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深度学习
pip使用镜像源安装pytorch的代码
使用镜像源安装PyTorch在使用Python进行深度学习开发时,PyTorch是一个非常受欢迎的深度学习框架。在安装PyTorch时,我们通常会使用pip工具来进行安装。有时候,由于网络问题或者国内访问速度慢的原因,我们可能需要使用镜像源
镜像源
深度学习
依赖包
admin
5月前
21
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pytorch tensor onehot编码 pytorch输出tensor
机器学习需要掌握数据处理工具Pandas、Numpy,同理,深度学习也需要掌握相应的数据处理工具,在Pytorch中数据存储在张量Tensor和变量Variable之中,本篇将介绍它们的基本用法以及与之相关的常用函数。掌握必要的基础知识,让
数据
深度学习
数据处理
admin
5月前
18
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基于机器学习的植物种类识别系统的设计与实现代码 植物识别软件原理
摘要:该项目是基于Keras的VGG16模型微调实现的深度学习花朵识别检测系统,使用Python语言中的cv2和numpy库对图像进行预处理,使用keras的ImageDataGenerator进行数据增强,采用Pyqt5实现功能的可视化,
深度学习
tensorflow
机器学习
卷积
数据
admin
5月前
23
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tensorflow与python版本的对应关系 tensorflow和python
安装 Python 和 TensorFlow2.01.1 Python 安装1.1.1 Anaconda 的下载与安装1.1.2 Python 编程平台 PyCharm 下载1.2 TensorFlow2.0 安装1.2.1 CPU 版本
tensorflow
深度学习
python
CUDA
环境变量
admin
5月前
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数据科学中的Python:NumPy和Pandas入门指南
数据科学是当今数字时代中的一个重要领域,而Python是数据科学家们最喜爱的编程语言之一。在这篇博客中,我们将介绍Python中两个强大的库——NumPy和Pandas,它们在数据处理和分析中发挥着重要作用。NumPy简介NumPy是用于科
NumPy
数据科学
深度学习
admin
6月前
24
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DeLighT :深度和轻量化的Transformer
基于注意力的Transformer网络被广泛用于序列建模任务,包括语言建模和机器翻译。为了提高性能,模型通常通过增加隐藏层的维度来扩展,或者通过堆叠更多的Transformer块来扩展。例如,T5使用65K的隐藏层参数,GPT-3使用96个
深度学习
机器学习
transformer
注意力机制
缩放
admin
6月前
17
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gpu有多少线程 gpu有线程吗
CPU:擅长流程控制和逻辑处理,不规则数据结构,不可预测存储结构,单线程程序,分支密集型算法GPU:数据并行计算,规则数据结构,可预测存储模式一般而言,并行部分在GPU上运行,串行部分在CPU运行,CPU负责总体的程序流程,而GPU负责具体
gpu有多少线程
深度学习
人工智能
CUDA
include
admin
6月前
21
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pytorch 推荐系统github pytorch入门项目
搭建基础网络结构 调参方法及技巧 动态图:编好程序即可执行 静态图:先搭建好计算图,后运行,允许编译器进行优化;代码编程复杂,调试不直观 pytorch基于动态图,编程简单,但是部署起来比较麻烦 张量 张量就是多个矩阵的复合拼接,多个矩阵的
pytorch
深度学习
python
取整
动态图
admin
6月前
20
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交叉熵损失函数深度学习曲线 交叉熵损失函数图像
读懂交叉熵损失函数1,什么是交叉熵损失2,以图片分类问题为例,理解交叉熵损失函数3,从0开始实现交叉熵损失函数4,[结合视频讲解](https:www.bilibili.comvideoBV1Kv4y1u7e9?spm_id_from=3
交叉熵损失函数深度学习曲线
深度学习
python
损失函数
数据
admin
6月前
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深度学习 多层 是如何做正则化的 批正则化层
批正则化(Batch Normalize,BN)是2015年由Sergey Ioffe提出的方法,用于消除神经网络上一层不同分布的输入导致本层参数更新困难。由于各个层的卷积核参数不同,根据反向传播法则我们知道,及结果越大对梯度的影响也就越大
深度学习 多层 是如何做正则化的
深度学习
批正则化
Batch Normalization
标准差
admin
6月前
28
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django目标检测 目标检测 grad cam
总结:Grad-CAM是一种CAM的变式,使用回传的梯度作为权对特征图的每个通道进行加权求和。附Grad-CAM的论文出处:https:arxiv.orgabs1610.02391附Grad-CAM的实现代码(里面有好多各种各样的CAM):
django目标检测
深度学习
python
计算机视觉
人工智能
admin
6月前
16
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yolox多gpu訓練 yolov5开启多gpu训练
本来是用doc写的,直接复制到这里很多图片加载缓慢,我直接把doc上传到资源里面了,0积分下载:一、环境搭建1.1环境搭建参考链接.2Anaconda官网下载最新版,安装时勾选上添加系统环境变量。PS:整合开发环境,Anaconda是基于c
yolox多gpu訓練
python
tensorflow
深度学习
YOLO
admin
6月前
22
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怎么在超算平台上使用python 超算平台搭建
点击链接https:cloud.blsc.cn进入网页版或下载客户端,使用北京超级云计算中心账号登陆环境信息加载总结#!binbash#加载模块module load anaconda2021.05module load cuda11.1m
怎么在超算平台上使用python
云计算
深度学习
python
数据集
admin
6月前
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TensorFlow Lite API框架 tensorflow架构
TensorFlow是Google开发的第二代分布式机器学习系统。于2015年11月在Github上开源,并于2017年1月发布了1.0版本的预览,API接口趋于稳定。目前TensorFlow正处于快速迭代中。有大量的新功能及性能优化在持
机器学习框架
go
Google
深度学习
admin
6月前
21
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yolov5GPU训练环境 yolov5训练过程
目录注意:本文为记录,非教程一、配置yaml文件:1、创建了gesture_image.yaml文件:2、添加配置需要参量:二、修改train.py接收参数函数parse_opt()的默认值三、训练:四、数据增强:1、格式转换:yolo2x
yolov5GPU训练环境
YOLO
深度学习
python
xml
admin
6月前
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跨模态异质图像识别 跨模态检索算法
出处:关键词:文本模态特征集图像模态特征集相似性度量子空间方法不同模态样本对信息深度学习方法哈希变换方法主题模型方法深度学习的特征抽取能力平均精度(Average Precision)平均精度均值(Mean Average Precisio
跨模态异质图像识别
模态
深度学习
主题模型
admin
6月前
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查看容器有没有cuda 查看cuda是否可用
文章目录检测代码:代码逐行剖析:1. `torch.version.cuda`2. `torch.__version__` .3. `torch.cuda.is_available()`4. `torch.cuda.device_coun
查看容器有没有cuda
pytorch
深度学习
CUDA
人工智能
admin
6月前
24
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ubuntu如何配置zabbix 客户端 ubuntu怎么配置环境
从零开始配置环境从开始到放弃之还能坚持一下基本配置终端查看硬盘情况换源安装显卡驱动(cuda自带显卡驱动可以不装)安装cuda出现的问题安装cudnn通过源码配置深度学习环境python安装opencv安装caffe通过虚拟空间构建深度学
ubuntu
linux
python
tensorflow
深度学习
admin
6月前
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opencv 手臂检测 opencv应用于机械臂抓取
机器人工程实践1.实验题目:基于opencv的木块分拣实验1.1实验目的:掌握编写c++程序脚本并部署到硬件设备的能力;内置API配合opencv来操作机械臂进行物块的分拣2.实验软件环境的搭建2.1 所需要安装的软件3.关于手眼标定3.
opencv 手臂检测
深度学习
机械臂
API
角点检测
admin
6月前
23
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alua存储 ai存储
前言回顾上一篇《AI 场景的存储优化之路》中,我们分析了AI场景中分布式文件存储面临三大挑战:海量文件、小文件访问性能、目录热点,其中对目录热点问题做了详细分析,并介绍了YRCloudFile在该问题上的方案实现。而文中提到的元数据的静态子
alua存储
深度学习
云存储
分布式存储
元数据
admin
6月前
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