小伙伴们好呀，TorchScript 解读系列教程更新啦~在上篇文章中，我们带领大家初步了解了 TorchScript。TorchScript 是 PyTorch 提供的模型序列化以及部署方案，可以弥补 PyTorch 难于部署的缺点，也可以轻松实现图优化或后端对接。TorchScript 支持通过trace来记录数据流的生成方式；也支持解析 AST 直接生成图的script方式。今天我们将介绍
上一篇博文Torch7深度学习教程1详细的讲述了Torch7的安装过程，本篇博文主要是讲述一下Torch7中的一些基本运算的语法，与Python的基本语法类似，加入你不是python的小白，本篇可以一带而过的略一遍。启动Torch7，终端下输入：th，这种交互式的模式跟python和MATLAB的IDE很相像，使用起来更加的顺手。1. 关于String2. 关于Numbers，定义数组类型使用“{
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2021-03-24 20:10:57
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上一篇博文Torch7深度学习教程1详细的讲述了Torch7的安装过程，本篇博文主要是讲述一下Torch7中的一些基本运算的语法，与Python的基本语法类似，加入你不是python的小白，本篇可以一带而过的略一遍。启动Torch7，终端下输入：th，这种交互式的模式跟python和MATLAB的IDE很相像，使用起来更加的顺手。关于String关于Numbers，定义数组类型使用“{}”。num
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2021-01-06 11:01:06
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Torch7基本教程2ML_365机器学习算法与Python学习上一篇博文Torch7深度学习教程1详细的讲述了Torch7的安装过程，本篇博文主要是讲述一下Torch7中的一些基本运算的语法，与Python的基本语法类似，加入你不是python的小白，本篇可以一带而过的略一遍。启动Torch7，终端下输入：th，这种交互式的模式跟python和MATLAB的IDE很相像，使用起来更加的顺手。关于
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2021-04-09 10:09:07
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Torch7的本系列教程的主要目的是介绍Torch的入门使用。今天首先分享一下Torch7的安装。（在Ubuntu14.04安装torch7）为什么选择TorchTorch的目标是在建立科学算法的同时，要有最大的灵活性和速度，而这一过程非常简单。Torch拥有一个大社区驱动包的生态系统，涉及机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等，并建立在Lua社区基础之上。Torch的
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2021-03-24 20:09:24
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Torch7基本教程2ML_365机器学习算法与Python学习上一篇博文Torch7深度学习教程1详细的讲述了Torch7的安装过程，本篇博文主要是讲述一下Torch7中的一些基本运算的语法，与Python的基本语法类似，加入你不是python的小白，本篇可以一带而过的略一遍。启动Torch7，终端下输入：th，这种交互式的模式跟python和MATLAB的IDE很相像，使用起来更加的顺手。关于
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2021-04-09 10:11:46
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Torch7的本系列教程的主要目的是介绍Torch的入门使用。今天首先分享一下Torch7的安装。（在Ubuntu14.04安装torch7）为什么选择TorchTorch的目标是在建立科学算法的同时，要有最大的灵活性和速度，而这一过程非常简单。Torch拥有一个大社区驱动包的生态系统，涉及机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等，并建立在Lua社区基础之上。Torch的
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2021-01-06 11:01:21
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# 在Python中实现Torch7对应的版本
Torch7是一个为Lua编写的深度学习框架，相比之下，Python中更为流行且强大的PyTorch框架在很多方面取代了它。如果你是一位刚入行的小白，以下是你可以使用的步骤，以找到Torch7与PyTorch之间的对应关系。
## 整体流程
我们将整个过程分为几步，通过表格展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
(如果有好的建议和问题欢迎在留言区指出)之前的博文，如一文读懂卷积神经网络(CNN)、多层网络与反向传播算法详解、感知机详解、卷积神经网络详解等已经比较详细的讲述了神经网络以及卷积神经网络的知识。本篇博文主要讲述在Torch7中神经网络如何建立以及相关的原理（即神经网络包NN的内容），虽然讲述的是神经网络的建立。但是不会涉及太多神经网络的知识，假如你对该领域不是很了解，可以去之前的几篇博文里面充充
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2021-03-24 20:14:46
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之前的博文，如一文读懂卷积神经网络(CNN)、多层网络与反向传播算法详解、感知机详解、卷积神经网络详解等已经比较详细的讲述了神经网络以及卷积神经网络的知识。本篇博文主要讲述在Torch7中神经网络如何建立以及相关的原理（即神经网络包NN的内容），虽然讲述的是神经网络的建立。但是不会涉及太多神经网络的知识，假如你对该领域不是很了解，可以去之前的几篇博文里面充充电。首先简单的介绍一下Torch7中的神
原创
2021-01-05 20:42:42
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Torch7搭建卷积神经网络详细教程Fighting365机器学习算法与Python学习(如果有好的建议和问题欢迎在留言区指出)之前的博文，如一文读懂卷积神经网络(CNN)、多层网络与反向传播算法详解、感知机详解、卷积神经网络详解等已经比较详细的讲述了神经网络以及卷积神经网络的知识。本篇博文主要讲述在Torch7中神经网络如何建立以及相关的原理（即神经网络包NN的内容），虽然讲述的是神经网络的建立
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2021-04-09 10:04:19
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一、torch.Tensor1、torch.Tensor 的基本用法torch.Tensor 默认数据类型是 float32 torch.LongTensor 默认数据类型是 int64数据类型转换： int 和 float 之间的转换可以通过 t.int() 和 t.float()实现，默认转为 int64 和 float32 int 之间、float 之间的转换可以通过 a=b.type()
最近一直和师兄在调试ncnn下使用yolov2-Tiny，感觉资料很少，踩了很多坑，就记录一下过程吧。 yolov2-Tiny在darknet下训练过程可以参考我之前的博客： 过程都类似，只是聚类的anchor有点不太一样，yolov3是9个，yolov2-Tiny是5个。 这是我聚类的脚本：https://github.com/yuace/yolo_python/blob/master/kmea
作者解释得很棒，生怕作者删了文章，故copy过来，在此感谢作者！模型保存在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下: # save
torch.save(model.state_dict(), PATH)
# load
model = MyModel(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval(
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2023-08-07 14:22:47
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1 FFT进行一个维度的快速傅里叶变换torch.fft.fft(input,
n=None,
dim=- 1,
norm=None,
*,
out=None)1.1 主要参数input输入，需要傅里叶变换的tensorn需要变换
原创
2023-03-06 16:16:40
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PyTorch 中有一些基础概念在构建网络的时候很重要，比如 nn.Module, nn.ModuleList, nn.Sequential，这些类我们称之为容器 (containers)，因为我们可以添加模块 (module) 到它们之中。这些容器之间很容易混淆，本文中我们主要学习一下 nn.ModuleList 和 nn.Sequential，并判断在什么时候用哪一个比较合适。本文中的例子使用
一 Pytorch的安装1. Pytorch的介绍Pytorch是一款facebook发布的深度学习框架，由其易用性，友好性，深受广大用户青睐。2. Pytorch的版本3. Pytorch的安装安装地址介绍：https://pytorch.org/get-started/locally/带GPU安装步骤：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=
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2023-09-26 17:53:08
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一 bert_model.ckpt转pytoch_model.binTransformers库也是也提供了相关代码，这里做个搬运工 convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py 参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361300189二 pytoch_model.bin转bert_model.ckptconvert
前言 从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！环境Windows10Anaconda3TensorFlow.js converte
原创
2023-08-06 21:06:54
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1.作用：用来加载torch.save() 保存的模型文件。torch.load()先在CPU上加载，不会依赖于保存模型的设备。如果加载失败，可能是因为没有包含某些设备，比如你在gpu上训练保存的模型，而在cpu上加载，可能会报错，此时，需要使用map_location来将存储动态重新映射到可选设备上，比如map_location=torch.device('cpu')，意思是映射到cp
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2023-08-07 08:55:25
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