- 将PyTorch用于深度学习框架。PyTorch非常灵活，并且有很多文章将其用于实现。 利用scikit-learn一样调用fit来训练pytorch模型，使用skorch可以使训练过程变得简单。 skorch skorch 一个基于pytorch封装兼容scikit-learn的神经网络库 skorch 安装 pip install skorch... 将PyTorch用于深度学习框架。PyTorch非常灵活，并且有很多文章将其用于实现。 利用scikit-learn一样调用fit来训练pytorch模型，使用skorch可以使训练过程变得简单。 skorch skorch 一个基于pytorch封装兼容scikit-learn的神经网络库 skorch 安装 pip install skorch...
- @Author：Runsen 文章目录 什么是 PyTorch？ 张量 张量运算 PyTorch 和 NumPy的转换 AutoGrad 什么是 PyTorch？ 这是一个基于Python的科学计算包，面向两组受众： NumPy的替代品，以利用GPU的力量。 提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台。 张量 张量... @Author：Runsen 文章目录 什么是 PyTorch？ 张量 张量运算 PyTorch 和 NumPy的转换 AutoGrad 什么是 PyTorch？ 这是一个基于Python的科学计算包，面向两组受众： NumPy的替代品，以利用GPU的力量。 提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台。 张量 张量...
- @Author：Runsen 图像识别本质上是一种计算机视觉技术，它赋予计算机“眼睛”，让计算机通过图像和视频“看”和理解世界。 在开始阅读本文之前，建议先了解一下什么是tensor、什么是torch.autograd以及如何在 PyTorch 中构建神经网络模型。 CIFAR-10 数据集 本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集：‘airplane... @Author：Runsen 图像识别本质上是一种计算机视觉技术，它赋予计算机“眼睛”，让计算机通过图像和视频“看”和理解世界。 在开始阅读本文之前，建议先了解一下什么是tensor、什么是torch.autograd以及如何在 PyTorch 中构建神经网络模型。 CIFAR-10 数据集 本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集：‘airplane...
- PyTorch | （1）初识PyTorch 介绍 PyTorch是一个非常有可能改变深度学习领域前景的Python库。我尝试使用了几星期PyTorch，然后被它的易用性所震惊，在我使用过的各种深度学习库中，PyTorch是最灵活、最容易掌握的。 PyTorch的概述 PyTorch的创始人说过他们创作的一个准则——他们想成为当务之急。这意味着我们可以立即执行计... PyTorch | （1）初识PyTorch 介绍 PyTorch是一个非常有可能改变深度学习领域前景的Python库。我尝试使用了几星期PyTorch，然后被它的易用性所震惊，在我使用过的各种深度学习库中，PyTorch是最灵活、最容易掌握的。 PyTorch的概述 PyTorch的创始人说过他们创作的一个准则——他们想成为当务之急。这意味着我们可以立即执行计...
- @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。 DataLoade... @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。 DataLoade...
- PyTorch中用自定义层实现DeepChem的GraphConvLayer 环境 DeepChem 2.4 PyTorch 1.7.0 Python3.7.9 PyTorch中用自定义层实现DeepChem的GraphConvLayer 导入库 import torchfrom torch.utils import datafrom deepchem.f... PyTorch中用自定义层实现DeepChem的GraphConvLayer 环境 DeepChem 2.4 PyTorch 1.7.0 Python3.7.9 PyTorch中用自定义层实现DeepChem的GraphConvLayer 导入库 import torchfrom torch.utils import datafrom deepchem.f...
- @Author：Runsen 文章目录 nn.Linear nn.Relu nn.BatchNorm1d nn.Sequential 第一个神经网络模型 在PyTorch实现模型建立，主要是NN模块。 nn.Linear nn.Linear是创建一个线性层。这里需要将输入和输出维度作为参数传递。 linear = nn.... @Author：Runsen 文章目录 nn.Linear nn.Relu nn.BatchNorm1d nn.Sequential 第一个神经网络模型 在PyTorch实现模型建立，主要是NN模块。 nn.Linear nn.Linear是创建一个线性层。这里需要将输入和输出维度作为参数传递。 linear = nn....
- @Author：Runsen 在逻辑回归中预测的目标变量不是连续的，而是离散的。可以应用逻辑回归的一个示例是电子邮件分类：标识为垃圾邮件或非垃圾邮件。图片分类、文字分类都属于这一类。 在这篇博客中，将学习如何在 PyTorch 中实现逻辑回归。 文章目录 1. 数据集加载 2. 预处理 3. 模型搭建 4. 训练和优化 1... @Author：Runsen 在逻辑回归中预测的目标变量不是连续的，而是离散的。可以应用逻辑回归的一个示例是电子邮件分类：标识为垃圾邮件或非垃圾邮件。图片分类、文字分类都属于这一类。 在这篇博客中，将学习如何在 PyTorch 中实现逻辑回归。 文章目录 1. 数据集加载 2. 预处理 3. 模型搭建 4. 训练和优化 1...
- @Author：Runsen 上次介绍了顺序模型，但是在大多数情况下，我们基本都是以类的形式实现神经网络。 大多数情况下创建一个继承自 Pytorch 中的 nn.Module 的类，这样可以使用 Pytorch 提供的许多高级 API，而无需自己实现。 下面展示了一个可以从nn.Module创建的最简单的神经网络类的示例。基于 nn.Module的类的最低要求是... @Author：Runsen 上次介绍了顺序模型，但是在大多数情况下，我们基本都是以类的形式实现神经网络。 大多数情况下创建一个继承自 Pytorch 中的 nn.Module 的类，这样可以使用 Pytorch 提供的许多高级 API，而无需自己实现。 下面展示了一个可以从nn.Module创建的最简单的神经网络类的示例。基于 nn.Module的类的最低要求是...
- @Author：Runsen 动态计算图 在深度学习中使用 PyTorch 的主要原因之一，是我们可以自动获得定义的函数的梯度/导数。 当我们操作我们的输入时，会自动创建一个计算图。该图显示了如何从输入到输出的动态计算过程。 为了熟悉计算图的概念，下面将为以下函数创建一个： 这里的 x x x 是我们的参数，我们想要优化（最大化或最小化）输出 y y @Author：Runsen 动态计算图 在深度学习中使用 PyTorch 的主要原因之一，是我们可以自动获得定义的函数的梯度/导数。 当我们操作我们的输入时，会自动创建一个计算图。该图显示了如何从输入到输出的动态计算过程。 为了熟悉计算图的概念，下面将为以下函数创建一个： 这里的 x x x 是我们的参数，我们想要优化（最大化或最小化）输出 y y
- 为了感谢网友的支持，端午节加班学习。 本文先讲如何安装，然后举一个ok的使用例子。 首先安装pytorch，我安装的是 pytorch 1.6.0 py3.7_cuda102_cudnn7_0 pytorch 1.下载pytorch3d到本地，主要不要下载master分支的，下载release的版本 ，我这里下载最新的 v0... 为了感谢网友的支持，端午节加班学习。 本文先讲如何安装，然后举一个ok的使用例子。 首先安装pytorch，我安装的是 pytorch 1.6.0 py3.7_cuda102_cudnn7_0 pytorch 1.下载pytorch3d到本地，主要不要下载master分支的，下载release的版本 ，我这里下载最新的 v0...
- # Loss functions import torchimport torch.nn as nn from utils.general import bbox_ioufrom utils.torch_utils import is_parallel def smooth_BCE(eps=0.1): # https://github.com/ultral... # Loss functions import torchimport torch.nn as nn from utils.general import bbox_ioufrom utils.torch_utils import is_parallel def smooth_BCE(eps=0.1): # https://github.com/ultral...
- 原文：https://github.com/mit-han-lab/ProxylessNAS/blob/master/proxyless_nas/model_zoo.py proxyless_gpu 1070 416 8 36ms batch_size最高为20 proxyless_mobile_14 1070 416 8 51ms import t... 原文：https://github.com/mit-han-lab/ProxylessNAS/blob/master/proxyless_nas/model_zoo.py proxyless_gpu 1070 416 8 36ms batch_size最高为20 proxyless_mobile_14 1070 416 8 51ms import t...
- 我测试的速度没有提升 int main(int argc, const char* argv[]){ //size_t len = url.length();//获取字符串长度 char sBuf[1024]; char *ptr; if (GetModuleFileNameA(NULL, sBuf, sizeof(sBuf))) { ptr = strrchr(... 我测试的速度没有提升 int main(int argc, const char* argv[]){ //size_t len = url.length();//获取字符串长度 char sBuf[1024]; char *ptr; if (GetModuleFileNameA(NULL, sBuf, sizeof(sBuf))) { ptr = strrchr(...
- 经过测试，cpu模式中，用Module的方式比直接在推理中展平平均快1~5ms from torch import nnimport torchimport math class Flatten(Module): def forward(self, input): return input.view(input.size(0), -1) 直接展平： ... 经过测试，cpu模式中，用Module的方式比直接在推理中展平平均快1~5ms from torch import nnimport torchimport math class Flatten(Module): def forward(self, input): return input.view(input.size(0), -1) 直接展平： ...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签