kldivloss损失pytorch nn
利用pytorch深度学习框架验证骰子的合格性
利用pytorch深度学习框架验证骰子的合格性 骰子生产的合格性可以用概率来表达，比如每个面出现的概率大概都是1/6。 import torch from d2l import torch as d2l from torch.distributions import multinomial # 多次 ......
win11+pytorch2.0+cuda11.7.1安装记录
起个坑，后面会开始更一些深度学习的内容，也好久没经营博客了。研0的生活鸭 使用的环境：暗影精灵9（win11+rtx4050，6999最低配那个） 1.Anaconda安装 网上教程一大把，这里就不贴了 2.cuda 11.7.1版本下载 这个下载也容易，一拉一大把，略 3.pytorch安装 co ......
pytorch自定义或自组织数据集
import os from pathlib import Path from typing import Any, Callable, Optional, Tuple import numpy as np import torch import torchvision from PIL impor ......
使用PyTorch和Flower 进行联邦学习
本文将介绍如何使用 Flower 构建现有机器学习工作的联邦学习版本。我们将使用 PyTorch 在 CIFAR-10 数据集上训练卷积神经网络，然后将展示如何修改训练代码以联邦的方式运行训练。 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/8d05a12c208c4f49 ......
Pytorch可视化热力图
可视化热力图可以有两种方式： 1）特征图可视化，将各通道特征的最大值作为热力图像素值，进行可视化——可以参考博客，一种比较灵活的特征图保存方式 2）根据梯度值结合特征图计算热力图，热力图的显示的重点是梯度高的地方，也是网络关注的重点 基于梯度进行热力图可视化有一些工作，如grad-cam，也有一些开 ......
深度学习--魔法类nn.Module
深度学习--魔法类nn.Module 作用 #pytorch 封装了一些基本的网络类，可以直接调用 #好处： 可以直接调用现有的类 容器机制：self.net = nn.Sequential() 参数返回：list(net.parameters())[0].shape #返回对应的参数的shape ......
动手深度学习pytorch 5-7章
深度学习计算 1. 块提供的基本功能： 1. 输入数据作为前向传播函数的参数 2. 通过前向传播函数生成输出 3. 计算其输出关于输入的梯度 4.存储和访问前向传播计算所需的参数 5. 根据需要初始化模型参数 2. Sequential 类 1. 将块逐个追加到列表中的函数 2. 前向传播函数，用于 ......
论文推荐：基于联合损失函数的多任务肿瘤分割
以FFANet为主干，加入分类的分支，将模型扩展为多任务图像分割框架，设计了用于分类和分割的联合损失函数。 FFANet+MTL 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/6a605da56978443bb548e8f342cbda37 ......
3_transforms (pytorch tutorial)
Transforms Data does not always come in its final processed form that is required for training machine learning algorithms. We use transforms to perfo ......
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例） Part1知识准备 在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的： my_model = ModelClass(...)state_dict =torch.load(checkpoint_file) 用简单的话 ......
Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24753 最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数 摘要 然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（二）加载数据
Pytorch加载数据初认识 pytorch 中加载数据主要涉及两个类：Dataset 和 Dataloader。 Dataset 提供一种方式去获取数据及其label Dataloader 为网络提供不同的数据形式 Dataset Dataset 实现的功能： 获取每个数据及其label 获取数据 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（一）环境配置及安装
管理虚拟环境 不同的项目需要不同的环境，Anaconda集成的conda包可以创建不同的环境并进行隔离。 打开 Anaconda Promp，创建环境，其中 pytorch 为创建的环境名： conda create -n 虚拟环境名 python=版本 启动环境 conda activate 虚拟 ......
pytorch_ssd 代码注释
box_utils.py # -*- coding: utf-8 -*- import torch def point_form(boxes): """ Convert prior_boxes to (xmin, ymin, xmax, ymax) representation for compar ......
N1、Pytorch文本分类入门
一、背景介绍¶ 本节是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。在这个例子中，我们将使用AG News数据集进行文本分类。 AG News（AG's News Topic Classification Dataset）是一个广泛用于文本分类任务的数据集，尤其是在新闻领域。该数据集是由AG's ......
pytorch学习笔记（二）
pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。 本节我们主要介绍张量的数据类型、张量的维度、张量的尺寸、张量和numpy数组等基本概念。 张量的数据类型和numpy.array基本一一对应，但是不支持str类型。 一般神经网络建 ......
深度学习--PyTorch维度变换、自动拓展、合并与分割
深度学习--PyTorch维度变换、自动拓展、合并与分割 一、维度变换 1.1 view/reshape 变换 这两个方法用法相同，就是变换变量的shape，变换前后的数据量相等。 a=torch.rand(4,1,28,28) a.view(4,28*28) #tensor([[0.9787, ......
深度学习--PyTorch定义Tensor以及索引和切片
深度学习--PyTorch定义Tensor 一、创建Tensor 1.1未初始化的方法 这些方法只是开辟了空间，所附的初始值（非常大，非常小，0），后面还需要我们进行数据的存入。 torch.empty()：返回一个没有初始化的Tensor，默认是FloatTensor类型。 #torch.em ......
pytorch报错 No module named 'nn'
问题描述 pytorch 报错 No module named 'nn' 如果你 import torch 没问题，而 import torch.nn时出现问题，你可能命名使用了一个名字为 torch.py 文件，由于 torch.py 文件与系统的 torch.py 文件重名，所以会触发该问题，将 ......
深度学习-Pytorch常见的数据类型
深度学习-Pytorch常见的数据类型 数据类型认识 首先，python与PyTorch中的数据类型 | python | PyTorch | | : : | : : | | int | IntTensor | | float | FloatTensor | | int array | IntTen ......
PyTorch入门-残差卷积神经网络
利用PyTorch实现的深度学习解决MNIST数据集识别代码，并利用GPU训练 深度学习网络一般分为4个部分： 数据集的准备和处理 定义网络模型 定义损失函数和优化器 训练和测试 import torch import torch.nn as nn from torchvision import d ......
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 ......
PyTorch 深度学习实用指南：1~5
原文：PyTorch Deep Learning Hands-On 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 一、深度学 ......
PyTorch 人工智能研讨会：1~5
原文：The Deep Learning with PyTorch Workshop 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2. ......
pytorch
pytorch 环境配置 CUDA 版本查询 打开 NVIDIA Control Panel 应用程序 菜单栏-帮助-系统信息-组件 在如图所示位置查看CUDA版本 前置配件 anaconda CUDA ToolKit 安装方法 看官网即可(建议使用pip安装) 更新中。。。 ......
Pytorch实现分类器
本文实现两个分类器: softmax分类器和感知机分类器 Softmax分类器 Softmax分类是一种常用的多类别分类算法，它可以将输入数据映射到一个概率分布上。Softmax分类首先将输入数据通过线性变换得到一个向量，然后将向量中的每个元素进行指数函数运算，最后将指数运算结果归一化得到一个概率分 ......
【ArcPy】如何在ArcPy创建要素中生成精准的XY坐标？解决精度损失问题
使用ArcPy创建要素的代码段前面有发布，【arcpy】创建点、线、面（孔洞、环、多部件）要素、要素类 Q：这些代码里创建要素后会存在XY精度损失的问题，如何解决？ A：解决方案是在创建要素过程中指定正确的空间参考。 答案来自 geometry - How to handle coordinates ......
李宏毅机器学习——pytorch
什么是pytorch python机器学习框架，Facebook提出，主要有一下两个特点 使用GPU加速高维矩阵的运算 torch.cuda.is_available() x = x.to('cuda') 可以很方便的实现梯度的计算 requires_grad=True指定需要对变量x计算梯度 z是 ......
深度学习Pytorch中组卷积的参数存储方式与剪枝的问题
写这个主要是因为去年做项目的时候 需要对网络进行剪枝 普通卷积倒没问题 涉及到组卷积通道的裁剪就对应不上 当时没时间钻研 现在再看pytorch 钻研了一下 仔细研究了一下卷积的weight.data的存储 1.搭建网络 这里先随便搭建一下网络 放几个深度可分离卷积和普通卷积 import torc ......
[附CIFAR10炼丹记前编] CS231N assignment 2#5 _ pytorch 学习笔记 & 解析
pytorch 环境搭建 课程给你的环境当中, 可以直接用pytorch, 当时其默认是没有给你安装显卡支持的. 如果你只用CPU来操作, 那其实没什么问题, 但我的电脑有N卡, 就不能调用. 考虑到我已有pytorch环境(大致方法就是确认pytorch版本和对应的cuda版本安装cuda,再按照 ......