pytorch

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 ......

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( ......

https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/language-models-and-dataset.html import collections import re from d2l import torch as d2l #@save ......

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 ......

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 ......

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 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 ......

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） ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 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 >>> 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 ......

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 ......

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 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 ......

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 ......

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 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 ......

本篇博客主要记录一下在深度学习中几种常用的卷积形式的基本原理、输入输出维度，以及如何在Pytorch中调用这些卷积形式 卷积 卷积实际上是对图像的不同区域进行特征提取，一般认为输入图像的维度为H×W×C，如下图所示： 图像具有颜色通道，一般是RGB，需要理解的是不同通道数的图像和不同的通道数的滤波器 ......

Pytorch环境深度学习环境 1、安装minicoda 下载地址：Miniconda — miniconda documentation 设置环境变量： 安装路径\Miniconda3 安装路径\Miniconda3\Scripts 安装路径\Miniconda3\Library\bin 测试：打 ......

摘要 （这个年代了谁还用apex啊！Pytorch自带的不好用吗？说的就是你，Megatron！） 要解决这个问题，我们需要安装和Pytorch版本一直的cuda。然后再安装apex。 这里简单说下步骤： 下载cuda的安装程序，然后安装在无需root权限的目录。 下载cudnn，把一些文件移到cu ......

对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。C ......

问题描述 最近使用rppg-toolbox来训练一些模型，直接按照rppg-toolbox主页上的安装方式安装，在A6000主机上使用torch时产生了warning，并且程序运行十分缓慢 原因 产生这个问题的原因是因为按照rppg-toolbox的安装方式，安装的pytorch1.12.1是不支持 ......

缺点 必须手动点击下关闭才能刷新最新的图，起码不会阻塞训练过程 ### 画图 训练损失 训练精度 测试精度 import matplotlib.pyplot as plt import threading import time import matplotlib.animation as anim ......

工具包安装方法： 一定参考其GITHUB：https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric (千万不要pip直接安装，肯定不行的) %matplotlib inline import torch import networkx as nx import ma ......

脱离网页化python 没有可视化 #%matplotlib inline import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import ......