好！终于来到正式的深度学习了！ 经过几天的学习之后，澡盆算是写出了第一个神经网络，虽然对其中的原理，代码还不算完全了解，但是还是决定记录以下此刻的学习心得。 这里使用官方的CIFAR10数据集进行训练 代码比较长，分为几个大块。 库的引入，数据集的导入，网络设计，一些初始化，训练，保存，接下来我
tensor to numpy tensor数据在cpu上： 如果tensor数据在cpu上，直接使用.numpy()就可以转化。 例子： 注意：torch 和 numpy 转化后 指向地址相同 如果修改原始数据，那么转换后的数据也会修改，例子： tensor数据在gpu上： 如果tensor数据在gpu上，那么需要将tensor数据先转移到cpu上面，然后在进
实验环境 CUDA版本：nvcc --versionnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation Built on Sun_Feb_14_21:12:58_PST_2021 Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.152 Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29618528_0 Python版本：python
PyTroch似乎引进了一些有趣的JIT编译功能，用来优化性能，包括做一些fusion。 可以看下的项目： torchdynymo: https://github.com/pytorch/torchdynamo 似乎用了triton NVFuser: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/release/1.12/torch/csrc/jit/codegen/cuda/README.md NVFu
记得在代码的开始引入 import torch import torch.nn as nn 举个常用的例子 #以下代码为pytorch的python代码 embedding = nn.Embedding(10, 3) print(embedding.weight) input = torch.LongTensor([[0, 2, 0, 5]]) print(input) print(embedd
参考资料： https://discuss.pytorch.org/t/what-is-in-place-operation/16244 https://blog.csdn.net/qq_35056292/article/details/116695219 参考资料二已经说明了问题，对我的情况是使用了+=运算符从而导致了报错。 比如：cost是ReLU函数的运算结果，按照正常的发
Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架，我搜不到官方的对此概括性的定义，但实际上也没什么必要，更重要的是会使用，更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平，想了解底层实现逻辑的10％，都有
这个程序由两个文件组成，一个训练脚本，一个测试脚本。安装好相应依赖环境之后即可进行训练，MNIST数据集使用torchvision.datasets.mnist包自动下载。 mnistTrain.py # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torchvision.datasets.mnist import MNIST from torchvision.transforms
两个例子 Example 1 DTU训练集数据读取 Dataset-| |-TrainDataset-| | |-train [数据增强] | |-validate |-TestDataset TrainDataset要兼容train和validate两个子集 TrainDataset和TestDataset两个数据集分开写 (不
torch.transpose(Tensor,dim0,dim1)是pytorch中的ndarray矩阵进行转置的操作 例如：x = ([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) 我们先把它转为矩阵 import torchimport numpy as ny x = ([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) x = ny.matrix(x) print (x) ''' [[0 1 2] [3 4 5] [6
用单机单卡训练模型的时代已经过去，单机多卡已经成为主流配置。如何最大化发挥多卡的作用呢？本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法。 1. DataParallel 其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel，它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的。 简单来说，DataParallel有
学习源】Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier 本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取、翻译和再注释。便于日后复习、修正和补充。 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档……不过中文文档也是志愿者翻
PyTorch学习资源 Awesome-pytorch-list：目前已获12K Star，包含了NLP,CV,常见库，论文实现以及Pytorch的其他项目。 PyTorch官方文档：官方发布的文档，十分丰富。 Pytorch-handbook：GitHub上已经收获14.8K，pytorch手中书。 PyTorch官方社区：PyTorch拥有一个活跃的社区，在这里你可以和
Tensors 张量 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。 在 PyTorch 中，我们使用张量来编码模型的输入和输出，以及模型的参数。 张量类似于 NumPy 的 ndarray，张量可以在 GPU 或其他支持硬件加速器上运行。 事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内存，从而无需复
Ubuntu+Anaconda+Pytorch+Pycharm深度学习环境搭建过程 准备工作 安装显卡驱动并查看Cuda对应版本 按照ubuntu推荐的版本就好，或者可以自己去Nivdia官网查看自己显卡所对应的显卡驱动，在这不过多赘述 ##通过nvidia-smi查看自己的CUDA 驱动版本 ##可以看到我们这里是11.4的版本 ~$ n
机器上加了RTX3060的卡，cuda装的11.1的版本，cudnn还不是特别清楚装的哪个版本？vs是2017这个版本的。下面来装pytorch。主要参考这个网站的内容“https://blog.csdn.net/weixin_43760844/article/details/115612970”。 在anaconda里输入这几行代码 import torch import tensorflow as
目前常见的有两种方法： 一、保存和加载整个模型：torch.save() + torch.load() 示例： torch.save(model, '/path/xxx.pth') model = torch.load('/path/xxx.pth') 二、仅保存和加载参数：torch.save() + torch.load_state_dic() 示例： torch.save(pre-trained_model, "/path/xxx.pt
论点挖掘(Argument Mining）是一项从文本中提取论点成分的任务，通常作为自动写作评估系统的一部分。这是自然语言处理中一个非常热门的领域。一个好的 AM 模型可以将一段原始将一段原始文本的序列标记为它们所属的论点内容。虽然历史上这一问题被视为一个语义分割问题，最先进的(SOTA)
Sample Code import torch import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch import nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt n_epochs = 5 batch_size_train = 64 batch_size_test = 1000 learning_rate = 0.01 moment
参考 文献原文: Deep Region and Multi-label Learning for Facial Action Unit Detection 原文提供的代码：DRML Pytorch版本参考代码：DRML_Pytorch 复现过程参考： DRML复现 代码结构组织设计参考： ME-GraphAU 实验设定 数据集： 名字：DISFA+. 简介：一共有九个人的面部数据。每张图有12个
【视频来源】 一 python安装环境 pycharm+anaconda 二 创建python虚拟环境以及pip国内源设置 1创建： 目前兼容性比较好的版本 conda create -n py38 python=3.8 问题1：Collecting package metadata (current_repodata.json): faile 解决方案一 问题2：终端前有PS 输入CMD（PS表示py
前言 博主在运行edgeai_yolov5的时候，出现了一些意料之外的错误，记之。 问题： NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_7
多任务学习 多任务学习属于迁移学习的一种，通过共享参数，学习出多个分数，最后结合起来。典型的算法有「谷歌的 MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）以及阿里的 ESMM（Entire Space Multi-Task Model)」 ESMM模型 解决什么问题？ 样本选择偏差：构建的训练样本集相当于是从一个与真实分布
pytorch默认使用单精度float32训练模型，其主要原因为：使用float16训练模型，模型效果会有损失，而使用double(float64)会有2倍的内存压力，且不会带来太多的精度提升，因此默认使用单精度float32训练模型。 由于输入类型不一致导致报错： PyTorch:expected scalar type Float but found Dou
原文： https://clay-atlas.com/blog/2020/06/15/pytorch-cn-note-torch-cat-append/ [PyTorch] 使用 torch.cat() 在 torch tensor 中實現如 List 資料結構中的 append() 操作 在我使用 PyTorch 搭建模型的過程中，經常會在處理資料時，對於如何將資料『串接』感到不知所措。 比方說在
