classification multivariate pytorch series
Cisco Firepower 9300 Series FTD Software 7.4.1 & ASA Software 9.20.2
Cisco Firepower 9300 Series FTD Software 7.4.1 & ASA Software 9.20.2 Firepower Threat Defense (FTD) Software 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-fire ......
Cisco Secure Firewall 4200 Series FTD Software 7.4.1 & ASA Software 9.20.2
Cisco Secure Firewall 4200 Series FTD Software 7.4.1 & ASA Software 9.20.2 Firepower Threat Defense (FTD) Software 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisc ......
Cisco Secure Firewall 3100 Series, Firepower Threat Defense (FTD) Software 7.4.1 & ASA Software 9.20.2
Cisco Secure Firewall 3100 Series, Firepower Threat Defense (FTD) Software 7.4.1 & ASA Software 9.20.2 ......
Cisco Firepower 1000 Series FTD Software 7.4.1 & ASA Software 9.20.2
Cisco Firepower 1000 Series FTD Software 7.4.1 & ASA Software 9.20.2 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-firepower-1000/，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 作者主页：sys ......
Cisco Catalyst 9000 Series Switches, IOS-XE Release IOSXE-17.13.1 ED
Cisco Catalyst 9000 Series Switches, IOS-XE Release IOSXE-17.13.1 ED Cisco Catalyst 9000 交换产品系列 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-catalyst-9000/，查看 ......
PYTORCH基础(15)torch.nn库五大基本功能：nn.Parameter、nn.Linear、nn.functioinal、nn.Module、nn.Sequentia
第1章 torch.nn简介 1.1 torch.nn相关库的导入 #环境准备 import numpy as np # numpy数组库 import math # 数学运算库 import matplotlib.pyplot as plt # 画图库 import torch # torch基础 ......
[how does it work series] std::bind
本文不是一篇对std::bind的源码分析，而是试图通过逐步推导的方式，不断迭代优化，最终实现一版能阐述清核心原理的demo。非常像真实的开发过程。 事实上，关于std::bind的源码分析已有优质的讲解，建议想深入了解的读者参阅。 什么是std::bind? std::bind 是 C++ 标准库 ......
Taylor series Explicit Euler Implicit Euler
1 Taylor series \[\begin{gathered}\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}\left(a\right)}{n!}\left(x-a\right)^{n}\\f\left(a\right)+\frac{f^{\prime}\left(a\rig ......
基于pytorch写一个三层神经网络，训练数据并导出模型
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义三层神经网络 class ThreeLayerNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, ......
Pandas数据分析实战（Pandas in action）第3章 Series 方法
Pandas 数据分析实战 第 3 章 Series 方法 read_csv() 导入数据集 pd.read_csv(filepath_or_buffer="./file/chapter_03/pokemon.csv") # 或者 pd.read_csv("./file/chapter_03/pok ......
Pytorch模型结构修改
1. Var方差在pytorch中的差别： tlist = input.tolist() print(input) print(np.mean(tlist), np.var(tlist)) print(torch.mean(input), torch.var(input)) 可以看到numpy与to ......
pytorch——基于循环神经网络的情感分类
任务目标 基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。 数据集信息 IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。 ......
从分布式计算的角度看pytorch和TensorFlow哪个更优？
背景： pytorch框架是一个从学术圈出来的框架，因此pytorch并不原生支持分布式计算，而且在大模型火爆的今年以外好像在深度学习领域使用分布式计算的场景确实不多，所以pytorch并不原生支持分布式计算的事情好像也并无大碍，而且pytorch可以通过安装第三方库的方式实现同步形式的分布式计算。 ......
【Pytorch基础实战】第二节，卷积神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to ......
pytorch——豆瓣读书评价分析
任务目标 基于给定数据集，采用三层bp神经网络方法，编写程序并构建分类模型，通过给定特征实现预测的书籍评分的模型。 选取数据 在各项指标中，我认为书籍的评分和出版社、评论数量还有作者相关，和其他属性的关系并大。所以，对于出版社，我选取了出版社的平均评分和出版社在这个表格中出现的频率作为出版社的评价指 ......
pytorch 踩坑记录
arr = arr.astypr(numpy.int16) tensor = torch.from_numpy(arr) TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.uint16. The only supported types are: f ......
pytorch的docker镜像
安装docker环境 sudo apt-get update sudo apt-get install -y docker.io sudo systemctl enable docker docker版本查看 sudo docker version sudo docker info 查看镜像 sud ......
Pandas数据分析实战（Pandas in action）第2章 Series 对象
Pandas 数据分析实战 第 2 章 Series Series 是 Pandas 的核心数据结构之一，是一个用于同构数据的一维标记数组。Series 可以设置索引，没有设置的话，Pandas 会设置默认的索引，从 0 开始的线性索引。 创建一个 Series 对象 import pandas a ......
win11 安装pytorch
第一步骤，是安装cuda和cudnn，看这个链接。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/586913250。重点就是如何安装pytorch了，因为网络慢的原因 首先，直接使用下面这个命令不好使，如果你的科上网流量非常足的话，没问题的。我用aconda，差不多就安装好了，可是比较 ......
python 浮点数 round 舍一法 向零取整 df 数组 Series 三种数据类型实现
介绍：python的round函数，默认进行四舍五入，我需要将3.45 保留一位小数，3.4 一、一般格式 使用 Python 的内置函数 math.floor() 来向下取整到指定的小数位数。例如，如果你想保留小数点后一位并向下取整，可以这样做： import math num = 3.45 ro ......
pytorch——支持向量机
1、任务要求 针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(二分类)，得到分类结果及其准确率。 2、先导入查看基本数据 3、合并数据 将房间的数据和森林的数 ......
《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记
论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......
pytorch减少显存方式
引导 1. 显存都用在哪儿了？ 2. 技巧 1：使用就地操作 3. 技巧 2：避免中间变量 4. 技巧 3：优化网络模型 5. 技巧 4：减小 BATCH_SIZE 6. 技巧 5：拆分 BATCH 7. 技巧 6：降低 PATCH_SIZE 8. 技巧 7：优化损失求和 9. 技巧 8：调整训练精 ......
使用ubuntu根据cuda11.2安装pytorch
在使用镜像新建了一个cuda11.2-python3.9 容器配置环境的过程中需要安装PyTorch。一开始我直接使用 pip install torch 来进行安装，但是运行程序时出现报错： RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too ......
pytorch——房价预测
1、首先对数据进行读取和预处理 2、读取数据后，对x数据进行标准化处理，以便于后续训练的稳定性，并转换为tensor格式 3、接下来设置训练参数和模型 这里采用回归模型，既y=x*weight1+bias1，设置的学习率为0.0006，损失函数采用了MSE（均方误差） 4、绘制图像 由于数据量较少， ......
【Pytorch基础实战】第一节，BP神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_1 实现代码 import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ......
使用 PyTorch FSDP 微调 Llama 2 70B
引言 通过本文，你将了解如何使用 PyTorch FSDP 及相关最佳实践微调 Llama 2 70B。在此过程中，我们主要会用到 Hugging Face Transformers、Accelerate 和 TRL 库。我们还将展示如何在 SLURM 中使用 Accelerate。 完全分片数据并 ......
使用PyTorch II的新特性加快LLM推理速度
Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法，包括: Torch.compile: PyTorch模型的编译器 GPU量化:通过降低精度操作来加速模型 推测解码:使用一个小的“草稿”模型来加速llm来预测一个大的“目标”模型的输出 张量并行:通过在多个设备上运 ......
在pytorch中保存模型或模型参数
在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.save 函数将 PyTorch 模型保存到文件。这个函数接受两个参数：要保存的对象（通常是模型），以及文件路径。 保存模型参数 import torch import torch.nn as nn # 假设有一个简单的模型 class Simple ......
pytorch强制转换模型的所有参数都变成统一类型
可以调用模型的父类Module中的type方法，例如model.type(torch.float64)，将网络模型model的参数和缓冲区强制转换为torch.float64类型，这样就可以训练torch.float64类型的数据了，还可以指定其他类型。另外还有一些强制转换为某一种类型的方法：flo ......