卷积神经网络 在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...如果我们了解这些特征中的每一个以及它们在张量中的轴位置，那么我们就可以对张量数据结构有一个很好的总体理解。 为了分解这个，我们将从后往前推敲，考虑从右到左的轴。...对于图像而言，原始数据以像素的形式出现，像素由数字表示，并使用两个维尺寸（高度和宽度）进行排列。 图片的高和宽 为了表示两个维度，我们需要两个轴。 ? 图像的高度和宽度在最后两个轴上表示。...对于RGB图像，此处的通常值为3；如果使用灰度图像，则通常值为1。此颜色通道的解释仅适用于输入张量。 稍后我们将揭示，在张量通过卷积层之后，解释此轴会发生变化。...给定一个代表一批图片的张量（类似于上面），我们能使用四个索引定位到一批图片中特定图片的特定通道的特定像素值。 输出通道和特征图 让我们看一下在通过卷积层转换后，张量颜色通道轴是如何变化的解释。
batch_img_tensor) _, pred = torch.max(out, 1) print("Predicted class:", pred.item()) utils make_grid 网格排列 是一个用于在PyTorch...这对于可视化数据集、模型输出或者训练过程中的变化非常有用。...此外，如果还没有安装torchvision和Pillow，可能需要先安装： pip install torchvision pillow transforms 是PyTorch中一个重要的模块，用于进行图像预处理和数据增强...它位于torchvision.transforms模块中，主要用于处理PIL图像和Tensor图像。...transforms可以帮助你在训练神经网络时对数据进行各种变换，例如随机裁剪、大小调整、正则化等，以增加数据的多样性和模型的鲁棒性。
通过线性变换将输入批次缩放平移到稳定的均值和标准差。可以增强模型对输入不同分布的适应性，加快模型训练速度，有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。...对二维张量样本在边缘填充0值. nn.GroupNorm：组归一化。一种替代批归一化的方法，将通道分成若干组进行归一。不受batch大小限制，据称性能和效果都优于BatchNorm。...利用nn.Linear将nn.Unfold的输出和卷积核做乘法后，再使用 nn.Fold操作将结果转换成输出图片形状。 nn.Fold：逆滑动窗口提取层。...一般较少使用。 nn.LSTMCell：长短记忆循环网络单元。和nn.LSTM在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。一般较少使用。 nn.GRUCell：门控循环网络单元。...和nn.GRU在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。一般较少使用。 nn.RNNCell：简单循环网络单元。和nn.RNN在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。一般较少使用。
文 |AI_study 今天是《高效入门Pytorch》的第二篇文章，上一篇我们讲解到《张量解释——深度学习的数据结构》。 在这篇文章中，我们将深入研究张量，并介绍三个基本的张量属性，阶，轴和形状。...阶、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。 等级 轴 形状 当我们在深度学习中开始学习张量时，最为关注的是张量的三个属性：阶、轴和形状。...这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念的另一个例子。别搞混了。 阶和轴 张量的阶告诉我们访问（引用）张量数据结构中的特定数据元素需要多少个索引。...注意，在PyTorch中，张量的大小和形状是一样的。 3 x 3的形状告诉我们，这个2阶张量的每个轴的长度都是3，这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。...很快，我们将看到在PyTorch中创建张量的各种方法。 文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫。
Python 是当今使用最多流行的编程语言之一，因为：它是开源的，它具有广泛的用途（例如 Web 编程、业务应用、游戏、科学编程等等），它有一个充满活力和专注的社区支持它。...这个社区是我们在 Python Package Index（PyPI）中提供如此庞大、多样化的软件包的原因，用以扩展和改进 Python。并解决不可避免的问题。...在本系列中，我们将介绍七个可以帮助你解决常见 Python 问题的 PyPI 库。今天，我们将研究 singledispatch，这是一个能让你追溯地向 Python 库添加方法的库。...虽然可以进入类并添加一个方法，但这是一个坏主意：没有人希望他们的类会被添加新的方法，程序会因奇怪的方式出错。 相反，functools 中的 singledispatch 函数可以帮助我们。...在本系列的下一篇文章中，我们将介绍 tox，一个用于自动化 Python 代码测试的工具。
You can now save checkpoints in your PyTorch experiments.Resuming a PyTorch checkpointTo resume a PyTorch.../pytorch-mnist/1:input \'python pytorch_mnist_cnn.py'The --env flag specifies the environment that this...project should run on (PyTorch 0.2.0 on Python 3)The --data flag specifies that the pytorch-mnist dataset...project should run on (PyTorch 0.2.0 on Python 3)The first --data flag specifies that the pytorch-mnist...that this project should run on (PyTorch 0.2.0 on Python 3)The --data flag specifies that the pytorch-mnist
概述 实时目标检测旨在以较低的延迟准确预测图像中的物体类别和位置。YOLO 系列在性能和效率之间取得了平衡，因此一直处于这项研究的前沿。...一对多头：在训练过程中为每个对象生成多个预测，以提供丰富的监督信号并提高学习准确性。 一对一头：在推理过程中为每个对象生成一个最佳预测，无需 NMS，从而减少延迟并提高效率。...下图是使用TensorRT FP16 在T4 GPU上的测试结果： 实验和结果 YOLOv10 在 COCO 等标准基准上进行了广泛测试，显示出卓越的性能和效率。...在我的计算机上，配备 Intel(R) Core(TM) i7–7560U CPU @ 2.40GHz，我将首先使用 PyTorch 格式的模型，即 640x640 和 Half，即 fp16 from...，我首先使用 PyTorch 运行模型，结果如下： 单帧测试时间 70~100ms。
Windows版本的libtorch，这下就节省了我们编译Pytorch的时间，直接可以拿来使用，只要稍微配置一下就可以在Windows跑起libtorch了，没有想象中那么多的步骤，大可放心。...下文中使用的代码和之前在Ubuntu中使用的完全相同，我们不需要进行修改。 同样，首先，我们在官网下载适合于Windows的libtorch，因为稳定版出来了，所以我们可以直接拿来使用。...关于模型 这里还有一点需要注意，使用libtorch导入的模型必须是和libtorch相匹配版本的Pytorch导出的模型，也就是说如果我拿我之前在linux端导出的模型(之前我在linux端导出的模型使用的...点击后开始编译，可能会输出一堆警告，这里不用理会： 如果顺利的话，直接开始运行： 在VS中可以运行后，我们可以找到其单独的.exe文件，然后将必要的.dll文件(CPU和GPU的all不同)和模型与...(CPU和GPU)，然后使用cmake配置后，利用VS进行编译就可以直接使用，其中遇到的问题大部分时环境的问题，我们的代码并不需要修改，是可以跨平台的，我也在VS2015和VS2017中进行了测试，都是可以的
1.首先配置Anaconda虚拟环境 在Anaconda Prompt中输入 conda create -n pytorch python==3.7 2.在该环境中安装pytorch 因为前面已经安装了...cuda10.0.130和cudnn，安装与之匹配的pytorch版本， 官网中寻找，但是官网对应的命令貌似不太对（会有报错），最后看的是这个回答的命令。...输入命令： print(torch.cuda.is_available()) 4.在pycharm中使用pytorch 同样可以验证 这两个环境在这里切换，因为tensorflow-gpu...需要的python版本是3.6，所以没有把tensorflow和pytorch装在一个环境中。...如果要卸载pytorch的话，进入相应环境在命令行中输入如下命令： pip uninstall torch 如果使用的conda命令安装的pytorch，则用如下命令： conda uninstall
最近身边的一些朋友们都开始从tensorflow转战Pytorch等，Tensorflow使用静态编译的计算图并在单独的运行时环境中运行大部分应用程序，与Tensorflow相比，PyTorch允许你完全使用...在程序结束时，我们必须再次关闭FileWriter。 log_scalar，log_image，log_plot和log_histogram函数都将tag和global_step作为参数。...使用此函数，你可以直接在Tensorboard中显示任意matplotlib figures ： ?...在浏览器中打开tensorboard的正确姿势如下： 在当前目录下打开终端，输入命令： $tensorboard --logdir=logs 如果出现错误，端口不可用等情况，可以指定port参数或者...作者的GitLab上也有其他有趣的代码和项目，感兴趣的可以查看以下链接：https://gitlab.com/branislav.hollander 其中就包括了作者写的tensorboard使用代码
「@Author：Runsen」 有时候，在处理大数据集时，一次将整个数据加载到内存中变得非常难。 因此，唯一的方法是将数据分批加载到内存中进行处理，这需要编写额外的代码来执行此操作。...对此，PyTorch 已经提供了 Dataloader 功能。 DataLoader 下面显示了 PyTorch 库中DataLoader函数的语法及其参数信息。...下面介绍如何使用DataLoader功能处理 PyTorch 的内置 MNIST 数据集。...通常在处理图像数据集时使用，并且可以帮助对图像进行规范化、调整大小和裁剪。 对于 MNIST 数据集，下面使用了归一化技术。 ToTensor()能够把灰度范围从0-255变换到0-1之间。...Dataloader 在将大量数据批量加载到内存中的作用。
一、添加单个IP地址： 在/etc/sysconfig/network- s/中新建文件ifcfg-eth0:*，*为数字序号，多个IP则依次增大 以0为例，建立文件ifcfg-eth0:0 cd /...network- s/ vi ifcfg-eth0:0 输入内容格式： DEVICE=eth0:0 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes BOOTPROTO=static IPADDR=要添加绑定的...IP地址 NETMASK=子网掩码 GATEWAY=网关地址 二、批量添加多个IP地址： 在/etc/sysconfig/network- s/中新建文件ifcfg-eth0-range0 vi /etc
官网链接 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.max.html#torch.max 2....解释+案例 2.1 torch.max(input) → Tensor 返回input中所有元素中的最大值 案例: a = torch.randn(1, 3) a 输出： tensor([[ 0.0557...input, dim, keepdim=False, *, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 返回一个namedtuple(values, indices), values是在指定...dim下，input中每行的最大值；indices是最大值所在索引。...官网参考链接 : https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nonzero.html#torch-nonzero 2.
1、普通方法： 在/etc/sysconfig/network- s/中新建文件ifcfg-eth0-range0 vi /etc/sysconfig/network- s/ifcfg-eth0-range0...network.service 即可 centos7服务器主网卡绑定多ip实践演示： https://cloud.tencent.com/developer/article/1360461 centos7服务器添加辅助网卡绑定多...article/1360462 Windows服务器主网卡绑定多ip实践演示： https://cloud.tencent.com/developer/article/1360445 Windows服务器添加辅助网卡及绑定多
参考链接： 在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测 原文链接：http://tecdat.cn/?p=8145 顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。...最后的预处理步骤是将我们的训练数据转换为序列和相应的标签。 您可以使用任何序列长度，这取决于领域知识。但是，在我们的数据集中，使用12的序列长度很方便，因为我们有月度数据，一年中有12个月。...在第二次迭代中，最后12个项目将再次用作输入，并将进行新的预测，然后将其test_inputs再次添加到列表中。for由于测试集中有12个元素，因此该循环将执行12次。...您可以尝试在LSTM层中使用更多的时期和更多的神经元，以查看是否可以获得更好的性能。 ...中使用LSTM解决序列问题 4.Python中用PyTorch机器学习分类预测银行客户流失模型 5.R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 6.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。...检查结果： 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示的图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像 在顶行输入图像，在底部输入重建
第一步 原作者一共写了15篇，这是定死了的， 只需要获取到我已经在丘壑博客上翻译了几篇就可以了，除以总数15篇就得到了百分比。...写CSS是我的弱项，所以我就选择了Bootstrap，完整版的太臃肿了，包含了太多不需要的东西，完整引入也有可能会把现有主题搞乱，所以在 Bootstrap官网上定制化下载了一个最简版的，只包含alert...和 progress部分，其他部分都不要。...因为这是一个页面，slug是genesis-explained，所以就叫page-genesis-explained.php，加入以下代码，作用就是用add_action()把上面的JavaScript脚本和CSS...注册进入WordPress，添加动作的方法可以参考这篇文章 。
下面的例子在模型的前向传播中对 CPU 和 GPU 的活动进行了性能分析，并按总 CUDA 时间排序打印了总结表。...作为一个独立的包，分析器API可以在训练和推理代码中使用。DeepSpeed分析器仍在积极开发中，目前仅包含初始功能。请保持关注，很快会添加更多激动人心的功能。...和DeepSpeed运行时一起使用 当使用 DeepSpeed 进行模型训练时，可以在 deepspeed 配置文件中配置分析器。使用分析器不需要明确的 API 调用。...可以通过在 deepspeed 的配置 json 文件中添加以下字段来启用分析器。...这将停止模型中的浮点运算计数。 end_profile()-进行清理。这将清理在性能分析过程中添加到模型的性能分析属性。
用途：PHP中的Cookie具有非常广泛的使用，经常用来存储用户的登录信息，购物车等，且在使用会话Session时通常使用Cookie来存储会话id来识别用户，Cookie具备有效期，当有效期结束之后，...一般情况下，大多是使用所有路径的，只有在极少数有特殊需求的时候，会设置路径，这种情况下只在指定的路径中才会传递cookie值，可以节省数据的传输，增强安全性以及提高性能。...使用session 在PHP中使用session非常简单，先执行session_start方法开启session，然后通过全局变量$_SESSION进行session的读写。...用户在登录成功以后，通常可以将用户的信息存储在session中，一般的会单独的将一些重要的字段单独存储，然后所有的用户信息独立存储。...$_SESSION['uid'] = $userinfo['uid']; $_SESSION['userinfo'] = $userinfo; 一般来说，登录信息既可以存储在sessioin中，也可以存储在
像 GitHub、GitLab 和 BitBucket 这样的平台通过在云端托管 git 仓库，使使用 git（尤其是在团队项目中）更加用户友好，开发人员可以在云端存储、共享和与他人协作编写代码。...如何在 Git 中使用分支 与其直接在主分支上工作，每个人都会从主分支创建新的分支来进行实验、修复错误，以及进行一般性的编辑、添加和更改。...在我们的场景中，我们将使用 hello_octo 分支来进行和测试我们的更改，然后将这些更改推送到 GitHub 上的主分支。...在分支之间合并代码 一旦我们最终完成了所有更改和添加 - 并且一切正常* - 就可以合并了。有趣的部分是在我们切换回主分支后（用 git checkout main 说出来！）。...到目前为止，我们一直在使用一个极其简化的示例项目，因为此时最重要的是理解和吸收 git 工作流程。在现实世界中，合并比这要复杂得多 - 例如，如果您的合并出现冲突，会发生什么？
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