，你会发现这其实并不复杂。下面，我们将提供一个简明的流程图和每一步的详细代码示例。
## 流程图
首先，我们通过流程图展示整体步骤：
```mermaid
flowchart TD
# pytorch 自带模型
## 概述
PyTorch是一个常用的深度学习框架，它提供了许多预训练的模型供用户使用。这些预训练模型是在大规模数据上进行训练得到的，并且具有良好的性能。本文将介绍PyTorch自带的模型，并提供相应的代码示例。
## PyTorch自带的模型
PyTorch提供了许多经典的深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型在计算机视觉、
原创
2024-02-05 03:47:05
278阅读
# 如何使用PyTorch自带网络
在深度学习的世界中，PyTorch是一个非常流行的框架，它内置了许多预训练的网络模型，可以帮助开发者快速进行项目的原型开发和实验。在这篇文章中，我将引导你了解如何使用PyTorch自带的网络模型。我们将分几个步骤来完成这个任务：
## 流程步骤
以下是使用PyTorch自带网络模型的流程步骤：
| 步骤 | 描述
一、项目简介在上一个使用一维卷积CNN进行风速预测的项目基础上，本项目基于Pytorch使用LSTM和多头Attention实现时间序列（风速）的预测，只使用风速一个特征来预测风速，适用于初学预测的小伙伴。项目参考了多个网络上的代码以及借助了chatgpt的灵感，对整个项目分解到各个py文件中形成一个完整项目的基本框架，其他类似项目可以用这个框架进行修改，增加了loss计算和相应的绘图
转载
2023-11-15 17:21:02
163阅读
初始化阶段，其中要注意的是 hid_dim要和Q、K、V词向量的长度相等import torch
from torch import nn
class MultiheadAttention(nn.Module):
# n_heads：多头注意力的数量
# hid_dim：每个词输出的向量维度
def __init__(self, hid_dim,
转载
2023-11-23 21:35:46
1547阅读
换了新电脑，之前的旧电脑连GPU都不支持ε=(´ο｀*)))，这次终于装上了GPU版本的Pytorch，但是在安装过程中如实是踩了无数坑，值得庆幸的是最后终于安装成功了！！我的环境是：win10+Anaconda+python3.6+cuda10.2+此安装过程非常简单，不需要额外安装 cudatoolkit 和 cudnn，只要设置好镜像，非常快就装好了！该安装过程尤其适合家里网速
转载
2023-12-26 23:06:57
15阅读
目录什么是CUDA查看本地显卡驱动对应CUDA版本号安装Pytorch如何选择CUDA的版本安装CUDA11.3安装Pytorch参考 什么是CUDA统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)，由 NVIDIA 推出的并行计算平台和编程模型。 它通过利用图形处理单元 (GPU) 的强大功能来显着提高计算性能。最新发行版本11.6.2，20
转载
2023-12-14 12:27:22
107阅读
在上一篇博客中，我是用手动的方式管理和更新权重的。在pytorch中，这些其实可以自动完成。下面分享下用pytorch构建简单模型并训练的学习收获。 有4个步骤。 1.获得数据集 2.构建模型（这里用pytorch自带的单元链接拼凑成一个模型。 3.构建损失计算器和权值优化器。损失计算器用来计算模型得到的预测值相对于真实值的损失。优化器用来调整权值，通过权值调整，使得模型能够逐渐实现我们的目的。损
转载
2023-08-04 21:11:59
215阅读
目录一、有NVIDIA显卡1.CUDA安装2.检查CUDA是否安装成功3.安装cuDNN4.检查cuDNN是否安装成功5.安装pytorch5.1 Anaconda3安装pytorch5.2验证是否安装成功 一、有NVIDIA显卡1.CUDA安装查看本地电脑所支持的 CUDA版本在电脑的右下角找到 NVIDIA控制面板，双击打开点击 【系统信息】【组件】 栏里的 CUDA 所支持的版本。（我这里
转载
2023-10-18 21:03:45
676阅读
