??个人简介： 深度学习图像领域工作者 ?总结链接： 链接中主要是个人工作的总结，每个链接都是一些常用demo，代码直接复制运行即可。包括： &
torch本笔记引用自PyTorch中文文档包torch包含了多维疑是的数据结构及基于其上的多种数学操作。1. 张量Tensors
torch.is_tensor(obj):如果obj是一个pytorch张量，则返回True
torch.is_storage(obj):如果obj是一个pytorch storage对象，则返回True
torch.numel(input):返回input张量中的元
官网教程地址创建TorchScript代码TorchScript中的核心数据结构是ScriptModule。 它和Torch的nn.Module的类似，是an entire model as a tree of submodules。 与普通nn.Module一样，ScriptModule中单个Module可以包含submodules, parameters, and methods。 在nn.M
系列文章目录torchvision是pytorch的一个图形库，它包含了torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms、torchvision.utils四部分。 1、torchvision.datasets: 一些数据集。 2、torchvision.models: 常见卷积网络模型。 3、torchvision.tr
torch.rand(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)#返回从[0,1)均匀分布中抽取的一组随机数；均匀分布采样；#*sizes指定张量的形状；torch.randn(*size, *,&
Boss之前因工作推荐了一个道路识别的模型，这个模型赢得了GRDDC’2020大赛的冠军。GRDDC’2020大赛的冠军模型该模型以YOLOv5为基础，所以在使用的时候，出现了一些YOLOv5一样的问题。首先，YOLOv5的request.txt中是要求torch>=1.6.0，结果我在运行的时候就给我安装了1.9.0版本的torch。这就是悲剧的开端。在train.py加载模型的时候：py
Docker Engine 支持使用 targets/releases delegation （委托，授权）作为可信镜像标记的规范来源。使用此 delegation 可让你与其他发布者协作，而不共享你仓库密钥，这是你的 targets 和 snapshot 密钥的组合。有关更多信息，请参阅 管理内容信任的密钥。合作者可以保留自己的 delegation 密钥。targets/releases de
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2024-04-17 10:07:06
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前言：def to_var(self, x, volatile=False): #torch.Size([1024, 118])
if torch.cuda.is_available():
x = x.cuda()
return Variable(x, volatile=volatile) class torch.autograd.Variable：为什么要引入Va
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2024-04-17 16:51:16
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1. 加载数据PyTorch 有两个处理数据的原语： torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset. Dataset存储样本及其对应的标签，并使用DataLoader加载Dataset.import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
fro
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2023-10-07 21:20:51
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1.安装与使用测试系统是ubuntu14.04LTS,默认安装在～/torch，当然我以前已经安装过torch7不知道为什么还是不能用。后来安装官网上的那个安装方法就好了，需要连网，而且安装的时间比较久。以下用的是shell脚本，当然前提是你安装了git的，不要问我git是什么东西。 # in a terminal, run the commands
curl -sk https://raw.g
参看中文官方文档，一定要学着去看官方文档！！！ tochvision主要处理图像数据，包含一些常用的数据集、模型、转换函数等。torchvision独立于PyTorch，需要专门安装。 torchvision主要包含以下四部分：torchvision.models: 提供深度学习中各种经典的网络结构、预训练好的模型，如：Alex-Net、VGG、ResNet、Inception等。torchvis
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2024-07-09 19:34:34
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文章目录背景torch.autograd.grad()torch.autograd.backward() 背景一般情况下，我们有了Loss之后，loss.backward()就计算好了梯度，其他的根本不用管，例如标题的那两个函数。但是最近碰到一些定制化需求，上述知识已经不够，遂记录下来。torch.autograd.grad()torch.autograd.grad(
outputs, #
Torch7 团队开源了 PyTorch。据官网介绍，PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch 是一个 Python 软件包，其提供了两种高层面的功能：使用强大的 GPU 加速的 Tensor 计算(类似 numpy)构建于基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络如有需要，你也可以复用你最喜欢的
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2023-08-07 10:31:51
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## 使用Python Torch库实现机器学习任务
### 引言
在机器学习领域，Python Torch是一个非常流行和强大的库。它提供了一些高级的工具和算法，用于构建和训练深度神经网络。对于刚入行的小白来说，掌握Python Torch库可能会有些困难。因此，本文将指导你一步一步了解如何使用Python Torch库来完成机器学习任务。
### 整体流程
为了更好地理解实现Python
原创
2023-09-09 08:13:47
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首先可以参考blog： 如果你能从上面过程中完美安装成功那么下面便不需要看了。 成功标准：在pycharm中的工程中输入import torch
目标1.知道数据加载的目的2.知道pytorch中Dataset的使用方法3.知道pytorch中DataLoader的使用方法4.知道pytorch中自带数据集如何获取1.使用数据加载器的目的深度学习是由数据支撑起来的，所以我们一般在做深度学习的时候往往伴随着大量、复杂的数据。如果把所有的数据全部加载到内存上，容易把电脑的内存“撑爆”，所以要分批次一点点加载数据。 每一种深度学习的框架都有自己所
torchvision中的datasets模块种包含了多种常用的分类数据集相关的下载、导入函数，如表格：数据集对应的类描述datasets.MNIST()手写字体数据集datasets.FashionMNIST()衣服、鞋子、包等10类datasets.KMNIST()一些文字的灰度数据datasets.CocoCaptions()用于图像检测标注的MS COCO数据datasets.Coco
Stream一般来说，cuda c并行性表现在下面两个层面上：· Kernel level· Grid levelStream和event简介Cuda stream是指一堆异步的cuda操作，他们按照host代码调用的顺序执行在device上。典型的cuda编程模式我们已经熟知了：· 将输入数据从host转移到device· 在device上执行kernel· 将结果从device上转移回host
PyTorch 是一个 Python 软件包，其提供了两种高层面的功能：使用强大的 GPU 加速的 Tensor 计算（类似 numpy）构建于基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络如有需要，你也可以复用你最喜欢的 Python 软件包（如 numpy、scipy 和 Cython）来扩展 PyTorch。目前这个版本是早期的 Beta 版，我们很快就会加入更多的功能。PyTor
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2023-08-23 14:46:24
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1. torch.eq(input, other, out=None)说明： 比较元素是否相等，第二个参数可以是一个数，或者是第一个参数同类型形状的张量参数：input(Tensor) ---- 待比较张量
other(Tenosr or float) ---- 比较张量或者数
out(Tensor,可选的) ---- 输出张量返回值： 一个torch.ByteTensor张量，包含了每个位置的比
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2023-09-18 08:03:31
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