精度pytorch

今天搞了半天，才安装上，各种版本问题。最后安装成功： 教程：2023最新pytorch安装教程，简单易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）_时宇羽然的博客-CSDN博客 ......

高精度 问题引入 在C++的语法部分已经介绍了几种数据类型，并且已经知道了每种数据类型能够容纳的数字范围是有限的。一般情况下用int类型，如果数字更大一点还可以使用long long类型，如果需要存储或者使用更大的整数计算该怎么办呢？ 可以选择使用数组的方式存储很大整数的每一位，可以让计算机模拟我们 ......

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和函数来简化深度学习任务的开发和训练。PyTorch使用动态图模型，这意味着它可以在运行时动态构建计算图，这为研究人员和开发者提供了更大的灵活性和可调试性。下面是一些PyTorch的主要特点和功能： 1.动态计算图：PyTorch使用动态计算 ......

深度学习已经成为了人工智能领域的一股重要力量，而深度学习框架则是在这个领域中进行研究和应用的必备工具。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano和Caffe等，其中TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个框架。本文将着重介绍这两个框架的优缺点以及... ......

#if 1 #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; vector<int> add(vector<int> A, vector<int> B) { vector<int> C; i ......

LeNet、AlexNet和VGG的设计模式都是先用卷积层与汇聚层提取特征，然后用全连接层对特征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于扩大和加深这两个模块。网络中的网络（NiN）则是在每个像素的通道上分别使用多层感知机。 import torch from torch impo ......

模型复杂度 ......

import torchvision from model1test import * from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter trian_data=torch ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 7.2.1 VGG 块 AlexNet 没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络，如今研究人员转向了块的角度思考问题。通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现 ......

import torch import numpy as np 1. 张量（tensor） 1.1 初始化 data = [[1, 2],[3, 4]] x_data = torch.tensor(data) #从列表初始化 np_array = np.array(data) x_data = to ......

损失函数 | Mean-Squared Loss https://zhuanlan.zhihu.com/p/35707643 交叉熵损失函数 https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/35709485?source_id=1003 ......

https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.4_softmax-regression ''' softmax 将未规范化的预测变换为非负数并且总和为1 我们首先对每个未规范化的预测求幂，这样可以保证输出非负。 ......

https://pytorch.zhangxiann.com/1-ji-ben-gai-nian/1.1-pytorch-jian-jie-yu-an-zhuang 激活环境 conda activate nerf 测试cuda可用 安装画图 python3 -m pip install -U pi ......

摘要：搭建Windows系统下Cuda+CUDNN环境，注意C盘一定要大，建议1T+SSD 参考： https://blog.csdn.net/weixin_61164016/article/details/127564466 https://blog.csdn.net/qq_43308156/ar ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.5.1 最大汇聚和平均汇聚 汇聚层和卷积层类似，区别在于汇聚层不带包含参数，汇聚操作是确定性的，通常计算汇聚窗口中所有元素的最大值或平均值，即最大汇聚和平均汇聚。 def ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成： - 卷积编码器：由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块：由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图（每个卷积块由一个 ......

import torch from d2l import torch as d2l 6.4.1 多输入通道 简言之，多通道即为单通道之推广，各参数对上即可。 def corr2d_multi_in(X, K): # 先遍历“X”和“K”的第0个维度（通道维度），再把它们加在一起 return sum ......

6.3.1 填充 虽然我们用的卷积核较小，每次只会丢失几像素，但是如果应用多层连续的卷积层，累积的像素丢失就会很多。解决此问题的方法为填充。 填充后的输出形状将为 \((n_h-k_h+p_h+1)\times(n_w-k_w+p_w+1)\) import torch from torch imp ......

创建项目的方式 DataSet类代码实战 read_data.py from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class MyData(Dataset): def __init__(self, root_ ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......

6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......

本篇博客将记录Pytorch的基本知识，包括Pytorch的环境配置、Pytorch的结构，Pytorch的基本操作等 Pytorch环境配置 我是采用在Anaconda下安装Pytorch的方案，关于这个可以参考网上的大佬写的博客，跟着一步步走就行，比如下面这一篇： 在Anaconda下安装Pyt ......

使用混合精度导致GNN相关模型训练时出现损失无法下降： 在一次GNN相关的项目中，由于模型训练速度过慢，楼主为了加速开启混合精度。第一天使用时并未出现异常；第二天再次使用，出现了损失函数不下降的问题。经检测，一段包含稀疏矩阵转换而且矩阵计算密集的函数与混合精度发生未知作用，导致该问题。博主关掉混合精 ......

这段代码输出是0.0吗？ #include <iostream> int main() { std::cout << 0.1 + 0.2 - 0.3 << std::endl; return 0; } 实际上它输出的是 $ ./main 5.55112e-17 ......

多头注意力 在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时，我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为，然后将不同的行为作为知识组合起来，捕获序列内各种范围的依赖关系（例如，短距离依赖和长距离依 赖关系）。因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同子空间表示（representation ......

5.5.1 加载和保存 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F x = torch.arange(4) torch.save(x, 'x-file') # 使用 save 保存 x2 = torch ......

5.6.1 计算设备 import torch from torch import nn torch.device('cpu'), torch.device('cuda:0') # cuda等价于cuda:0（只有一块显卡没法试别的块号） (device(type='cpu'), device(ty ......

安装驱动 显卡为 Nvidia的GTX950M，驱动版本517.48，这个版本的驱动为CUDA_11.7 移动版：GeForce Game Ready 驱动程序 | 517.48 | Windows 11 | NVIDIA 桌面版：GeForce Game Ready 驱动程序 | 517.48 | ......

import java.math.BigDecimal; public class TestBigDecimal { public static void main(String[] args) { BigDecimal f1 = new BigDecimal("0.05"); BigDecimal ......

5.4.1 不带参数的层 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn class CenteredLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() ......