Yann Lecun-纽约大学-深度学习(PyTorch)

整体流程为：.pth->.onnx->.plan(或.trt，二者等价)需要的工具和包：Docker，Pytorch，ONNX，onnxruntime，TensorRT（trtexec和polygraphy）.pth到.onnx这里以SwinIR(https://github.com/JingyunLiang/SwinIR)预训练模型为例init_torch_model()函数主要是对模型初始化，这里是......

文章目录概要整体架构流程技术名词解释技术细节小结源码链接：GitHub-AlexeyAB/darknet:YOLOv4/Scaled-YOLOv4/YOLO-NeuralNetworksforObjectDetection(WindowsandLinuxversionofDarknet)概要1.1模型架构YOLOv4项目实现了YOLOv4算法的网络架构，......

文章目录1.介绍2.参数详解3.用法4.参考1.介绍torch.utils.data.DataLoader是PyTorch提供的一个用于数据加载的工具类，用于批量加载数据并为模型提供输入。它可以将数据集包装成一个可迭代的对象，方便地进行数据加载和批处理操作。PytorchDataLoader的详细官......

分组查询注意力(GroupedQueryAttention)是一种在大型语言模型中的多查询注意力(MQA)和多头注意力(MHA)之间进行插值的方法，它的目标是在保持MQA速度的同时实现MHA的质量。这篇文章中，我们将解释GQA的思想以及如何将其转化为代码。GQA是在论文GQA:TrainingGeneraliz......

1.并行训练与非并行训练        在训练深度神经网络时，我们一般会采用CPU或GPU来完成。得益于开源传统，许多算法都提供了完整的开源代码工程，便于学习和使用。随着GPU的普及，GPGPU已经占据了大部分的训练场景。        我们在这里仅以GPU训练场景做一些说明。......

torchvision.transforms.CenterCrop==＞从图像中心裁剪图片transforms.CenterCroptorchvision.transforms.CenterCrop(size)功能：从图像中心裁剪图片size:所需裁剪的图片尺寸transforms.CenterCrop(196)的效果如下：（也可以写成transforms.CenterCrop((196,196))）如果裁剪......

1.参考：https://developer.apple.com/metal/pytorch/2.具体实现：2.1RequirementsMacM芯片或者AMD的GPUmacOS12.3orlaterPython3.7orlaterXcodecommand-linetools: xcode-select--install2.2准备anac......

BasicallytheDataLoaderworkswiththeDatasetobject.SotousetheDataLoaderyouneedtogetyourdataintothisDatasetwrapper.Todothisyouonlyneedtoimplementtwomagicmethods:__getitem__and__len__.The__getitem__takesanindexandretu......

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理  U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体，U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构，不仅在医学图像分析中大放异彩，更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用......

1.添加通道condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/condaconfig--addchannelscondaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.bfs......