Basics就像Tensorflow一样，我们也将继续在PyTorch中玩转Tensors。从数据（列表）中创建张量data = [[1, 2],[3, 4]]tensors = torch.tensor(data)tensorstensor([[1, 2], [3, 4]])从NumPy创建np_array = np.arange(10)tensor_np = torch.from_numpy(np_array)tensor_nptensor([0, 1, 2,
如何拥有较为平滑的移植体验？ 保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。 可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFlow 的实现方法。 精读 TensorFlow JS 的官方教程，和指南
在深度学习中，量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor，以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点： 更少的模型体积，接近4倍的减少； 可以更快的计算，由于更少的内存访问和更快的int8计算，可以快2~4倍。一个量化后的模型，其部分或者全部的
pytorch 实现上采样 点击查看代码 import numpy as np import torch.nn.functional as F import torch from torch import nn input = torch.arange(0, 12, dtype=torch.float32).view(2, 2, 3).transpose(1, 2) # size 和 scale_factor只能二选一 sample_layer = nn.Upsample(
在研究 Retinaface 网络结构时候，有个疑惑，作者怎么把 MobileNetV1 的三个 stage 输出分别接到 FPN 上面的，我注意到下面的代码： import torchvision.models._utils as _utils # 使用 _utils.IntermediateLayerGetter 函数获得中间层的结果，第一个参数时网络，第二个参数时字典 self.body
一、基本 （1）利用pytorch建好的层进行搭建 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F #定义一个MLP网络 class MLP(nn.Module): ''' 网络里面主要是要定义__init__()、forward() ''' def __init__(self): '
测试一下CosineAnnealingLR策略 这种方法通过余弦函数周期性地对学习率进行调整，其参数参考博客 Pytorch 调整学习率：torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR和CosineAnnealingWarmRestarts_Kevin在成长的博客-CSDN博客 这次，对T_max进行了测试，其代表余弦函数的半个周期，即经过T_
方法一 安装anaconda3，版本选择新的就行 打开anaconda prompt创建虚拟环境conda create -n pytorch_gpu python=3.9，pytorch_gpu是环境名称，可自行选取，python=3.9是选择的python版本，可自行选择，conda会自动下载选择的python版本 接下来去pytorch官网 https://pytorch.org/get-start
千言万语带你用PyTorch搞深度学习 大纲： *深度学习 *前言 1.基础数据：Tensor 1.1 张量的创建 1.2 火炬。浮点张量 1.3 火炬。整数张量 1.4 火炬.randn 1.5 火炬范围 1.6 torch.zeros/ones/empty 2.二、Tensor的操作 2.1 火炬.abs 2.2 火炬.add 2.3 手电筒.clamp 2.4 火炬.div 2.5 火
第一种方式:nn.DataParallel方式 # main.py import torch import torch.distributed as dist gpus = [0, 1, 2, 3]#指定有哪些gpu torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpus[0]))# train_dataset = ... train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch
PyTorch中定义模型时，有时候会遇到self.register_buffer(‘name’, Tensor)的操作，该方法的作用是定义一组参数，该组参数的特别之处在于：模型训练时不会更新（即调用 optimizer.step() 后该组参数不会变化，只可人为地改变它们的值），但是保存模型时，该组参数又作为模型参数不可或缺的一部分
参考 pytorch中的forward()的使用与解释 - 云+社区 - 腾讯云 前言 最近在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 即： forward 的使用 class Module(nn.Module): def __init__(
LSTM pytorch官网api 我们首先看一下参数： LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测，因此下面对一些参数我都会从这两个方面来进行具体解释。 input_size： 在文本处理中，由于一个单词没法参与运算，因此我们得通过Word2Vec来对单词进行嵌入表示，将每一个单词表示成一个向量
第一步：手动编译pytorch wenet用的是libtorch1.10.0，这里需要下载pytorch1.10.0进行编译。 git clone -b v1.10.0 https://github.com/pytorch/pytorch.git pip install typing-extensions 如果编译时报错缺少这个包，需要提前安装 export USE_CUDA=False 不编译CUDA
前言 时间序列数据，顾名思义，是一种随着时间改变的数据。例如， 24小时气温数据， 一个月的产品价格数据， 某一公司股票价格年度数据。 。。。。。。 高级深度学习模型，比如长短期记忆网络（LSTM），能够捕获到时间序列数据中的变化模式，进而能够预测数据的未来趋势。本文中，我们将使用pytorch
1. super的作用 super()函数可以隐式的将子类里的method和父类里的method进行关联，这样就不需要再子类里显式的重新创建父类method里的属性 说人话就是继承父类需要对用到的父类的属性进行初始化，super()帮你处理完了 pytorch中的super用于初始化继承的nn.Module中的参数
在利用 Pytorch 进行深度学习的训练时需要将数据进行打包，这就是 Dataset 与 Dataloader 的作用。 Dataset 将数据进行包装，Dataloader 迭代包装好的数据并输出每次训练所需要的矩阵。 官网教程： Datasets & DataLoaders — PyTorch Tutorials 1.12.1+cu102 documentation
由于本人未接触过也并未打算从事图像相关工作，所以只介绍了torchtext生态。有关torchvision和PytorchViseo只是了解了一下并未进行笔记输出。 torchtext简介 torchtext主要是用于自然语言处理（NLP）的工具包，主要包含四个部分： 数据处理工具 torchtext.data.functional、torc
MindConverter将PyTorch(ONNX)模型快速迁移到MindSpore框架下使用。 第一步:pytorch模型转onnx: import torch # 根据实际情况替换以下类路径 from customized.path.to.pytorch.model import PyTorchNetwork model = PyTorchNetwork() param_dict = torch.load('/path/to/weight
TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表 CUDA下载地址 CUDNN下载地址 torch下载 英伟达显卡下载 一、TensorFlow对应版本对照表 版本 Python 版本 编译器 cuDNN CUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2
TensorFlow和CUDA、cudnn以及Pytorch对应版本对照表 CUDA下载地址 CUDNN下载地址 torch下载 一、TensorFlow对应版本对照表 版本 Python 版本 编译器 cuDNN CUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台，PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10，Python3.7.8和CUDA 11.6，安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下： pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-in
3.8 Pytorch优化器（） 优化器是根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签。 3.9.1 Pytorch提供的优化器 torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0) 功能：实现平均
《The Attention is all you need》的论文彻底改变了自然语言处理的世界，基于Transformer的架构成为自然语言处理任务的的标准。 尽管基于卷积的架构在图像分类任务中仍然是最先进的技术，但论文《An image is worth 16x16 words: transformer for image recognition at scale》表明，
pytorch 部署 torchscript from torchvision.models import resnet34 import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import torch import cv2 #读取一张图片，并转换成[1,3,224,224]的float张量并归一化 image = cv2.imread("flower.jpg") image = cv2.resize(image,(2
