精度pytorch

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......

1、重新创建虚拟环境 2、查找pytorch版本 安装Pytorch如何选择CUDA的版本，看这一篇就够了 - 知乎 (zhihu.com) Previous PyTorch Versions | PyTorch 安装支持CUDA 12的pytorch教程 - 知乎 (zhihu.com) 于是： ......

目前常见的几种 pytorch 模型后缀名有： .pt .pth .bin .onnx 其实，.pt .pth .bin 这三个后缀都是人为指定的，在保存模型的时候没有区别，但用不同后缀是为了方便区分它们所储存的内容，相当于是个标记： 格式 解释 适用场景 可对应的后缀 .pt 或 .pth PyT ......

高精度的本质是将数字以字符串的形式读入，然后将每一位分别存放入`int`数组中，通过模拟每一位的运算过程，来实现最终的运算效果。 ......

本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......

高精度的本质是将数字以字符串的形式读入，然后将每一位分别存放入数组中，通过模拟每一位的运算过程，来实现最终的运算效果。 ......

pytorch图像变换和增强 目录pytorch图像变换和增强总览调整大小灰度变换标准化水平垂直翻转随机旋转中心裁剪随机裁剪亮度对比度饱和度高斯模糊高斯噪声随机块中心区域参考资料 总览 # 使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力。 1.尺寸变换 transform ......

基于一个例子，总结过去一个月的学习： import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorc ......

下载数据集 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理的转换 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), ......

基本运算 import torch # 创建一个自定义的张量 t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # tensor([1., 2., 3.]) # 求平均值 t.mean() # tensor(2.) # 创建一个指定行列的张量 x = torch.empty(3,5 ......

console.log('JavaScript中大于Math.pow(2, 53)的数，如何进行进制转换？') // 示例 console.group('示例') console.log('使用bignumber.js库完美解决。[https://github.com/MikeMcl/bignumb ......

最近新换了工作，以后的工作内容会和大模型相关，所以先抽空跑了一下chatGLM2-6b的demo，使用Qlora或lora微调模型 今天简单写个文档记录一下，顺便也是一个简单的教程，并且踩了qlora loss变成nan训练不稳定的问题 本教程并没有写lora的原理，需要的话自行查阅 1.chatG ......

在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的具体应 ......

前言 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，可以有效地处理如时间序列和图片数据等。关于卷积的概念网络上也比较多，这里就不一一描述了。实战为主当然要从实际问题出发，用代码的方式加深印象。在写代码前，我先说一下为什么我 ......

软件模拟实现IEEE-754单精度浮点数运算 本文首发于吾爱破解论坛 https://www.52pojie.cn/thread-1830228-1-1.html 大多数CPU都有硬件的浮点单元（FPU），但是有一些MCU使用的内核（比如Cortex-M3）没有FPU，或者一些内核只支持单精度，同时 ......

在评估视觉项目的时候，我们经常会听到有关精度的相关问题，例如：这款3D传感器的精度是多少？重复精度是多少？像素精度是多少？等等诸如此类相关精度的问题。除此之外还有另外一个描述精度的名词：真值。无论2D相机还是3D传感器，选型的理论依据首先要满足的就是精度的要求。那么这些关于精度的概念该如何理解？相互 ......

1、最小测量单位为所需测量公差带的十分之一。 2、当试图测量非常小的特征（例如分辨率低于0.001mm）时，可以使用长波长的颜色，例如蓝色或紫色来提高对比度。如果零件处于运动状态，请考虑使LED照明器频闪以获得最佳强度和灯泡寿命。 ......

collate_fn 函数用于处理数据加载器（DataLoader）中的一批数据。在PyTorch中使用 DataLoader 时，通过设置collate_fn，我们可以决定如何将多个样本数据整合到一起成为一个 batch。在某些情况下，该函数需要由用户自定义以满足特定需求。 import torc ......

在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。 关注TechLead， ......

两个高精度相加 1 #include <vector> 2 #include<iostream> 3 using namespace std; 4 5 const int N = 1e6 + 10; 6 7 // C = A + B, A >= 0, B >= 0 8 vector<int> add ......

官网 https://junyanz.github.io/CycleGAN/ 代码 https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix ......

https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/neural-style.html import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l # 1阅读内容和 ......

model.train()：启用 Batch Normalization 和 Dropout。作用：对BN层，保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差，并进行计算更新；对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。 model.eval()：不启用 Batch ......

1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......

LayerNorm层 作用 BatchNorm计算的是一批样本，样本间同一个通道进行正则化 LayerNorm计算的是一个样本内，一个样本内进行正则化。 实现代码 class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self,features,eps=1e-6): su ......

本文全面深入地探讨了胶囊网络（Capsule Networks）的原理、构建块、数学模型以及在PyTorch中的实现。通过本文，读者不仅能够理解胶囊网络的基础概念和高级数学原理，还能掌握其在实际问题中的应用方法。 关注TechLead，分享AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构 ......

本文深入探讨了深度残差网络（ResNet）的核心概念和架构组成。我们从深度学习和梯度消失问题入手，逐一解析了残差块、初始卷积层、残差块组、全局平均池化和全连接层的作用和优点。文章还包含使用PyTorch构建和训练ResNet模型的实战部分，带有详细的代码和解释。 关注TechLead，分享AI与云服 ......

docker-compose 安装 unbuntu 20.04 version: '3' services: ubuntu2004: image: ubuntu:20.04 ports: - '2256:22' - '3356:3306' - '8058:80' volumes: - my-volu ......

自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。Transformer 模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管 Transformer 最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。 10.7.1 模 ......

1、安装anaconda，使用conda新建虚拟环境 conda create -n pytorch python=3.9 numpy matplotlib pandas jupyter notebook（环境名为pytorch） conda activate pytorch conda deact ......