pytorch
2024/9/14 1:46:44
动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -计算机视觉-47转置卷积
47转置卷积 import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l# 输入矩阵X和卷积核矩阵K实现基本的转置卷积运算
def trans_conv(X, K):h, w K.shapeY torch.zeros((X.shape[0] h - 1, X.shape[1] w - 1))for i in range(X.shape[0]):for j in range(X.shap…
![动手学深度学习（pytorch）学习记录18-层和块[学习记录]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/897722f3a2324963a6390c078f3a55f1.png)
动手学深度学习（pytorch）学习记录18-层和块[学习记录]
在具有单一输出的线性模型中 单个神经网络完成这几项工作 ： （1）接受一些输入； （2）生成相应的标量输出； （3）具有一组相关 参数（parameters）&#x…
支持向量机——pytorch与paddle实现支持向量机
支持向量机——pytorch与paddle实现支持向量机
本文将深入探讨支持向量机的理论基础，并通过PyTorch和PaddlePaddle两个深度学习框架来展示如何实现支持向量机模型。我们将首先介绍支持向量机、优化的基本概念，这些数学工具是理解和实现支持向量机的基础…
深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）
torch.topk 深入理解PyTorch中的torch.topk函数1. torch.topk函数概述函数签名返回值 2. 基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作 3. 高级应用4. 结论 深入理解PyTorch中的torch.topk函数
在深度学习和数据处理中…
深度学习pytorch小实验
让我们开始进行一个简单的深度学习实验吧！我们将使用PyTorch来实现。在这个实验中，我们将训练一个基本的人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）来进行手写数字的识别。首先，我们需要导入相关的库和模…
快速部署stable diffusion@Ubuntu
Stable Diffusion可以根据文本描述生成相关的图像，是当前最热门的文生图模型。
在Ubuntu下，可以选择快速安装，或者手动一步步安装。 快速安装
使用文档中的方法，先下载一个sh文件，然后执行这个文件，就自动…
PyTorch维度操作的函数介绍
在 PyTorch 中，操作张量的维度是常见的需求，特别是在处理多维数据时。PyTorch 提供了一系列函数来操作张量的维度，包括改变维度顺序、添加或删除维度、扩展维度等。下面是一些常用的维度操作函数及其示例代码。
1. view()
作用：…
一个初始化的服务器，需要配置的相关软件以及环境（cuda、torch、conda）
文章目录 一个刚初始化的服务器需要下载的应用google chromeghelp 解压安装包解压大型zip文件 更新nvidia的驱动pycharm设置conda相关下载condaconda换源 torch相关安装torch包，浏览器下载包安装pytorch常用包安装 导包的方法 一个刚初始化的服务器需要下载的应用
…
Pytorch 之torch.nn初探 池化--Pooling Layers
任务描述
本关任务：本关提供了一个Variable 类型的变量x，要求按照条件创建一个Conv2d变量conv，一个MaxPool2d变量pool，对x应用卷积和最大池化操作并赋值给变量outpout_pool，并输出outpout_pool 的大小。
相关知识
P…
5. PyTorch+NCCL源码编译
系列文章
第1章 多机多卡运行nccl-tests 和channel获取第2章 多机多卡nccl-tests 对比分析第3章 使用tcpdump抓取rdma数据包第5章 PyTorchNCCL源码编译 目录 系列文章前言一、本地环境二、安装cudnn三、使用pytorch自带NCCL库进行编译安装1. 源码编译2. 查看版本和all_reduce测…
解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
目录 1. 问题报错2. 可能原因2.1 GPU内存不足2.2 缓存问题2.3 CUDA和Pytorch版本不兼容2.4 CUDA和cuDNN版本不兼容 3. 验证CUDA是否可用4. 参考 1. 问题报错
在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误：
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_IN…
NumPy库与PyTorch库的异同点
目录
1.单位的创建和操作
1.创建
2.形状变换
2.数学和统计操作
1.矩阵乘法
2.广播
3.统计计算
3.GPU支持
4.在深度学习中的作用
5.应用范围 NumPy库为数组服务，PyTorch库为张量服务，这是最本质的区别。
1.单位的创建和操作
1.创建
NumPy:使…
基于 PyTorch 框架写一个图片分类模型
根据您的需求，我将提供一个基于PyTorch框架的简单图片分类模型示例。这个例子使用的是卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集进行分类，CIFAR-10包含60,000个32x32彩色图像，分为10个类别。请注意，实际应用中您…
![【扒代码】X = output[:,:,y1:y2,x1:x2].sum()](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0468c12651a440e2b0884204df8727d8.png)
【扒代码】X = output[:,:,y1:y2,x1:x2].sum()
假设我们有以下输入：
output 是一个形状为 (1【batch size】, 1【channel】, 10, 10) 的张量，表示一个 10x10 的输出图像。boxes 是一个形状为 (1【index】, 2, 5) 的张量，表示两个边界框，每个边界框包含 5 个值 [index, y1, x1,…
【论文阅读】Attention is all you need
摘要 主要的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，其中包括一个编码器和一个解码器。性能最好的模型还通过一种注意力机制将编码器和解码器连接起来。我们提出了一种新的简单的网络架构，Transformer，完全基于注意机制，完全…