PyTorch

1、dataset：（数据类型 dataset） 输入的数据类型,这里是原始数据的输入。PyTorch内也有这种数据结构。 2、batch_size：（数据类型 int） 批训练数据量的大小，根据具体情况设置即可（默认：1）。PyTorch训练模型时调用数据不是一行一行进行的（这样太没效率）， »

介绍 这是我的第一篇文章。在研究机器学习时，我在使用 Pytorch 和 Pytorch Geometric 构建 GPU 环境时遇到了很多麻烦，所以我想留下我构建环境所做的工作。我希望这可以帮助任何处于类似情况的人。 环境 操作系统 语 GPU Windows 11 家庭 64 位 蟒蛇 »

MMClassification是一个基于PyTorch的开源图像分类工具箱，是OpenMMLab项目的一部分，源码传送门，最新发布版本为v0.23.2，License为Apache-2.0。它支持在Windows、Linux和Mac上运行。 1.安装：使用conda安装 (1).创建openm »

这篇文章主要介绍了Pytorch中的tensor数据结构实例代码分析的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Pytorch中的tensor数据结构实例代码分析文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。 torch.Tensor tor »

摘要：本文中我们介绍的 AnimeGAN 就是 GitHub 上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具，可以实现快速的动画风格迁移。 本文分享自华为云社区《AnimeGANv2 照片动漫化：如何基于 PyTorch 和神经网络给 GirlFriend 制作漫画风头像？【秋招特训】》，作者：白鹿第一帅 。 ... »

目录 torch.Tensor Tensor 数据类型 view 和 reshape 的区别 Tensor 与 ndarray 创建 Tensor 传入维度的方法 torch.Tensor torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于 numpy 的 array。 »

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py ... »

目录 一、PyTorch是什么？ 二、程序示例 1.引入必要库 2.下载数据集 3.加载数据集 4.搭建CNN模型并实例化 5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器 6.训练函数 7.测试函数 8.运行 三、总结 前言： 本篇文章基于卷积神经网络CNN，使用PyTorch实现MNI »

你好！稳定的扩散故事！ 概括 我尝试创建一种结合自动图像生成和自动文本生成的机制来创建无限数量的图像。 结果自昨天以来，图像一直在增长。具体来说，它看起来像这样。 什么是稳定扩散 它以一种很好的方式从文本创建图像。 引用：https://gigazine.net/news/20220824 »

用机器学习补充低分辨率人脸 例如，让我们关注下图中两个绿色方块的面。 放大后，两张脸是模糊的。 用 VQFR 对此进行补充。 补充了皮肤纹理等细节。 用法 推理 Colab 设置 git clone https://github.com/TencentARC/VQFR.git cd VQF »

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 ... »

这篇文章主要介绍“PyTorch中Tensor和tensor的区别是什么”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“PyTorch中Tensor和tensor的区别是什么”文章能帮助大家解决问题。 Tensor和tensor的区别 本文列举的框架源码基于P »

本篇内容介绍了“Broadcast广播机制在Pytorch Tensor Numpy中如何使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！ 1.什么是广播机制 根据线性代数的运算规则我们知道，矩阵运 »

大约在这个时候，我有机会将 Seq2Seq 模型的源代码组与 Attention 使用我过去编写的用于练习目的的日语 BERT 放在一起。既然是练习目的，我应该知道性能，但我希望它对那些想做同样事情的人有所帮助。 概述 2020 年，我在技术大学期间的毕业研究中使用 BERT 创建了一个对话系统， »

本文介绍一些避免transformers的OOM以及训练等流程太漫长的方法，主要参考了kaggle notebook Optimization approaches for Transformers | Kaggle，其中梯度累积Gradient Accumulation，冻结Freezing已经在 ... »

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。 ... »

torch.stack() 和 torch.cat() 都可以按照指定的维度进行拼接，但是两者也有区别，torch.satck() 是增加新的维度进行堆叠，即其维度拼接后会增加一个维度；而torch.cat() 是在原维度上进行堆叠，即其维度拼接后的维度个数和原来一致。具体说明如下： torch.s ... »

维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子： import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x. ... »

 关于autoencoder的内容简介可以参考这一篇博客，可以说写的是十分详细了https://sherlockliao.github.io/2017/06/24/vae/   盗图一张，自动编码器讲述的是对于一副输入的图像，或者是其他的信号，经过一系列操作，比如卷积，或者linear变换，变换得到一个向量，这个向量就叫做对这个图像的编码，这个过程就叫做encoder，对于一个特定的编码，经过一 »

函数实现从当前张量中从某个维度选择一部分序号的张量 tensor.select_index(dim, index) 对于一个二维张量feature： 第一个参数 参数0表示按行索引，1表示按列进行索引 第二个参数 是一个整数类型的一维tensor，就是索引的序号 二维张量举例： 三维张量举例： 另一种使用方式： torch.select_index(tensor, dim, index »