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了解Pytorch|Get Started with PyTorch

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,

从 Numpy+Pytorch 到 TensorFlow JS：总结和常用平替整理

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

Pytorch模型量化

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 和 tensorflow的 upsampling 互通代码

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(

Pytorch 之调用中间层的结果

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

pytorch简单实现神经网络

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): '

pytorch的学习率调整策略

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_

基于anaconda3的Pytorch环境搭建

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

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

pytorch加速训练过程（单机多卡）

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self.register_buffer()

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

pytorch中的forward()的使用与解释

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负荷预测pytorch实现版本

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

wenet在arm64开发板rk3588编译踩坑记录

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

使用LSTM进行时间序列预测PyTorch版本

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

Pytorch——Dataset&Dataloader

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

8. PyTorch生态简介

pytorch转为mindspore模型

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

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

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

PyTorch中的CUDA操作

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. PyTorch主要组成模块（3）

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

使用Pytorch手写ViT — VisionTransformer

《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，

深度学习之模型部署【4】-libtorch入门 - pytorch部署torchscript 以及 c++ libtorch 调用 pytorch 模型

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