深度pytorch 4.6
pytorch的四个hook函数
训练神经网络模型有时需要观察模型内部模块的输入输出,或是期望在不修改原始模块结构的情况下调整中间模块的输出,pytorch可以用hook回调函数来实现这一功能。主要使用四个hook注册函数:register_forward_hook、register_forward_pre_hook、registe ......
基于深度学习的图像生成与识别技术研究
基于深度学习的图像生成与识别技术是人工智能领域中备受关注的研究领域之一。这些技术借助深度神经网络模型,具有出色的性能和广泛的应用,包括图像生成、图像识别、图像分割等。以下是关于这两个领域的研究方向和趋势: 图像生成技术 生成对抗网络 (GANs):GANs 是生成图像最引人注目的技术之一。它包括一个 ......
Redis深度历险
Redis深度历险 读书笔记 1 第一篇 基础与应用篇 1.1 Redis的用途 记录帖子的点赞数、评论数和点击数 (hash)。 记录用户的帖子 ID 列表 (排序),便于快速显示用户的帖子列表 (zset)。 记录帖子的标题、摘要、作者和封面信息,用于列表页展示 (hash)。 记录帖子的点赞用 ......
深度学习中对多个目标标签进行训练和预测代码实例
#Tensofrlow #假设我们有一个任务是从图像中预测物体的位置(x坐标和y坐标)和物体的类别。这个任务有三个目标标签:x坐标、y坐标和类别。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from ......
矩阵成真!Pytorch最新工具mm,3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力
前言 Pytorch团队推出的最新3D可视化最新工具mm,能够将矩阵乘法模拟世界还原。 本文转载自新智元 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】 ......
Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解
Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解 原文:Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解_iioSnail的博客-CSDN博客 nn.Linear的基本定义 nn.Linear定义一个神经网络的线性层,方法签名如下: torch.nn.Linear(in_features ......
深度学习梯度与反向传播
梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度:是一个向量,导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标:通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的,随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下,让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......
【研究生学习】深度学习中几种常用的卷积形式的原理以及其Pytorch调用
本篇博客主要记录一下在深度学习中几种常用的卷积形式的基本原理、输入输出维度,以及如何在Pytorch中调用这些卷积形式 卷积 卷积实际上是对图像的不同区域进行特征提取,一般认为输入图像的维度为H×W×C,如下图所示: 图像具有颜色通道,一般是RGB,需要理解的是不同通道数的图像和不同的通道数的滤波器 ......
嵌入式深度学习1-引言
嵌入式深度学习引论 博主序 这一系列博客,是以Bert Moons的《Embedded Deep Learning》为蓝本进行翻译得到的。考虑到中文互联网上资源较少,才决定写成公开博客发布至互联网的。 此系列博客选择性地做了一些翻译和梳理的工作。书中涉及的部分实例可能不会被摘录,过于基础的内容也会被 ......
Pytorch环境深度学习环境
Pytorch环境深度学习环境 1、安装minicoda 下载地址:Miniconda — miniconda documentation 设置环境变量: 安装路径\Miniconda3 安装路径\Miniconda3\Scripts 安装路径\Miniconda3\Library\bin 测试:打 ......
动手学深度学习_4 多层感知机
from pixiv 多层感知机原理 隐藏层 严格一点来讲:我们需要隐藏层是因为线性是一个很强的假设,线性模型在有些情况会不适用或者出错。 一个形象的例子: 就如同上面图片中展示的XOR问题,如果我们现在想要将绿和红球分开,如果只用一条"线性",我们会发现我们是做不到的,起码要两条及以上的"线性" ......
Go结构体深度探索:从基础到应用
在Go语言中,结构体是核心的数据组织工具,提供了灵活的手段来处理复杂数据。本文深入探讨了结构体的定义、类型、字面量表示和使用方法,旨在为读者呈现Go结构体的全面视角。通过结构体,开发者可以实现更加模块化、高效的代码设计。这篇文章旨在为您提供关于结构体的深入理解,助您更好地利用Go语言的强大功能。 关 ......
深度学习在图像识别领域还有哪些应用?
深度学习在图像识别领域的应用非常广泛,除了之前提到的图像分类、目标检测、语义分割和图像生成,还有其他一些应用。 图像超分辨率重建:深度学习技术可以用于提高图像的分辨率,例如通过使用生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)等技术,可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像,从而提高了图像的清晰度和 ......
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具,用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具,用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数。 协助用户更改桌面分辨率,颜色深度和刷新率。具有命令行工具,无需启动GUI界面即可更改所有这些设置。显示使用情况信息并自动将配置保存在注册表 ......
5. 深度学习计算
层与块 块是由若干个层组成, 在编程中我们一般用类表示块, 一般我们通过实例化nn.Sequential()来构建模型, 而有时我们需要自定义块; class MLP(nn.Module): # 用模型参数声明层。这里,我们声明两个全连接的层 def __init__(self): # 调用MLP的 ......
机器学习与深度学习
深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要概念,他们之间存在密切的关系,同时又有一些重要的区别。 机器学习(Machine Learning): 机器学习是一种数据分析技术,它使计算机系统能从以往的经验(或者说数据)中学习并改进自身的性能,而无需进行明确的编程。换句话说,机器学习就是让机器从数据中找 ......
Apex的Cuda版本与Pytorch的Cuda版本不匹配(无root权限)
摘要 (这个年代了谁还用apex啊!Pytorch自带的不好用吗?说的就是你,Megatron!) 要解决这个问题,我们需要安装和Pytorch版本一直的cuda。然后再安装apex。 这里简单说下步骤: 下载cuda的安装程序,然后安装在无需root权限的目录。 下载cudnn,把一些文件移到cu ......
2023版:深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异
2023版:深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 2023版:深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库,包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml,我们将对这些库进行性能 ......
nlp基础-深度学习的博客及其提炼
Norm 浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化 RMSNorm:去掉了LayerNorm的均值,只保留了方差 Pre-norm和Post-norm的对比: 为什么Pre-norm效果更差数学解释 Pre-norm模型没有Post-norm '深',所以理论上限更低 Pre-norm的残 ......
尝试用ColabPro训练深度学习模型
Colab中使用.ipynb文件,即我们平时使用的Jupyter Notebook文件来完成相关代码的执行。如果要训练模型,需要将模型封装成可以经过ipynb文件执行的形式。 在具体的运行时类型中,可以选择不同的运行时,其中包含了可选的GPU和CPU。GPU中有V100、A100、T4这几种可以选择 ......
深度学习 学习与训练中遇到的问题 记录
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 61 and 60 in dimension 2 错误产生原因:在模型中有以下操作:torch.cat(x, y) 当x, y的尺寸不一致时,就会出现以上错误。 ......
动手学深度学习_3 线性神经网络
summer pocket_久岛鸥 我将会跨越七大洋,将我的爱意带到你的身边 线性回归基本概念 这里的price泛化后就是我们的y,即标签label 这里的area,age泛化后就是我们的X,即特征features 当L(W,b)能够通过直接求导得到W与b,那么我们称之W与b有解析解(因为L(W,b ......
深度学习|如何确定 CUDA+PyTorch 版本
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。 CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。C ......
在A6000上使用rppg-toolbox 产生当前pytorch不支持sm86
问题描述 最近使用rppg-toolbox来训练一些模型,直接按照rppg-toolbox主页上的安装方式安装,在A6000主机上使用torch时产生了warning,并且程序运行十分缓慢 原因 产生这个问题的原因是因为按照rppg-toolbox的安装方式,安装的pytorch1.12.1是不支持 ......
深度学习-梯度下降MiniBatch、RMSprop、Adam等
目录 0、综述: SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述: 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法,例如:最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......
Redis内存碎片:深度解析与优化策略
本文已收录至GitHub,推荐阅读 👉 Java随想录 微信公众号:Java随想录 原创不易,注重版权。转载请注明原作者和原文链接 目录内存碎片如何产生的内存分配器怎么看是否有内存碎片碎片率的意义清理内存碎片低于4.0-RC3版本的Redis高于4.0-RC3版本的Redis 在我们探究和优化Re ......
pytorch(3-0) 可视化训练误差折线图有
缺点 必须手动点击下关闭才能刷新最新的图,起码不会阻塞训练过程 ### 画图 训练损失 训练精度 测试精度 import matplotlib.pyplot as plt import threading import time import matplotlib.animation as anim ......
基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 步态识别作为生物特征识别领域的一个重要分支,在人体运动分析、身份验证、健康监测等方面具有广泛的应用前景。步态能量图(Gait Energy Image,简称GEI)是一种有效的步态表示方法,通过将多帧步态图像的信 ......
1、pytorch_geometric基本使用
工具包安装方法: 一定参考其GITHUB:https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric (千万不要pip直接安装,肯定不行的) %matplotlib inline import torch import networkx as nx import ma ......
pytorch(3-2) 多层 线性回归 训练和预测代码
脱离网页化python 没有可视化 #%matplotlib inline import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import ......