深度pytorch 5.1

深度学习(七)——神经网络的卷积操作

# 卷积操作 # 一、torch.nn中Convolution Layers函数的介绍 ## 1. 参数介绍 - nn.Conv1d: Conv取自Convolution的前四个字母,1d代表的是一个一维操作。 - nn.Conv2d: 2d表示是一个二维的操作,比如图像就是一个二维的。 - 其余参 ......
卷积 神经网络 深度 神经 网络

Pytorch常用函数

常用函数 随机数 torch.randn(batch,channels,rows,columns) 说明: rows:行 colums:列 channels:通道个数 batch:生成的个数 生成batch个具有channels个通道的rows行columns列的tensor 求平均 tensor. ......
函数 常用 Pytorch

动手学深度学习-笔记

# 课程信息 **[课程主页](https://zh-v2.d2l.ai/)** ## Pytorch版视频教程目录 [03 安装](https://www.bilibili.com/video/BV18p4y1h7Dr?p=1) [04 数据操作 + 数据预处理](https://www.bili ......
深度 笔记

5.1 存储技术

随机访问存储器 随机访问存储器分为静态的与动态的。 静态SRAM将每个位存储在一个双稳态的存储器单元里,每个单元用一个六晶体管电路来实现。这个电路有这样一个属性,它可以无限期地保持在两个不同的电压配置(configuration)或状态(state)之一。其他任何状态都是不稳定的——从不稳定状态开始 ......
技术 5.1

2023了,学习深度学习框架哪个比较好?

都2023年,才来回答这个问题,自然毫无悬念地选择PyTorch,TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生,有点惋惜,现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建。这个事情已经水落石出。 不过呢,我觉得可以一起去回顾下,在AI框架发展的过程中,都沉陷了哪些技术... ......
框架 深度 2023

Pytorch自定义数据集模型完整训练流程

2、导入各种需要用到的包 import torch //用于导入名为"torch"的模块。torch 是一个广泛使用的库,用于构建和训练神经网络。它提供了丰富的功能和工具,包括张量操作、自动求导、优化算法等,使得深度学习任务更加简单和高效。可以使用torch.Tensor类来创建张量,使用torch ......
模型 流程 Pytorch 数据

深度解读AI Agents:软件终极形态

从 AutoGPT、BabyAGI、斯坦福 AI 小镇到英伟达的 Voyager,新的 AI Agents 实践开始涌现,OpenAI 的技术大咖也在不同场合谈到了他们对 AI Agents 的重视。 宏观概念上,AI Agents 代表了可以脱离人为控制,自动执行任务甚至决策的智能体,更加接近于各 ......
形态 终极 深度 Agents 软件

我不知道的threejs(7)-材质深度-

材质深度 决定多个物体渲染层级【遮挡如何显示的问题】: materal.depthFunc (默认是THREE.LessEqualDpeth) material depthWrite material depthTest 材质混合 实例中的问题 默认类似于这种组合, 多个透明物体的渲染时候,thre ......
材质 深度 threejs

PyTorch Lightning简约哲学

PyTorch已经足够简单易用,但是简单易用不等于方便快捷。特别是做大量实验的时候,很多东西都会变得复杂,代码也会变得庞大,这时候就容易出错。针对这个问题,就有了PyTorch Lightning。它可以重构你的PyTorch代码,抽出复杂重复部分,让你专注于核心的构建,让你的实验更快速更便捷地开展 ......
Lightning 哲学 PyTorch

深度学习

import os import mmcv import time import torch import numpy as np import cv2 import PIL from mmcv import Config from mmcls.apis import inference_model ......
深度

深度强化学习入门-李宏毅

# 强化学习入门 ## 方法分类 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1426435/202307/1426435-20230716184218144-1775745481.png) ## Policy-based(Acotr) **深度强化学习怎么做的(和普通 ......
深度

AI-5 深度学习计算

5.1块和层 我们一直在通过net(X)调用我们的模型来获得模型的输出。 这实际上是net.__call__(X)的简写。 这个前向传播函数非常简单: 它将列表中的每个块连接在一起,将每个块的输出作为下一个块的输入。 import torch from torch import nn from to ......
深度 AI

pytorch使用(三)用PIL(Python-Imaging)反转图像的颜色

利用PIL将图片转换为黑色与白色反转的图片,例如用MNIST数据集训练的模型要测试的话,测试数据需要黑底白字 ......
Python-Imaging 图像 颜色 pytorch Imaging

pytorch使用(二)python读取图片各点灰度值or怎么读、转换灰度图

python读取图片各点灰度值 方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图: img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下:") ......
灰度 pytorch python 图片

强化学习:基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源)

# 强化学习:基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源) ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/a15b6230ddbd421681172a21a121caa8a5c04d9c796f4811a12903633caac6 ......
五子棋 深度 策略 价值 网络

pytorch-Dataset-Dataloader

## pytorch-Dataset-Dataloader [TOC] **pyTorch为我们提供的两个Dataset和DataLoader类分别负责可被Pytorh使用的数据集的创建以及向训练传递数据的任务。** ### data.Dataset **torch.utils.data.Datas ......

深度学习(六)——神经网络的基本骨架:nn.Module的使用

# 一、torch.nn简介 > 官网地址: > > [torch.nn — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html) ## 1. torch.nn中的函数简介 - Containers:神经网络的骨架 - ......
神经网络 骨架 深度 神经 Module

深度学习(五)——DatadLoader的使用

我们在打扑克,一摞的扑克牌就相当于dataset,拿牌的手相当于神经网络。而dataloader相当于抽牌的过程,它可以控制我们抽几张牌,用几只手抽牌。 ......
DatadLoader 深度

鸟类识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+卷积网络算法+深度学习模型

## 一、介绍 鸟类识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果图片 ![img_07_14 ......
卷积 鸟类 算法 TensorFlow 深度

pytorch+CRNN实现

最近接触了一个仪表盘识别的项目,简单调研以后发现可以用CRNN来做。但是手边缺少仪表盘数据集,就先用ICDAR2013试了一下。 结果遇到了一系列坑。为了不使读者和自己在以后的日子继续遭罪。我把正确的代码发到下面了。 超参数请不要调整!!!!CRNN前期训练极其慢,需要良好的调参,loss才会慢慢下 ......
pytorch CRNN

【第1周】深度学习基础

# 一、代码练习 ## 1. pytorch基础练习 ### 1.1 数据定义 一般定义数据使用torch.Tensor ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/2555620/202110/2555620-20211006233601422-359312721.j ......
深度 基础

深度学习(四)——torchvision中数据集的使用

前面的transform只是对单个数据图像的处理,本文着重讲对多个数据图像的处理,并介绍科研中常用数据集的下载方式。 ......
torchvision 深度 数据

深度学习基础知识的名词解释【无规则】

凸优化【Convex Optimization】: 求取函数(凸函数)最小值的优化问题 自回归模型: 适合预测时间序列数据 过拟合: 训练集上好(训练误差小),测试集上差(测试误差大)。 或者说属于完全记忆式模型/过度复杂模型 欠拟合 较好 过拟合 解决方法: a.减少特征数量 b.正则化 L1(特 ......

笔记本安装pytorch环境

先安装Anaconda3,python 3.9 创建d2l虚拟环境: (base) C:\Users\Administrator>conda create -n d2l python=3.9 激活d2l: (base) C:\Users\Administrator>conda activate d2 ......
pytorch 笔记本 环境 笔记

人工智能、机器学习和深度学习

这一年来,AI领域层出不穷的技术和应用,真的有点让人疲于奔命。其中AIGC领域的diffusion model 和 NLP领域的 ChatGBT 引领了这一轮风潮。AI取代越来越多脑力工作者的趋势已经不可逆转,在这经济下行内卷严重的当代,竞争将越发的残酷。作为走在风口前沿的技术人,用stable d ......
人工智能 人工 深度 机器 智能

【动手学深度学习v2】03 环境安装

**动手学深度学习v2** https://www.bilibili.com/video/BV18p4y1h7Dr?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=a55dead799d92b4a482121a8ea042a5d 云平台:阿里云计算 操作系统:Ubuntu ......
深度 环境

Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch,含GPU、CPU版本详细安装过程

Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch,含GPU、CPU版本详细安装过程 ......

Pytorch

# 安装Pytorch 根据配置生成安装命令 > https://pytorch.org/get-started/locally/ 因为我使用的是笔记本,所以仅安装cpu版本 ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c py ......
Pytorch

测试gpu_矩阵计算tensorflow2|pytorch

tensorflow import tensorflow as tf import timeit physical_gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") # 获得本地GPU列表 physical_cpus = tf.config.list_phy ......
矩阵 tensorflow2 tensorflow pytorch gpu

向量数据库的崛起:从矢量搜索到深度学习 (二)

## 前言 在[上一节](./what-is-vector-database-01.md)中,我们简要介绍了向量数据库的背景以及对非结构化数据进行向量化的方法,即 Embedding。那么我们如何将这些特征向量应用于搜索任务呢?在搜索任务中,最常见的情况是从数据库中查找与给定向量最相似的数据。因此, ......
向量 矢量 深度 数据库 数据