“前文我们已经讲了一部分常见的张量操作，本文让我们继续吧~”本文我们继续来讲讲张量的压缩与扩张、张量与张量的运算、求张量的最大最小值、操作第0维、张量的堆叠、调整维度顺序、改变张量的形状等常用操作。01—张量的压缩与扩张张量的压缩是指删除长度为1的维度，扩张则是相反的操作——在某位置添加长度为1的维度，见以下代码：注意：当要删除的某个维度长度不是1时，将不作删除。auto a = torch::z
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2024-02-09 11:33:42
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为什么pytorch要对c++/cuda进行拓展在初始阶段，使用pytorch提供的接口组合搭配自己的神经网络就可以了，但是，随着深入进行，比如说要实现一个自己新的算法，或者是自己定义的新的层，光使用pytorch模块是不够的。虽然，pytorch在特定的模块上进行了很好的优化，，但加入将这些组合起来，一般pytorch只会按照设计好的操作去使用gpu通道，这样会使得通道空闲或者超负载，然而pyt
一、前言知识1、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，Intersection-over-Union）。2、什么是IoU？Intersection over Union是一种测量
现在，我们来进行一个稍微复杂点的demo，加载预训练好的VGG模型参数，然后用它来进行MINIST数据集的分类任务。模型加载的关键：需要知道模型是如何被保存的，知道存储的格式，才能正确恢复。这一点和字符编码的转换同理。一个模型通常会告诉你它对应的网络结构，模型存储的格式，最佳的是提供一个加载模型的脚本。若没有这些，你可能需要反复试数据，通过shape值判断模型恢复时加载出来的是什么。虽然vgg-1
实验对比前端时间搭建了TensorRT 、 Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon® 6242 3.1*80、RTX3090 24G、Resnet50TensorRT 、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发 、2000 张1200*720像素图像的总量数据Tenso
1 准备数据集import torch
import torchvision
# 去网上下载CIFAR10数据集【此数据集为经典的图像数字识别数据集】
# train = True 代表取其中得训练数据集；
# transform 参数代表将图像转换为Tensor形式
# download 为True时会去网上下载数据集到指定路径【root】中，若本地已有此数据集则直接使用
train_data=
文章目录导读论文地址实现代码 导读之前看了ConvNext论文，我们知道了ConvNext是基于ResNet50改进而来，我们梦回初始看看ResNet是如何实现的Deep Residual Learning for Image Recognition发表于2015年，这是过去6、7年里用到最多的一篇文章，至今引用数量已经到了11w，虽然最开始resnet是用在CV领域，但是后来我们可以看到基本上
配置好WSL2相关环境后，要想对pytorch进行GPU加速，需要进行以下步骤：更新Windows系统，只有版本在Win10 21H2以上，也就是目前最新的Win10版本才行，这是一个大坑，官方更新网址：https://www.microsoft.com/zh-cn/software-download/windows10在更新系统之后，我们需要给电脑更新驱动，我们需要在Windows端安装一个带有
# PyTorch中如何开始训练
在深度学习的领域中，PyTorch已成为最受欢迎的框架之一。无论是研究还是工业应用，PyTorch都以其易于调试和灵活性脱颖而出。本文将为您介绍在PyTorch中如何开始训练模型，通过一些简单的代码示例来帮助您理解。
## 理解基本概念
在开始之前，我们需要了解一些基本概念：
1. **模型**：模型是神经网络的表示，通常由许多层（如卷积层、全连接层等）组
文章目录基本配置数据读入模型构建构建MLP神经网络中常见的层模型示例模型初始化损失函数训练和评估Pytorch优化器 基本配置首先导入必须的包。注意这里只是建议导入的包导入的方式，可以采用不同的方案，比如涉及到表格信息的读入很可能用到pandas，对于不同的项目可能还需要导入一些更上层的包如cv2等。如果涉及可视化还会用到matplotlib、seaborn等。涉及到下游分析和指标计算也常用到s
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2023-10-08 08:43:27
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#信息内容安全第一次实验 –TF-IDF加权技术 文章目录jieba库的分词使用的三种办法listdir方法一、实验原理二、实验步骤总结 jieba库的分词使用的三种办法全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义精简模式：把句子最精确的分开，不会添加多余单词，看起来就像是把句子分割一下搜索引擎模式：在精简模式下，对长词再度切分jieba.cut生成的是一个生成器
文章目录1 数据格式转换1.1 旧版代码1.2 新版代码2 检查数据集2.1 旧版代码2.2 新版代码3 移除特定分类的数据3.1 旧版代码3.2 新版代码4 提取特定分类4.1 旧版代码4.2 新版代码5 提取特定分类并修改名称5.1 旧版代码5.2 新版代码6 VOC数据集可视化 检测系列相关文章参考如下链接：VOC数据的结构介绍及自定义生成，用labelimg自已标注VOC标准数据的生成及
DNN 已经可以这么玩了？不论计算机视觉还是 NLP，深度神经网络（DNN）是如今我们完成机器学习任务的首选方法。在基于此构建的模型中，我们都需要对模型权重执行某种变换，但执行该过程的最佳方法是什么？最近，英伟达对其 ICML 2023 研究 DWSNet 进行了解读。DWSNet 展示了一种全新架构，它可以有效处理神经网络的权重，同时保持其排列对称性的等方差。根据这种方法，我们可以根据其他网络的
目 录1 ResNet网络介绍1.1 ResNet网络的亮点1.2 梯度消失、梯度爆炸和退化问题1.3 残差（residual）模块1.3.1 残差模块介绍1.3.2 特殊的残差模块1.4 Batch Normalization1.4.1 BN处理原理1.4.2 BN处理使用时需要注意的问题1.5 迁移学习1.5.1 使用迁移学习的优势1.5.2 迁移学习原理简介1.5.3 迁移学习方
# 用 PyTorch 在 Android 上进行深度学习
随着人工智能和深度学习技术的快速发展，我们越来越多地看到它们在移动设备上的应用。PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它也支持在 Android 设备上进行模型推理。本文将详细介绍如何在 Android 应用中使用 PyTorch，包括基本的 setup、模型的加载与使用，以及一个简单的代码示例。
## 1. PyTorch
[开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换）配合本文推荐阅读：PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧关联阅读：[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比（CPU，GPU，TPU）[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU1.问题描述在进行深度学习开发时，GPU加速可以提升我们开发的效率，速度的对比可以
公司配备多卡的GPU服务器，当我们在上面跑程序的时候，当迭代次数或者epoch足够大的时候，我们通常会使用nn.DataParallel函数来用多个GPU来加速训练。一般我们会在代码中加入以下这句：device_ids = [0, 1]
net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=device_ids)似乎只要加上这一行代码，你在ternimal下执行w
兴奋去年， Google 的 BERT 模型一发布出来，我就很兴奋。因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务(还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？》一文分享给你)。ULMfit 和 BERT 都属于预训练语言模型(Pre-trained Language Modeling)，具有很多的相似性。所谓语言模型，就是利用深度神经网络结构，在海量语言文
文章目录参考资料1. 安装步骤1.1 仅构建核心模块1.2 构建含有opencv_contrib的版本2. 安装过程碰到的问题2.1 编译opencv时，卡在IPPICV 其实官网步骤已经非常清楚了，只不过是英文的，可能有小伙伴看不下去，所以不妨看看这篇博客。1. 安装步骤进入官网，选择你要下载的opencv版本，例如这里我选择的是4.5.3版本：选择完版本之后，有两种可供选择的构建方式，一个
HBase官方网站： http://hbase.apache.org/官网使用向导：http://hbase.apache.org/book.html1.上传hbase安装包：版本：hbase-1.2.4-bin.tar.gz2.解压：sudo tar zxvf hbase-1.2.4-bin.tar.gzsudo mv hbase-1.2.4 /data/sudo chown hadoop:ha
