文章目录自述代码出处代码 Create formatted data file （为了方便理解，把代码的顺序略微改一下, 此章节略长。）1. `loadLines` 将文件的每一行拆分为一个字段字典（lineID、characterID、movieID、character、text）查看字典`lines`内容encoding='iso-8859-1'line.split（‘ + + + $ +
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2023-12-08 13:24:15
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使用PyTorch进行TCN分类的博文
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在当今的数据驱动世界，各种机器学习技术不断涌现，时序数据处理是与众不同且复杂的任务之一。Temporal Convolutional Network（TCN）在这方面表现出色，尤其适合处理序列数据，广泛应用于时间序列分类、音频信号处理等领域。因此，了解如何在PyTorch中实现TCN分类不仅具有理论意义，还能在实际业务中创造价值。
### 背景
# TCN与PyTorch：时序数据建模的强大工具
随着深度学习技术的快速发展，时序数据处理变得愈发重要。的一种表现形式便是时序卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）。在本文中，我们将探讨TCN的基本概念、应用场景，并展示如何使用PyTorch实现一个简单的TCN模型。我们还将包含类图和关系图，以便更好地理解其内部结构。
## 什么是TCN？
时序卷
原创
2024-10-23 05:12:56
455阅读
# PyTorch TCN: Time Series Forecasting with Temporal Convolutional Networks
## Introduction
Time series forecasting is an essential task in various domains such as finance, weather forecasting, and
原创
2023-08-26 14:16:10
228阅读
前言实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。 在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理，特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时。这也意味着 RNN 极度地计
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2024-05-05 08:39:12
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# PyTorch TCN 实例
在深度学习领域中，TCN（Temporal Convolutional Network）是一种用于处理时间序列数据的模型。它利用卷积神经网络的结构来学习时间序列数据中的模式和规律。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中实现一个简单的TCN模型，并展示如何在时间序列数据集上进行训练和预测。
## TCN模型简介
TCN模型是一种结合了卷积神经网络和循环神经
原创
2024-06-10 04:22:06
489阅读
PyTorch 提供了设计精美的模块和类torch.nn、 torch.optim、 Dataset和DataLoader 来帮助创建和训练神经网络。为了充分利用它们的力量并针对需求灵活的定制它们，需要真正了解它们在做什么。为了加深这种理解，我们将首先在 MNIST 数据集上训练基本的神经网络，而不使用这些模型的任何特性；最初将只使用PyTorch最基本的张量功能。然后，将逐步从torch.nn、
(BETA) STATIC QUANTIZATION WITH EAGER MODE IN PYTORCHTutorials > (beta) Static Quantization with Eager Mode in PyTorchdoc :(beta) Static Quantization with Eager Mode in PyTorch — PyTorch Tutorials
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2024-01-20 05:05:28
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# PyTorch 中的时序卷积网络分类（TCN）介绍
时序卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）是一种适用于时序数据的深度学习模型。与传统的循环神经网络（RNN）相比，TCN 利用了卷积神经网络（CNN）来捕捉时序数据中的特征，具有更好的并行性和收敛性。本文将为您介绍如何在 PyTorch 中实现 TCN 进行分类任务，并提供相关代码示例。
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目录1. 指定GPU编号2. 查看模型每层的输出情况3. 梯度裁剪4. 扩展单张图片的维度5. 独热编码6. 防止验证模型时爆显存7. 学习率衰减8. 冻结某些层的参数9. 对不同层使用不同的学习率1. 指定GPU编号方式1设置当前使用的GPU为0号设备：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"设置当前使用的GPU为0,1,2,3号设备：os.environ
Python与C++扩展：如何将速度和灵活性相结合Python在数据科学和人工智能领域中的快速发展引起了越来越多的关注。然而，Python在性能上的表现并不总是尽如人意，其语言设计和解释执行机制导致其运行速度较慢。为了解决这个问题，Python引入了C ++扩展，这是一种通过C ++编写代码来加速Python程序的方法。在本篇文章中，我们将着重介绍Python与C++扩展的关系和使用。为什么Pyt
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2024-06-07 15:43:16
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PatchmatchNet: Learned Multi-View Patchmatch Stereo一、Overview1.特点2.贡献二、NetworkOverlook0.1 网络结构0.2 net.py0.3 patchmatch结构0.4 patchmatch.py1. Initialization and Local Perturbation1.1 depthhypos.py2. Ad
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2024-01-15 11:56:12
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1、Anacond下载Anaconda 的下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/（目前，页面上是 Python3.9 的版本）Anaconda历史版本链接：https://repo.continuum.io/archive/2、Anaconda 安装双击进行安装，需要注意以下几点：记住安装路径，之后会用到跳过安装 Microsoft VSCode为了
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2024-01-15 21:44:50
152阅读
文章目录Pytorch的数据操作1、入门2、运算符3、广播机制4、索引与切片5、节省内存6、转换为其它Python对象 Pytorch的数据操作深度学习存储和操作数据的主要接口是张量（维数组）。 它提供了各种功能，包括基本数学运算、广播、索引、切片、内存节省和转换其它Python对象。1、入门首先，我们导入torch。请注意，虽然它被称为PyTorch，但是代码中使用torch而不是pytorc
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2023-11-08 17:01:43
73阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、GPT介绍1.无监督预训练2.有监督下游任务精调3.适配不同的下游任务二、基于pytorch自己训练一个小型chatgpt1.数据集2. 模型3.方法介绍4.核心代码展示4.实现效果 一、GPT介绍OpenAI公式在2018年提出了一种生成式预训练(Generative Pre-Trainging,GPT)模型用来提升自
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2023-12-15 13:32:56
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torchvision.models包含解决不同任务的模型定义，包括：图像分类、像素语义分割、物体检测、实例分割、人物关键点检测、视频分类和光流。1、关于预训练权重的一般信息TorchVision使用PyTorch torch.hub为每个提供的架构提供预训练的权重。实例化预训练的模型将下载其权重到缓存目录中。这个目录可以使用TORCH_HOME环境变量来设置。 2、初始化预
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2023-11-25 17:40:29
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在如今的人工智能发展潮流中，使用 PyTorch 在 AI Studio 上进行深度学习训练和模型创建已成为许多数据科学家和开发者的必备技能。AI Studio 提供了一个友好的环境来开发和测试机器学习模型，但在使用 PyTorch 的过程中，很多用户会遇到一系列问题。本文将通过一个具体示例来详细介绍如何在 AI Studio 中成功应用 PyTorch。
## 问题背景
用户在 AI Stu
# 使用PyTorch实现图像分类任务
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch来解决一个具体的问题：图像分类任务。我们将使用一个经典的数据集MNIST来训练一个卷积神经网络，然后对测试数据进行分类预测。
## 步骤一：准备数据
首先，我们需要加载MNIST数据集，并对数据进行预处理，包括数据归一化和转换为Tensor类型。
```python
import torch
import
原创
2024-06-13 05:37:26
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# 项目方案：使用 PyTorch 和 PTH 文件进行模型加载与推理
## 1. 项目背景
在深度学习的应用中，PyTorch 是一种广泛使用的框架，因其灵活性和高效性而备受欢迎。在训练完模型后，通常会将模型保存为 PTH 格式的文件，以便后续的加载和推理。本项目旨在展示如何使用 PyTorch 加载 PTH 文件，并进行简单的推理。我们将通过代码示例和 UML 图来辅助说明该过程。
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原创
2024-09-30 06:14:44
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遇到这个问题，应该就是自己电脑上要跑个深度学习的代码，需要个大点的GPU（16Gor32G），甚至不止一个，最近做毕业设计，16G显卡没够用，想着在家整个服务器试试。1，租个服务器，初学者和非初学者都可以用阿里云，因为细节好、便宜、稳定、高级。我们直接进入购买页面，你可以自己慢慢了解，但对于穷人家孩子，抢占式实例要比按量付费便宜（遑论包年包月）。我的选择大概如下：相关的具体内容设置，可以自己看后面
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2023-11-18 19:30:48
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