深度pytorch 5.1
量化自定义PyTorch模型入门教程
在以前Pytorch只有一种量化的方法，叫做“eager mode qunatization”，在量化我们自定定义模型时经常会产生奇怪的错误，并且很难解决。但是最近，PyTorch发布了一种称为“fx-graph-mode-qunatization”的方方法。在本文中我们将研究这个fx-graph- ......
自定义CUDA实现PyTorch算子的四种简单方法
### 背景 在探索新的深度学习算法的时候，我们可能会遇到PyTorch提供的算子不能满足需求的情况，这时候就需要自定义PyTorch算子，将我们的算法集成到PyTorch的工作流中。同时，为了提高运算效率，算子往往都需要使用CUDA实现。所幸，PyTorch及很多其他Python库都提供了简化这一 ......
LED车灯IC降压恒流驱动AP5103大功率95%高效率深度调光摩托车灯芯片
AP5103 是一款效率高，稳定可靠的 LED 灯恒流驱动控制芯片，内置高精度比较器，固定关断时间控制电路，恒流驱动电路等，特别适合大功率 LED 恒流驱动。
AP5103 采用 ESOP8 封装，散热片内置接 SW 脚，通过调节外置电流检测的电阻值来设置流过 LED 灯的电流，支持外加电压线性调光... ......
20用于深度学习训练和研究的数据集
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Automatic differentiation in PyTorch
## Abstract 本文：描述automatic differentiation module of PyTorch 包括：Lua Torch, Chainer, HIPS Autograd Task: Provides a high-performance environment on dif ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.4 模型选择、欠拟合和过拟合
# 4.4.1 训练误差和泛化误差 整节理论，详见书本。 # 4.4.2 模型选择 整节理论，详见书本。 # 4.4.3 欠拟合还是过拟合 整节理论，详见书本。 # 4.4.4 多项回归 ```python import math import numpy as np import torch fr ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.3 多层感知机的简洁实现
```python import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l ``` # 模型 ```python net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn. ......
深度学习（AlexNet）
AlexNet是另外一个比较经典的深度学习网络模型。 模型结构如下： 这里用该模型做个了个猫狗大战的训练，测试与c++测试和上一篇类似。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.d ......
深度解读智能媒体服务的重组和进化
统一“顶设”的智能媒体服务。 邹娟｜演讲者 大家好，首先欢迎各位来到LVS的阿里云专场，我是来自阿里云视频云的邹娟。我本次分享的主题为《从规模化到全智能：智能媒体服务的重组与进化》。 本次分享分为以上四部分，一是媒体服务（Mediaservices）面临的技术难题；二是如何使用统一“顶设”进行媒体服 ......
[Unity URP] 深度图获取
在做原神渲染还原的时候一直想复刻等宽屏幕空间边缘光，但是获取的深度图一直是全黑的orz 后来发现是受到unity版本的影响 用的是unity 2021版 1）勾选depth texture 2）shader代码中 #include "Packages/com.unity.render-pipelin ......
3.深度神经网络识别猫
import numpy as npimport h5pyimport matplotlib.pyplot as plt from testCases import *from dnn_utils import * %matplotlib inlineplt.rcParams['figure.fig ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.2 多层感知机的从零开始实现
```python import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 经典数据集与batch size batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fas ......
pytorch报错IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python
该错误消息表示您正在尝试索引其中只有一项的数组。例如， In [10]: aten = torch.tensor(2) In [11]: aten Out[11]: tensor(2) In [12]: aten[0] IndexError Traceback (most recent call l ......
【大功率舞台灯/摄影灯RGB调光驱动方案】DC-DC降压恒流LED调光芯片APS54083，输出10A大电流，带65536无频闪调光，调光深度可达万分之一
产品描述 APS54083 是一款 PWM 工作模式,高效率、外围简单、外置功率 MOS 管，适用于 5-220V 输入高精度降压 LED 恒流驱动芯片。输出最大功率150W最大电流 6A。 APS54083 可实现线性调光和 PWM 调光，线性调光脚有效电压范围 0.5-2.5V.PWM 调光频率 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.1 多层感知机
```python %matplotlib inline import torch from d2l import torch as d2l ``` # 4.1.1 隐藏层 整节理论，详见书本。 以下展示常见的激活函数。 1. ReLU 函数 $$ \mathrm{ReLU}(x)=\max(x,0 ......
【深度思考】如何优雅的实现脱敏？
最近做了个脱敏的需求，要对系统中的敏感信息，如手机号、车牌号、身份证号、银行卡号等进行脱敏显示。 效果类似下面这样：  简单来说，就是对敏感信息中的某几位进 ......
分布式深度学习技术概述
分布式深度学习技术有哪些？ 分布式深度学习技术是指将深度学习模型的训练过程分布在多个计算资源上进行加速的技术。这样可以充分利用集群中的多个GPU、CPU或者多台计算机，加快深度学习模型的训练过程，提高训练效率。以下是一些常见的分布式深度学习技术： 数据并行：将训练数据划分成多个子集，每个计算节点使用 ......
PyTorch多卡分布式训练DDP单机多卡
PyTorch多卡分布式训练：DistributedDataParallel (DDP) 简要分析 前言 因为课题组发的卡还没有下来，先向导师问了实验室的两张卡借用。之前都是单卡训练模型，正好在这个机会实践以下单机多卡训练模型的方法。关于 DDP 网上有很多资料，但都比较零碎（有些博客的代码甚至没办 ......
Pytorch环境搭建
https://pytorch.org/ https://blog.csdn.net/weixin_43737866/article/details/127784768 https://www.jianshu.com/p/4c7b9127cf83 https://blog.csdn.net/m0_5 ......
把深度行情推入queue队列的问题
深度行情是一个对象，把对象推入queue队列，传的是引用，内部的值会变化。 mddata = Queue() #回调中写入Queue def OnRtnDepthMarketData(self, pDepthMarketData): mddata.put(pDepthMarketData) #另起线 ......
深度｜沃尔玛眼中只有盒马，但盒马Fudi眼中却没有山姆
外资会员制超市是懂中国消费者的，尤其是懂4亿中国中产。 前有Costco（开市客）中国大陆首店上海开业当天，曾投放5吨10000瓶飞天茅台，还有Burberry、爱马仕等奢侈品直接被消费者瞬间秒空，最后由于慕名而来的人实在太多，门店开业4小时后不得不紧急暂停营业。 后有山姆、盒马大打“榴莲千层蛋糕” ......
基于方面的情感分析的深度上下文和关系感知学习 Deep Context- and Relation-Aware Learning for Aspect-based Sentiment Analysis （ACL2021）
论文对方面级情感分析的三个任务提出了一个解决方案，三个任务共享编码层，通过简单的全连接层进行方面词和观点词的提取，情感分析任务首先做一个自注意力，之后分别与方面词和观点词提取的特征向量做互注意力，通过全连接层进行情感分类。另外，模型还设计了两个子任务，第一个将句子中的词屏蔽，预测这个词属于方面词、观 ......
torch.nn基础学习教程 | PyTorch nn Basic Tutorial
> 基于`torch.nn`搭建神经网络的基础教程大纲： ## **1. 引言** 在我们开始深入探讨`torch.nn`之前，我们首先需要理解PyTorch及其神经网络库的基础知识。这一部分的内容将帮助你对PyTorch有一个整体的了解。 ### 1.1 **为什么选择PyTorch？** - * ......
【pytorch】从零开始，利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别
笔者的运行环境：python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle用到的网络框架：yolov5、crnn+ctc项目地址：[GitHub - WangPengxing/plate_identification: 利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别](https:/ ......
[note] pytorch的几种维度操作方式比对
## pre 今天看代码在想 `torch.unbind + torch.cat` 与 `torch.reshape` 的区别，直观上来看reshape似乎更便利。 ## chatgpt ### 问题 x is a tensor of three dimension, what is the dif ......
pytorch nn.LSTM模块参数详解
nn.LSTM模块参数 input_size ：输入的维度 hidden_size：h的维度 num_layers：堆叠LSTM的层数，默认值为1 bias：偏置 ，默认值：True batch_first： 如果是True，则input为(batch, seq, input_size)。默认值为： ......
带你上手基于Pytorch和Transformers的中文NLP训练框架
基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型）的解决方案。 ......
简单的将pytorch模型部署到onnx
1. 创建一个pytorch模型 这里我用的U2Net，直接加载好训练出的权重 model = U2Net(class_nums=4) model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path)) 2. 将pytorch模型转成onnx格式 x = torcg ......
循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战
>在本文中，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景，同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。 > 作者 TechLea ......
大连人工智能计算平台——华为昇腾AI平台——高性能计算HPC——如何在MPI中支持multiprocessing和fork操作——如何在HPC平台上使用pytorch——是否可以通过调度器的提交参数绕过HPC的计费系统
本文要讨论的就是如何在MPI中支持multiprocessing和fork操作，但是这个问题同时也是如何在HPC平台如何使用pytorch的问题，可以说这两个问题其实是同一个问题，而这个问题的解决过程中又产生了另一个问题，你就是是否可以通过调度器的提交参数绕过HPC的计费系统？ ......