精度pytorch

【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

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

以高度的精度提高无监督领域适应的有效性

## 文章的主要内容 同时,提出了一种改进的主动学习查询策略,以准确选择目标域中新增加的健康类别样本来辅助模型训练,解决标签域扩展的问题。近年来,一些研究人员利用样本选择算法在目标域中提取信息量大的样本来辅助模型训练,用于提高无监督模型的诊断性能。该方法首先利用UDA模型学习领域不变的特征,用于解决 ......
精度 有效性 高度 领域

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

double 的Bigdecimal精度

double sd = (double)8/(double)261; BigDecimal bgitem = BigDecimal.valueOf(sd); double fitem = Math.round(bgitem.setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP). ......
精度 Bigdecimal double

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

Longley数据集——强共线性的宏观经济数据,包含GNP deflator(GNP平减指数)、GNP(国民生产总值)、Unemployed(失业率)、ArmedForces(武装力量)、Population(人口)、year(年份),Emlpoyed(就业率)。LongLey数据集因存在严重的多重共线性问题,在早期经常用来检验各种算法或计算机的计算精度

Longley数据集来自J.W.Longley(1967)发表在JASA上的一篇论文,是强共线性的宏观经济数据,包含GNP deflator(GNP平减指数)、GNP(国民生产总值)、Unemployed(失业率)、ArmedForces(武装力量)、Population(人口)、year(年份), ......
数据 线性 GNP 失业率 就业率

(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

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

springboot 雪花算法生成的发送到前端id精度丢失

添加注解: @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING) 用法: ......
前端 精度 算法 springboot 雪花

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

深入了解平均精度(mAP):通过精确率-召回率曲线评估目标检测性能

平均精度(Average Precision,mAP)是一种常用的用于评估目标检测模型性能的指标。在目标检测任务中,模型需要识别图像中的不同目标,并返回它们的边界框(bounding box)和类别。mAP用于综合考虑模型在不同类别上的准确度和召回率。 基本知识 IOU (Intersection ......
精度 曲线 性能 目标 mAP

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 ......
Anaconda 步骤 pytorch

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 ......
pytorch

高精度模板

# 介绍 xiayicheng 的高精模板,可自取 ## 各变量作用 | 变量名 | 作用 | | : : | : : | | $len$ | 存储数字长度 | | $symbol$ | 存储数字符号,$1$为负,$0$为正 | | $s$ | 倒序存储数字 | ## 功能$^*$ - 变量赋值 : ......
高精 高精度 模板

高精度加法(含代码)

# 高精度加法 ## 例 1 例如: 1111111111111+9, 列成`竖式`, ```text 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 9 ``` 先算个位, `1`+`9`=`10`, 满`10`, 向十位进`1`。 ```text 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ......
高精 加法 高精度 代码

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) # ......
tensorboard pytorch

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 ......
风格 PyTorch 内容 CNN

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 ......
PyTorch 环境 平台

直线电机的定位精度与重复定位精度的概念,为什么重复定位精度要比定位精度高

单纯从直线电机的反馈来看,光栅或磁尺的刻度精度一般都在10-30um,在尺子的精度做不到um级别的情况下,如何能够保证依赖尺子来定位的直线电机的绝对定位精度? 而重复定位精度往往只要伺服的PID没什么问题,静态时的PE可以很容易做到1-2个count,如此,重复定位精度一般可以比较容易的做到较高的程 ......
精度 精度高 直线 电机 概念

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 ......

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 ......
pytorch

day 38 计算分数精度值

1.计算M/N,用数组储存计算中的中间值; 2.当中间值为0或数进入循环则结束计算; 3.输出; #include <iostream> using namespace std; void g(int m,int n){ int a[110],b[110]={0}; int t=0; while(m ......
精度 分数 day 38

解决后端返回数据大于16位出现精度丢失问题

问题: 日志打印的数据: 实际数据: 解决方案: 1、axios 封装的request: 新建文件jsonlint.js const jsonlint=function(){function t(){this.yy={}}var e=function(t,e,i,n){for(i=i||{},n=t ......
精度 数据 问题

高精度模板-结构体

```cpp #include #include #include #include using namespace std; struct BigNum { int len, s[9999]; BigNum() { memset(s, 0, sizeof(s)); len = 1; } BigNu ......
高精 高精度 模板 结构

ALLEGRO建立等长规则并设定了等长目标线,但是精度调却不变绿色

1.下面设定了等长规则,也设定了TARGET等长目标线,后面的进度条却不变颜色 2, 3.再回到CM里打开规则管理器的开关 ......
精度 规则 目标 ALLEGRO 绿色