深度pytorch 5.1

【Pytorch】ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)问题解决

在运行开源项目时出现了这个问题,网上很多说删回车或者都改成英文符号,但是我都试了,没用 后来自己摸索出的方法是: 先更改数据集的格式,之前分隔符是`\t`,把数据集中的分隔符改成空格,再把语句中的`\t`也换成空格,然后就不会报错了。 改前: ![image](https://img2023.cnb ......
ValueError expected Pytorch enough values

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

在这篇文章中将介绍7篇机器学习和深度学习的论文或者图书出版物,这些内容都论文极大地影响了我对该领域的理解,如果你想深入了解机器学习的内容,哪么推荐阅读。 Attention Is All You Need 在自然语言处理和序列建模领域,Vaswani等人的一篇论文《Attention Is All ......
读物 深度 机器

深度学习降噪专题课:课程介绍

大家好~本课程基于全连接和卷积神经网络,学习LBF等深度学习降噪算法,实现实时路径追踪渲染的降噪 本课程偏向于应用实现,主要介绍深度学习降噪算法的实现思路,演示实现的效果,给出实现的相关代码 线上课程资料: 扫码加QQ频道,获得相关代码等资料,与群主交流讨论: ![image](https://im ......
深度 课程 专题

深度解密 CPU 的缓存

作者:@古明地盆喜欢这篇文章的话,就点个关注吧,或者关注一下我的公众号也可以,会持续分享高质量Python文章,以及其它相关内容。:点击查看公众号 楔子 本文来自于公众号《小林coding》 代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序, ......
缓存 深度 CPU

深度解密 TCP 协议(三次握手、四次挥手、拥塞控制、性能优化)

作者:@古明地盆喜欢这篇文章的话,就点个关注吧,或者关注一下我的公众号也可以,会持续分享高质量Python文章,以及其它相关内容。:点击查看公众号 楔子 巨人的肩膀:公众号《小林 coding》 随着你工作经验的积累,你会越来越意识到底层网络协议的重要性。比如我们时时刻刻在使用的 HTTP 协议其实 ......
深度 性能 TCP

【Python】Numpy & Pandas & Pytorch

# Table of Contents ### NumPy **[NumPy Official Tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/basics.creation.html "Numpy ")** * [NumPy Arrays](#numpya ......
amp Pytorch Python Pandas Numpy

《深度剖析CPython解释器》16. Python函数机制的深度解析(第三部分): 闭包的底层实现以及调用

https://www.cnblogs.com/traditional/p/13580694.html 楔子 上一篇我们看了函数是如何调用的,这一次我们看一下函数中局部变量的访问、以及闭包相关的知识。 函数中局部变量的访问 我们说过函数的参数和函数内部定义的变量都属于局部变量,所以它也一样是通过静态 ......
闭包 深度 解释器 底层 函数

Pytorch 分布式训练

Pytorch DDP分布式训练介绍 近期一直在用torch的分布式训练,本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell ),从基本概念,初始化启动,以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子:t ......
分布式 Pytorch

Pytorch rendezvous 分布式

PyTorch中的rendezvous后端是一种服务,它帮助分布式训练作业中的进程相互发现并协商角色和等级。它还提供了一个屏障和一个一致的作业成员和状态视图。 rendezvous后端是作为torch.distributed.elastic.rendezvous.RendezvousHandler的 ......
分布式 rendezvous Pytorch

安装pytorch

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3005444/202306/3005444-20230601221306197-763054686.png) pytorch官网 https://pytorch.org/ ![](https://img2023.cnblog ......
pytorch

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (28)-- 算法导论5.1 3题

# 三、假设你希望以1/2的概率输出0与 1。你可以自由使用一个输出0或1的过程 BIASED-RANDOM。它以某概率 p 输出1,概率 1-p 输出0,其中 0 0.5,则返回 0。 3.如果 p < 0.5,则返回 1。 这种算法是无偏的,因为它不考虑 BIASED-RANDOM 过程的输出, ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

DWG文件的设计规范 V4.5.1(中英对照版)

DWG文件的设计规范 V4.5.1 Open Design Specification for .dwg files Version 5.4.1 liability英[ˌlaɪəˈbɪləti] 美[ˌlaɪəˈbɪləti]n. 责任;倾向;债务;妨碍 assumesv. 取得(权力)( assu ......
中英 文件 DWG 5.1 V4

list_赋值/浅拷贝/深度拷贝

/* 一: 类比 二: 赋值 三: 浅拷贝 四: 深拷贝 */ 一: 类比 二: 赋值 if __name__ == '__main__': s1 = [1, 4, 9, 16, 25, [11, 22]] s2 = s1 print("s1: 0x%x" % id(s1), s1) # s1: 0 ......
拷贝 深度 list

m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: TOF数据库如下: 2.算法涉及理论知识概要 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域 ......
样本 算法 姿态 深度 图像

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (27)-- 算法导论5.1 2题

# 二、请描述 RANDOM(a,b)过程的一种实现,它只调用 RANDOM(0,1)。作为a和b的函数,你的过程的期望运行时间是多少? ## 文心一言: 假设我们有一个伪随机数生成器,可以生成在[0,1)范围内的随机数。那么我们可以使用以下算法实现从一个[a, b]范围内的随机数: 1.首先生成一 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

神经网络与深度学习

# 神经网络与深度学习(邱锡鹏) ## 第一部分 机器学习基础 ### 第1章 绪论 深度学习是机器学习的一个分支,指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律,并可以应用到新的未知数据上。 一种可以比较好解决贡献度分配问题的模型是人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN ......
神经网络 深度 神经 网络

在树莓派上实现numpy的LSTM长短期记忆神经网络做图像分类,加载pytorch的模型参数,推理mnist手写数字识别

这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......
树莓 神经网络 长短 模型 图像

pytorch笔记

@,torch.matmul,torch.mm:矩阵相乘,第一个矩阵的列和第二个矩阵的行维度相同 *,torch.mul:矩阵对应元素相乘,所以两个矩阵维数相同,同维矩阵 torch.dot:一维的张量进行相乘再相加,结果是一个值 ......
pytorch 笔记

会流程图却不会UML活动图?活动图深度剖析,就怕你学不会!

### **1. UML活动图是啥?** ![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e3c0d2bdf7064b8db20354f024911c10~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) 也许很多人都不怎么了解活 ......
流程图 深度 流程 UML

如何使用 Nvidia 显卡 (CUDA) 为机器学习/深度学习设置 Windows 机器

如果您正在学习机器学习/深度学习,您可能正在使用免费的Google Colab。但是您可能想知道免费版本是否足够。 如果您买得起优质的 Nvidia 显卡(具有相当数量的 CUDA 内核),那么您可以轻松地使用您的显卡来完成此类密集型工作。 许多开发人员为此使用 Linux。但是,我不喜欢 Linu ......
机器 显卡 深度 Windows Nvidia

(三)linux同时安装pytorch和tensorflow1.14,忽略错误

一、命令 cat requirements.txt | xargs -n 1 pip install 环境 python3.7 二、requirements.txt absl-py==1.4.0 astor==0.8.1 autograd==1.5 backcall==0.2.0 Bottlenec ......
tensorflow1 tensorflow 同时 错误 pytorch

基于ResNet18深度学习网络的mnist手写数字数据库识别matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 ResNet系列网络,图像分类领域的知名算法,经久不衰,历久弥新,直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进,经常用于图像识别任务。ResNet-18,数字代表的是网络的深度,也就是说ResNet18 网 ......
学习网络 深度 数据库 数字 数据

动手学深度学习P3.1-线性神经网络-线性回归

# 3.1 线性回归 回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域,回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 ## 3.1.1 线性回归的基本元素 这一部分主要是各种原理及公式,还是需要直接去阅读全文~ 总结部分要点如下: 1. 线性回归 ......
线性 神经网络 深度 神经 网络

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (26)-- 算法导论5.1 1题

## 一、证明:假设在过程 HIRE-ASSISTANT 的第 4 行中,我们总能决定哪一个应聘者最佳。则意味着我们知道应聘者排名的全部次序。 ## 文心一言: 证明: 假设在过程 HIRE-ASSISTANT 的第 4 行中,我们总能决定哪一个应聘者最佳。则意味着我们知道应聘者排名的全部次序。 在 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

Pytorch高级api搭建多层感知机实战

# Pytorch高级api搭建多层感知机实战 代码 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transf ......
多层 实战 Pytorch api

Pytorch多分类问题实战

# 多分类问题实战 定义一个简单的神经网络模型,并使用SGD优化算法进行训练和测试MNIST数据集 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim """ torchvision 可 ......
实战 Pytorch 问题

小灰灰深度学习day5——数据预处理

内容简介: 1.将数据写入.csv文件中 2.将数据从.csv文件中读出 3.利用插值法处理缺失的数据 4.将数据类型转化为torch张量类型 代码如下: import os os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) data_fi ......
深度 数据 day5 day

在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类,加载pytorch的模型参数,推理mnist手写数字识别,并使用多进程加速

这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
卷积 树莓 神经网络 模型 进程

在树莓派上使用numpy实现简单的神经网络推理,pytorch在服务器或PC上训练好模型保存成numpy格式的数据,推理在树莓派上加载模型

这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......
树莓 模型 神经网络 numpy 神经

深度学习算法预测(LSTM)

深度学习算法预测(LSTM) LSTM在时间序列预测领域有着不错的表现,在进行时间序列预测时,既可以对单变量序列进行预测,也可以对多变量序列进行有效地输出。 LSTM搭建将使用tensorflow的keras模块搭建,已高度封装,可直接取用。 共封装了3个主要的函数: fit用于模型训练; eval ......
算法 深度 LSTM