PyTorch 教程    torch.stack()函数的使用详解
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1、torch.stack()函数的作用torch.stack()函数的参数形式为：torch.stack(inputs,dim=0,out=None)，其作用是将若干个形状相同的张量在dim维度上连接，生成一个扩维的张量。比如，我们原本有若干个2维张量，连接之后可以得到一个3维的张量。2、torch.stack()函数的参数说明(1)inputs[...]
PyTorch 教程    CUDA安装介绍
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CUDA是英伟达开发出的GPU计算框架。英伟达是制造GPU的公司，它为了让人们更好地使用自家生产出来的GPU，所以开发出CUDA用于操作GPU。如果没有CUDA，直接操作GPU则是一件非常困难的事情。我们买回的带英伟达GPU的新电脑，会自带GPU显卡驱动，显卡驱动的版本号制约着你将来要安装的CUDA。运行nvidia-smi命令，我们可以查看自己显[...]
PyTorch 教程    Adam优化器（理论、公式、代码）
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这篇文章介绍的不错，分享给大家：https://blog.csdn.net/m0_48923489/article/details/136863726
PyTorch 教程    PyTorch 叶子节点和非叶子节点的理解
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1、什么是叶子节点PyTorch的最大特点是动态计算图，计算图是用来描述运算的有向无环图。计算图有两种主要元素：结点（Node）和边（Edge）。结点表示数据，例如张量，而边表示运算，例如加、减、乘、除、卷积等。对于节点而言，又分为叶子节点和非叶子节点。我们通常关注的叶子节点，那什么叶子节点呢？PyTorch中的张量tensor有一个属性是is_l[...]
PyTorch 教程    PyTorch 设置随机数 torch.manual_seed 详细介绍
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1、PyTorch设置随机数的目的在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果。当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的，在PyTorch中，通过设置全局随机数种子可以实现这个目的。2、PyTorch seed 设置方式seed = 0 torch.manual_seed(seed) [...]
飞燕AI训练营    飞燕AI训练营月度总结（2024年4月-5月）
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大家好，我是站长飞燕。AI训练营在过去的两个月时间里，吸纳了几十名新同学的加入，感谢大家的信任和支持！希望是本无所谓有，无所谓无的。这正如地上的路，其实地上本没有路，走的人多了，也便成了路。正是由于站长飞燕的不断坚持和探索，所以才能踏出一条新路。我记得自己当年在毕业季找工作的时候，屡屡受挫，那个时候十分后悔，后悔自己没有提前花钱报个辅导班，以至很多[...]
飞燕AI训练营    AI公开课：YOLO相关技术公开课
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本次公开课通过腾讯会议的形式召开，仅仅面向AI训练营的各位同学，具体安排如下所示。公开课时间：2024年4月19日（星期五），晚上20点到21点。公开课内容：YOLO相关技术的分享与讨论提醒：如果大家因故不能参加，没有关系。本月的学习重心是YOLO，意味着你有一个月的时间来钻研它，所以一次缺席不会有太大问题。另外，公开课没有录播，因为讲的比较散，学[...]
PyTorch 教程    PyTorch最新版本是多少？
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提示：本文更新于2024年9月27日PyTorch是一个由Facebook的人工智能研究团队开发的开源深度学习框架，发布于2016年。如今PyTorch已经成为全球最流行的深度学习框架，建议大家以PyTorch为主，谨慎选择TensorFlow或者Paddle（百度飞桨）。1、PyTorch最新版本是多少？当前PyTorch的最新版本是：PyTor[...]
飞燕AI训练营    飞书裁员启示录：找工作之前要擦亮眼睛
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提示：本内容来源于AI训练营的分享，希望各位成员在找工作的时候，多开阔眼界，多了解各个行业的特点。最近字节跳动的飞书大裁员引起了业内关注，对于毕业季的学生，在找工作的时候，应该了解to B软件的行业特点，从而擦亮眼睛，避免走了弯路。飞书属于to B软件，而to B软件想要利润的话注定规模就大不起来。虽然这种情况有点违背软件行业的边际效应理论，但是现[...]
PyTorch 教程    PyTorch whl文件的安装
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1、PyTorch whl文件安装当我们需要安装特定CUDA版本的PytTorch的时候，掌握whl文件的安装则是十分必要。PyTorch whl文件的下载地址是：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html1.1、PyTorch版本与Python版本的关系安装PyTorch要注意对应Pyth[...]
PyTorch 教程    PyTorch的module的state_dict函数介绍
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在PyTorch中，torch.nn.Module模块中的state_dict函数获得的一个字典变量，其存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数，如下所示：代码1：import torch.nn as nn module = nn.Linear(2, 2) print(module.state_dict().keys())代码2：import t[...]
PyTorch 教程    torch.is_storage 函数介绍
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1、torch.is_storage(obj)函数介绍测试obj是不是storage类型，如果是的话就返回True，否则返回False。2、什么是Storage？在PyTorch中，Tensor 分为头信息区(Header)和存储区(Storage)。头信息区(Header)主要存储Tensor的形状(size)、步长(stride)、数据类型(t[...]
PyTorch 教程    Tensor的grad属性详细介绍
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1、Tensor的grad属性介绍PyTorch的Tensor有个grad属性，默认情况下，该属性为None，当第一次调用backward()计算梯度时，此属性被赋值，其值为计算的梯度。并且，将来对backward的多次调用之后，还会累积梯度，所以大家要记得清空梯度。2、Tensor的grad应用举例import torch x = torch.[...]
PyTorch 教程    torch.is_tensor 使用介绍
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torch.is_tensor 简介torch.is_tensor(obj)，此方法很直观，如果obj是tensor的话返回true，否则返回false。与此方法对应的另一个方法是：isinstance(obj, Tensor)。需要注意的是，torch.is_tensor(obj)是torch的一个方法，而isinstance(obj, Tens[...]
PyTorch 教程    PyTorch LazyLinear 惰性模块使用介绍
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1、LazyLinear 简介PyTorch提供一个惰性的线性层，这个模块的作用就是可以帮助我们实现惰性初始化参数，另外，还不必在定义线性层的时候同时指定输入维度和输出维度，只需要指定输出维度即可，对于输入维度采用自动推断的方式。总之，LazyLinear 类的功能和作用有下面三点：（1）自动推断输入维度的大小。这个类允许用户在初始化时不指定输入特[...]
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