深度pytorch 5.1
深度学习基础-李沐
# 深度学习基础-李沐课程跟学 ## 数据操作+数据预处理 * 定义一个1-11个数值的一维张量 ``` x = torch.arange(12) tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) ``` * 通过shape访问张量的形状和张量中元素的总 ......
基于Alexnet深度学习神经网络的人脸识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展，基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经网络的人脸识别算法的实现步骤和数学公式。 ......
因子分解机介绍和PyTorch代码实现
因子分解机（Factorization Machines，简称FM）是一种用于解决推荐系统、回归和分类等机器学习任务的模型。它由Steffen Rendle于2010年提出，是一种基于线性模型的扩展方法，能够有效地处理高维稀疏数据，并且在处理特征组合时表现出色。它是推荐系统的经典模型之一，并且模型简 ......
深度学习数学公式汇总
## 激活函数 ### softmax函数 \begin{aligned} Softmax(z_{i}) = \frac{e^{z_{i}}}{\sum_{c = 1}\^{C}{e^{z_{c}}}} \end{aligned} 其中 $z_{i}$ 为第i个节点的输出值，C为输出节点的个数，即分 ......
图注意力网络论文详解和PyTorch实现
前言 图神经网络(gnn)是一类功能强大的神经网络，它对图结构数据进行操作。它们通过从节点的局部邻域聚合信息来学习节点表示(嵌入)。这个概念在图表示学习文献中被称为“消息传递”。 本文转载自P**nHub兄弟网站 作者 | Ebrahim Pichka 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众 ......
基于wsl2在container中利用conda安装pytorch环境
### ## # 一、利用conda创建一个新的环境 参考命令 ` conda create -n ENV_NAME python=X.X ` •-n ENV_NAME 指定环境名称 •python=X.X 指定要创建的Python版本,比如 python=3.6 使用命令： `conda crea ......
多层感知机——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) num_in ......
线性回归模型实现——pytorch版
import random import torch from d2l import torch as d2l def synthetic_data(w,b,num_examples): """生成y=Xw+b+噪声""" x = torch.normal(0,1,(num_examples,len ......
Pytorch神经网络构建与训练测试全流程入门
最基本的简单神经网络有三种构建方式： from torch import nn # 第1种构建方法，最灵活 class Network(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # Inputs to hidden layer linear ......
苹果mac m1,m2芯片安装 pytorch和tensorflow的GPU版本
一、下载M芯片的anaconda，并安装 二 、安装GPU版本的pytorch1.安装 Xcode xcode-select --install 2.创建环境 conda create -n torch-gpu python=3.11 conda activate torch-gpu 3.打开pyt ......
基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
1.算法理论概述 时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较 ......
第三章 指针才是C语言的精髓（嵌入式Linux与物联网软件开发 C语言内核深度解析）
这仅仅是读《嵌入式Linux与物联网软件开发：C语言内核深度解析》pdf的知识记录 地址：指的都是某个字节的地址。比如int a 的空间大小有4个字节，每个字节都有一个地址（也就是有4个地址），但是只有首字节地址才能作为整个a空间的地址。也就是说，整个内存以1个字节为基本单位划分无数个地址，同时假设 ......
Microsoft Speech SDK 5.1 微软的文字转音频 ( 8KHZ 16比特 )
下载安装 Speech SDK 5.1 下载地址： http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=10121 详细的看这篇 https://www.cnblogs.com/hailexuexi/p/17588586.html C#示例 ......
Microsoft Speech SDK 5.1 微软的文字转语音TTS
下载安装 Speech SDK 5.1 1. Windows Speech SDK 5.1版本支持xp系统和server 2003系统，需要下载安装。XP系统默认只带了个Microsoft Sam英文男声语音库，想要中文引擎就需要安装Windows Speech SDK 5.1。下载地址：http: ......
深度学习刷SOTA的trick
作者：Gordon Leehttps://www.zhihu.com/question/540433389/answer/2549775065 1.R-Drop：两次前向+KL loss约束 2. MLM: 在领域语料上用mlm进一步预训练 (Post-training) 3. EFL: 少样本下， ......
pytorch GPU模型训练的环境搭建
1、GPU（CUDA、cuDNN） 验证cmd nvidia-smi 2、Python（anaconda） 3、Pytorch ......
Pytorch | Pytorch格式 .pt .pth .bin .onnx 详解
Pytorch是深度学习领域中非常流行的框架之一，支持的模型保存格式包括.pt和.pth .bin .onnx。这几种格式的文件都可以保存Pytorch训练出的模型，但是它们的区别是什么呢？ ### 模型的保存与加载到底在做什么？ 我们在使用pytorch构建模型并且训练完成后，下一步要做的就是把这 ......
pytorch张量中flatten(0,-3)的含义
`masks.flatten(0, -3)` 是一个张量的操作，用于将张量 `masks` 进行展平（flatten），并指定展平操作的维度范围。让我们解释一下这个表达式的含义： - `masks`: 这是一个 PyTorch 张量，包含了要展平的数据。 - `masks.flatten(0, -3 ......
Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术
# 1. 简介 ## 1.1 线性回归模型概述  线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以 ......
图注意力网络论文详解和PyTorch实现
图神经网络(gnn)是一类功能强大的神经网络，它对图结构数据进行操作。它们通过从节点的局部邻域聚合信息来学习节点表示(嵌入)。这个概念在图表示学习文献中被称为“消息传递”。 消息(嵌入)通过多个GNN层在图中的节点之间传递。每个节点聚合来自其邻居的消息以更新其表示。这个过程跨层重复，允许节点获得编码 ......
【福利活动】深度体验OpenHarmony对接华为云IoT
本文主要介绍基于OpenHarmony 3.0来接入IoTDA，以BearPi-HM_Nano开发板为例，使用huaweicloud_iot_link SDK对接华为云物联网平台的简单流程。文末为大家提供了 体验活动 的福利，最高可得HUAWEI WATCH FIT手表、华为手环7、HUAWEI F ......
P1219 八皇后 Checker Challenge(深度搜索dfs经典问题+回溯)
题目连接：P1219 [USACO1.5] 八皇后 Checker Challenge - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 典型的深度优先搜索的问题 》先付代码再来跟新 java组代码 package PTACZW; import java.util.Scanner; ......
【深度学习入门向】使用简单的卷积神经网络对 CIFAR10 数据集进行分类
## Shallow CNN 从最简单的卷积神经网络（CNN）开始。卷积神经网络是神经网络的一种（子集），其结构主要包括以卷积层、池化层为主的特征提取部分和全连接层为主的分类部分。 - 卷积层使用卷积核对输入进行卷积操作。卷积操作的目的是对图像进行扫描以找到最接近卷积核所代表的特征。其输出称为特征图 ......
【深度学习入门向】使用几个技巧提高对 CIFAR10 分类的准确性
## Mixup, TTA, and Ensemble 在[上一篇文章](https://www.cnblogs.com/violeshnv/p/17583908.html)中使用了普通的 CNN 实现了对 CIFAR10 数据集 89% 的准确率。 本文通过实现三种技术来进一步提高准确率 - Mi ......
Vue2的/deep/深度选择器失效了？
> /deep/ 在 Vue2 样式中的问题。 ## 太长不看： 不要在 Vue SFC 以外的地方使用`/deep/`。对于 Vue3 ，请使用最新的`:deep()`伪类选择器。 ## 什么是`/deep/` `/deep/`是 Vue2 中一个重要的样式选择器，可以用于选择封装好的组件内部的样 ......
基于LSTM深度学习网络的人员行走速度识别matlab仿真,以第一视角视频为样本进行跑或者走识别
1.算法理论概述 人员行走速度是衡量人体运动能力和身体健康的重要指标之一。目前，常见的人员行走速度识别方法主要基于传感器或摄像头获取的数据，如加速度计数据、GPS数据和视频数据等等。其中，基于视频数据的方法因为其易于获取和处理而备受关注。但是，传统的基于特征提取的方法往往需要手工选择特征并进行复杂的 ......
深度学习用什么卡比较给力？—— A100真的么有RTX4090好吗？
近日看到这么一个帖子： https://www.zhihu.com/question/612568623/answer/3131709693 ......
深度学习-->线性回归模型
# 线性回归 # 创建数据集 from mxnet import ndarray as nd from mxnet import autograd as ad num_input = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 x = ......