张量（Tensors）：PyTorch的核心数据结构，用于存储和操作多维数组。 自动微分（Autograd）：PyTorch的自动微分引擎，可以自动计算梯度，这对于训练神经网络至关重要。 数据加载和预处理：了解如何使用PyTorch的数据加载器（DataLoader）和转换（Transform）来加载和预处理数据。 神经网络模型： 常用的神经网络层：如全连接层、卷积层、循环层等。 常用的神经网络结构：如多层感...

TensorFlow和PyTorch是两个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。它们在许多方面都有相似之处，但也有一些重要的区别。 动态图和静态图： TensorFlow使用静态图，即在定义完整计算图后再执行计算。这种方式适合于静态场景，例如在模型训练过程中图结构不会改变的情况下。PyTorch使用动态图，允许用户在执行过程中更灵活地修改计算图。这种方式适合于需要在模型训练过程中进行动态性操作的场景...

在 PyTorch 中构建神经网络通常有以下几种方法。每种方法都有其特定的应用场景，选择哪种方法取决于你的具体需求，例如模型的复杂度、是否需要多 GPU 训练、是否需要自定义层或操作等。在实践中，这些方法往往是相互结合使用的，以达到最佳的性能和灵活性。 1.构建方法的介绍 在 PyTorch 中构建神经网络通常有以下几种方法： 使用 torch.nn.Sequential： 通过简单地按顺序堆叠预定义的神经网络...

  目录 一、深度学习基础 1.1 神经网络简介 1.2 激活函数 1.3 损失函数 1.4 优化算法 二、PyTorch基础 2.1 PyTorch简介 2.2 张量操作 2.3 构建神经网络  2.4训练模型 2.5 模型评估 三、PyTorch实战 3.1 数据加载与预处理 3.2 模型定义与训练 3.3 模型评估与调优 3.4 模型保存与加载 四、深度学习的实际应用 4.1 图像分类 4.1.1 数据集...

l="Loss", alpha=0.8) plt.xlabel("Epoch")plt.ylabel("Loss") plt.legend() plt.show() 五、个人总结 本周学习了如何使用Pytorch识别车牌 ...

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！ 本文亮点...

nn.ConvTranspose2d 模块是用于实现二维转置卷积（又称为反卷积）的核心组件。本文将详细介绍 ConvTranspose2d 的概念、工作原理、参数设置以及实际应用。 本文的说明参考了PyTorch的官方文档 1. 转置卷积概述 转置卷积（Transposed Convolution），有时也被称为“反卷积”（尽管严格来说它并不是真正意义上的卷积的逆运算），是一种特殊的卷积操作，常用于从较低分辨...

1 模型简介 在上节比较了 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和 自注意力（self‐attention）。值得注意的是， 自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来 设计深度架构 是很有 吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng et al., 2016, Lin et al., 2017, Paulus et al., 20...

基于picklerpc的pytorch单算子测试[单算子远程测试] 一.服务端二.客户端 通过主流大模型测试程序-用于导出算子列表 得到了算子类型及参数信息。我希望对比每个算子在不同硬件平台上的性能和误差。如果将所有的结果都存成文件,则占用空间太大。下文演示了如何使用picklerpc 将算子类型及参数传递到远程服务器测试 一.服务端 from picklerpc import PickleRPCServer...

课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，此节课很详细，笔记记的比较粗，这个视频课是需要有点深度学习数学基础的，如果没有数学基础，可以一边学一边查一查 1. Transforms 我们导入到数据集中的图片可能大小不一样，数据并不总是以训模型所需的最终处理形式出现。我们使用Transforms对数据进行一些操作，使其适合训练（比如统一图片的像素值）...