深度pytorch 5.1
代码随想录算法训练营第16天 | ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 - 第6章 二叉树 part03
第六章 二叉树part03 今日内容： ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 迭代法，大家可以直接过，二刷有精力的时候 再去掌握迭代法。 详细布置 104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 什么是深度，什么是高度，如 ......
小灰灰深度学习day4——数据操作之张量(torch)
震惊了！！！在python中， y = x + y;与 y += x;竟然有区别，且看如下代码: import torch ''' x = torch.arange(12) print(x) #reshape可以改变张量的形状而不改变元素的数量和元素值 X = x.reshape(-1,3) pri ......
《深度剖析CPython解释器》29. 源码解密 map、filter、zip 底层实现，对比列表解析式
楔子 Python 现在如此流行，拥有众多开源、高质量的第三方库是一个重要原因，不过 Python 的简单、灵巧、容易上手也是功不可没的，而其背后的内置函数（类）则起到了很大的作用。举个栗子： numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 将里面每一个元素都加1 print(list(ma ......
树的最大深度-java实现
使用递归的方法最为简洁、高效；通过主次遍历，主要不为空，书的深度就加一，同时比较右侧树的深度，每次返回最大值； 1 public int maxDepth(TreeNode root) { 2 return root==null?0:Math.max(maxDepth(root.left)+1,ma ......
Anaconda正确安装pytorch正确步骤
前提： Anaconda安装的10个坑 1没有系统环境变量(有的安装包没有系统环境变量，勾选安装，需要自己配置环境变量，否则会后面会让你重新安装) 2安装pytorch前，要conda activate myenv //激活环境，不然安装默认路径，用不了，白安装了 第一步 一劳永逸，设置镜像源 pi ......
pytorch--训练分层学习率设置
在训练模型时，我们经常会使用两个神经网络模型进行融合，若两个模型的复杂度不同，或者激活函数不同，导致训练后的模型训练损失忽高忽低，差距巨大，有可能是陷入了`局部最优`的状况。这时候采用`分层学习率`的策略可能帮助模型度过局部最优困境。 下面是一个简单的示例： 对于一个继承于`nn.Module`的神 ......
基于GoogleNet深度学习网络的人员身份识别系统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 深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，Artificial Intellige ......
pytorch中tensorboard的使用
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter('save') #建立一个保存数据用的东西，save是输出的文件名 dummy_input = torch.rand(512, 1, 28, 28) # ......
2023冲刺国赛模拟 5.1
最近感觉自己越来越摆了，看到各位大佬洛谷的月通过量都 100 以上感到十分震惊，不像我这个废物月通过量只有 30 。 ## T1 无限之环 考虑互为子串的两个字符串，容易发现两个串的 $B$ 部分字母所组成的集合一定完全相同，考虑两个串的 $A$ 部分，如果 $A$ 部分的末尾字符属于 $B$ 部分 ......
代码随想录算法训练营第十六天|104. 二叉树的最大深度、559. N 叉树的最大深度、111. 二叉树的最小深度、222. 完全二叉树的节点个数
【参考链接】 104. 二叉树的最大深度 【注意】 1. 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始）。 二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于高度从0开始还是从1开始）。 2.根节点的高度就是二叉树的 ......
使用 CNN 提取内容和风格进行风格迁移（PyTorch 实现）
## 使用 CNN 提取内容和风格进行迁移 [TOC] 本文演示了使用 CNN 进行风格迁移（style transfer）的深度学习 PyTorch 实现。 完整实现代码位于 https://github.com/VioleshnvQuetsall/neural-transfer 的 cnn-tr ......
手把手教你在昇腾平台上搭建PyTorch训练环境
摘要：在昇腾平台上运行PyTorch业务时，需要搭建异构计算架构CANN软件开发环境，并安装PyTorch 框架，从而实现训练脚本的迁移、开发和调试。 本文分享自华为云社区《手把手教你在昇腾平台上搭建PyTorch训练环境》，作者：昇腾CANN。 PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度 ......
深度解析线程的正确停止方法
# 深度解析线程的正确停止方法  ## 一、解惑 ### 1. 什么情况下，线程需要被停止？ 线程和任务被创建和启动 ......
Graphpad Prism9.5.1 科学绘图软件 下载安装教程(含Win/Mac)
软件下载 Autodesk Flame 2024 for mac 软件介绍 Autodesk Flame破解版由是Autodesk公司（译作欧特克）开发的一款高端电影剪辑和特效制作系统。Flame是用于高速合成、高级图形和客户驱动的交互设计的终极视觉特效制作系统。Autodesk Flame 提供出 ......
深度解析 slab 内存池回收内存以及销毁全流程
在上篇文章 [《深入理解 slab cache 内存分配全链路实现》](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MzU3Mjc3Ng==&mid=2247488152&idx=1&sn=7c65f8ee28e9cc14a86e9df92b6d2b93&chksm=c ......
PyTorch-Forecasting一个新的时间序列预测库
时间序列预测在金融、天气预报、销售预测和需求预测等各个领域发挥着至关重要的作用。PyTorch- forecasting是一个建立在PyTorch之上的开源Python包，专门用于简化和增强时间序列的工作。在本文中我们介绍PyTorch-Forecasting的特性和功能，并进行示例代码演示。 完整 ......
深度学习分类网络---ResNet
### 一、为什么引入ResNet 通过上一篇分类网络的介绍，我们知道网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，但训练一个很深的网络是非常困难的，一方面是网络越深越容易出现**梯度消失和梯度爆炸**问题， 然而这个问题通过BN层和ReLU激活函数等方法在很大程度上已 ......
pytorch安装
电脑配置： window10、 python3.6 cuda11.4.14X 一、CUDA安装 （1）查看电脑版本 （2）下载cuda，大约2.8g。网址（CUDA Toolkit 11.4 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer） （3）安装cuda，默认安装路 ......
深度学习
## 第一部分 基础知识（T=3W） #### 1.1 数学（T=1W） - 高数：导数、微分、积分、梯度、泰勒展开式 - 线性代数：向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值 - 概率论：条件概率、期望等 #### 1.2 Python（T=1W） - [廖雪峰免费教程](https://www.l ......
深度学习模型对图像进行特征提取
深度学习模型可以自动从图像中学习到特征，这些特征可以用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。目前，深度学习模型在图像识别方面取得了非常出色的成果。 深度学习模型通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。CNN中的卷积层、池化层和全连接层可以自动学习到图像中的各种特征，例如边缘、纹理、角点和物体形状 ......
基于深度学习的图像识别技术研究
深度学习是一种机器学习技术，它模拟人类大脑的神经网络，通过多层神经网络对输入数据进行处理和学习，从而实现对复杂数据的高效识别和分类。基于深度学习的图像识别技术已经在各个领域得到广泛应用，包括人脸识别、自动驾驶、医学图像分析等。 在图像识别领域，深度学习技术主要应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务 ......
深度解析多线程的创建方式和正确启动多线程
## 一、创建多线程  ### 1. 实现多线程 java 实现多线程的方式准确来说有两种（[oracle官方文档说 ......
macbook苹果m1芯片训练机器学习、深度学习模型,resnet101在mnist手写数字识别上做加速，torch.device("mps")
apple的m1芯片比以往cpu芯片在机器学习加速上听说有15倍的提升，也就是可以使用apple mac训练深度学习pytorch模型！！！惊呆了 安装apple m1芯片版本的pytorch 然后使用chatGPT生成一个resnet101的训练代码，这里注意，如果网络特别轻的话是没有加速效果的， ......
< Python全景系列-6 > 掌握Python面向对象编程的关键：深度探索类与对象
Python全景系列的第六篇，本文将深入探讨Python语言中的核心概念：类（Class）和对象（Object）。我们将介绍这些基本概念，然后通过示例代码详细展示Python中的类和对象如何工作，包括定义、实例化和修改等操作。本文将帮助您更深入地理解Python中的面向对象编程（OOP），并从中提出... ......
Graphpad Prism9.5.1 科研医学生物数据处理绘图软件安装教程 (含Win/Mac版)
GraphPad Prism GraphPad Prism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外，还能自动生成统计图。 安装教程 下面就简单的介绍一下Win版的安装教程 详细图文 ......
pytorch显存机制
根据个人理解，pytorch显存分3个概念：reserved memory、allocated memory、context memory。参考：https://discuss.pytorch.org/t/difference-between-allocated-and-reserved-memor ......
Pytorch tensorboard与tensorboardX的区别
tensorboardX跟tensorboard在使用上是基本一样的，区别可能仅在于一个是大佬开发的，一个是PyTorch官方与TensoBoard合作的。tensorboardX已经被deprecated了，并且不再维护了，用 from torch.utils.tensorboard import ......
升级到PyTorch 2.0的技巧总结
PyTorch 2.0 发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？ PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。 与 eagerly 模式相反，编译 API 将模型转换为中间计算图（FX graph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提 ......
Book-深度探索C++对象模型
# Book-深度探索C++对象模型 ## 序章 对象模型是深层结构的知识，关系到“与语言无关、与平台无关、跨网络可执行”软件组件（software component）的基础原理。也因此，了解C++对象模型,是学习目前软件组件三大规格（COM、CORBA、SOM）的技术基础。 如果你对软件组件（s ......
Pytorch配置笔记
# Pytorch配置笔记 ## PyTorch1.12.0 由于是跟着李沐的《深度学习 PyTorch版》学习，因此参照此书所使用的版本进行配置。([在线版在此](https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.html)) ### 安装Miniconda # ......