classification multivariate pytorch series
Time Series Forecasting Methods
基于 EEMD-Prophet-LSTM 的滑坡位移预测 LSTM与Prophet时间序列预测实验 11 Classical Time Series Forecasting Methods in MATLAB - File Exchange - MATLAB Central (mathworks.c ......
pytorch报错
问题报错 RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [544, 768]], whi ......
直播小程序源码，pytorch同时让两个dataloader打乱的顺序是相同
直播小程序源码，pytorch同时让两个dataloader打乱的顺序是相同 class MyDataset(Dataset): def __init__(self, datasetA, datasetB): self.datasetA = datasetA self.datasetB = data ......
pytorch(8-3) 文本语言处理 拆分成字符统计词频并从高到底分配ID 画图可视化1-3元词频分布规律
https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/language-models-and-dataset.html import collections import re from d2l import torch as d2l #@save ......
搭建Pytorch2.1+CUDA12.1+Anaconda+Pycharm深度学习环境
环境： Win11 22H2 需要的安装包： Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe Python 3.11. pycharm-professional-2021.2.1.exe CUDA12.1与CUDNN V8.9.5 pytorch 2.1 选择性安装Open ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.3 语言模型和数据集
8.3.1 学习语言模型 依靠在 8.1 节中对序列模型的分析，可以在单词级别对文本数据进行词元化。基本概率规则如下： \[P(x_1,x_2,\dots,x_T)=\prod^T_{t=1}P(x_t|x_1,\dots,x_{t-1}) \]例如，包含了四个单词的一个文本序列的概率是： \[P( ......
pytorch(8-2) 文本语言处理 拆分成字符统计词频并从高到底分配ID
https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/language-models-and-dataset.html import collections import re from d2l import torch as d2l #@save ......
安装pytorch报错，没解决
environment variables: CIO_TEST= CLASS_PATH=.:/exe/jdk/jdk1.8.0_341/lib/dt.jar:/exe/jdk/jdk1.8.0_341/lib/tools.jar :/exe/jdk/jdk1.8.0_341/jre/lib COND ......
(2023年新疆大学、中科院等点云分类最新综述) Deep learning-based 3D point cloud classification: A systematic survey and outlook
目录1、引言2 、3D数据2.1、3D数据表示形式2.2、点云数据存储格式2.3、3D点云公共数据集3 、基于深度学习的点云分类方法3.1、基于多视角的方法3.2、基于体素的方法3.3 、基于点云的方法3.3.1局部特征聚合3.3.1.1基于逐点处理的方法3.3.1.2基于卷积的方法3.3.1.3基 ......
【Pytorch】小土堆笔记（未完成）
transforms 在训练的过程中，神经网络模型接收的数据类型是 Tensor，而不是 PIL 对象，因此我们还需要对数据进行预处理操作，比如图像格式的转换。 同时我们可以对图片进行一系列图像变换与增强操作，例如裁切边框、调整图像比例和大小、标准化等，以便模型能够更好地学习到数据的特征。 这些操作 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.2 文本预处理
import collections import re from d2l import torch as d2l 解析文本的常见预处理步骤： 将文本作为字符串加载到内存中。 将字符串拆分为词元（如单词和字符）。 建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。 将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。 ......
windows下安装conda和安装GPU版本的tensorflow和pytorch
windows下安装conda和安装GPU版本的tensorflow和pytorch 驱动下载 查看自己电脑的独立显卡型号 如：NVIDIA GeForce RTX 3060 在查看自己电脑是否已经安装了显卡驱动，如果显卡可用，那么就是安装了驱动；否则就要到NVIDIA官网下载驱动 NVIDIA驱动 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.1 序列模型
到目前为止，我们遇到的数据主要是表格数据和图像数据，并且所有样本都是独立同分布的。然而，大多数的数据并非如此。比如语句中的单词、视频中的帧以及音频信号，都是有顺序的。 简言之，如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息，那么本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN） ......
pytorch(8-1) 循环神经网络 序列模型
https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/sequence.html #%matplotlib inline import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l f ......
pytorch训练模版
train.py import torch import numpy as np import os import math import sys import argparse import psutil import torch import torch.optim as optim impor ......
pytorch 自定义dataset类
实现模版 class our_dataset(Dataset): def __init__(self,···): super(our_dataset, self).__init__() #初始化，可以自定义添加参数 def __getitem__(self,index): ··· return im ......
AlexNet模型：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型： ......
PyTorch学习笔记
Pycharm按住Ctrl可以查看这个类 ctrl + /快速注释 ctrl + P可以知道函数需要一个什么参数 transforms的使用 Tensorboard 使用 transforms的Normalize作用：可以用来标准化 Compose的用法 dataloader 神经网络torch.n ......
Chinese-Text-Classification-PyTorch
Chinese-Text-Classification Github项目地址： https://github.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorch 作者：JackHCC 链接：https://www.jianshu.com/p/9438fd0 ......
pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数
下面使用一个二维矩阵看下dim不同时呈现出的效果： # 创建一个3*4的全1二维tensor a = torch.ones(3,4) ''' 运行结果 tensor([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) '''在0维度上插入一 ......
pytorch 计算网络模型的计算量FLOPs和参数量parameter参数数量
参数量方法一：pytorch自带方法，计算模型参数总量 参数量方法二： summary的使用：来自于torchinfo第三方库 参数量方法三： summary的使用：来自于torchsummary第三方库 计算量方法一：thop的使用，输出计算量FLOPs和参数量parameter我们通常要通过计算 ......
pytorch permute
pytorch permute permute(dims)将tensor的维度换位。参数：参数是一系列的整数，代表原来张量的维度。比如三维就有0，1，2这些dimension。例： import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6 ......
pytorch transpose
pytorch transpose >>> x = torch.randn(2, 3)>>> xtensor([[ 1.0028, -0.9893, 0.5809], [-0.1669, 0.7299, 0.4942]])>>> torch.transpose(x, 0, 1)tensor([[ 1 ......
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=8522 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试 在本文中，鉴于银行客户的某些 ......
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记
论文标题 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet ：经典的划时代的数据集 Deep Convolutional：深度卷积在当时还处于比较少提及的地位，当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作 ......
pytorch F.grid_sample
import torch from torch.nn import functional as F inp = torch.ones(1, 1, 4, 4) inp = torch.randint(1, 10, (1, 1, 4, 4)).float() # 目的是得到一个 长宽为20的tensor ......
pytorch torch.nn.BatchNorm1d
pytorch torch.nn.BatchNorm1d nn.BatchNorm1d本身不是给定输入矩阵，输出归一化结果的函数，而是定义了一个方法，再用这个方法去做归一化。下面是一个例子。BN = nn.BatchNorm1d(100)input = torch.randn(20, 100)out ......
pytorch的四个hook函数
训练神经网络模型有时需要观察模型内部模块的输入输出，或是期望在不修改原始模块结构的情况下调整中间模块的输出，pytorch可以用hook回调函数来实现这一功能。主要使用四个hook注册函数：register_forward_hook、register_forward_pre_hook、registe ......
矩阵成真！Pytorch最新工具mm，3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力
前言 Pytorch团队推出的最新3D可视化最新工具mm，能够将矩阵乘法模拟世界还原。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】 ......
Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解
Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解 原文：Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解_iioSnail的博客-CSDN博客 nn.Linear的基本定义 nn.Linear定义一个神经网络的线性层，方法签名如下： torch.nn.Linear(in_features ......