摘要图 1 PyCharm安装 pycharm是一个用于计算机编程的集成开发环境，主要用于python语言开发。 Windowsx64(exe)是为基于x86-64架构的64位Windows操作系统设计的。这种安装程序可以在大多数主流PC上运行，包括使用英特尔和AMD处理器的电脑。WindowsARM6

环境我这里用的是Anaconda最新的版本24.9.2，创建的pyton版本是3.9，虚拟环境名叫pytorch，下载的pytorch版本是12.1初步配置创建虚拟环境首先进入Anaconda的终端，然后运行condacreate-nxxxpython=3.9创建一个虚拟环境，这里xxx是虚拟环境的名字，后面跟着的是python的版本然后用con

本系列为跟练小土堆每集代码，然后进入李宏毅机器学习教程。在系列中会敲完所有视频中代码，并且在注释详细写出感悟和易错点。欢迎大家一起交流！最前面的神经网络和卷积，可以移步我的另一个帖子池化层只提取一部分特征，可以大大的加快训练速度最后输出类似于马赛克的效果'池

示例：importtorchbox=torch.tensor([[[0.1000,0.2000,0.5000,0.3000],[0.6000,0.6000,0.9000,0.9000],[0.1000,0.1000,0.2000,0.2000]],[[0.1000,0.2000,0.5000,0.3000],[0.6000,0.6000,0.9000,0.9000],

目录说明说明libtorch使用MSVC编译，需要本机安装，并在IDE中使用MSVC工具链。下载官方libtorch包，或者本机安装了python环境，并且安装了pytorch。（pytorch核心是c++编写的，pytorch包含了libtorch的所有内容）编译最好使用与libtorch相同的版本，debug/release，避免各种链接问题。下面的配

教程目的：yolov8的安装配置到训练模型，并完成使用模型进行识别前提注意：yolov8要求Python需要版本必需大于等于3.10，我用的Python3.12.3，这里分享下Python3.12.3的安装器=>夸克网盘分享以及教程中用到的yolov8源码、权重文件、GPU配套版本的Torch=> 夸克网盘分享大致步骤1.

目录#利用datasets准备数据集（训练数据集和测试数据集）#训练数据集#测试数据集#length长度获得数据集长度#利用DataLoader来加载数据集#创建网络模型#损失函数#优化器#设置训练网络的一些参数#记录训练的次数#记录测试的次数#训练的轮数#添加tenso

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基本原理样本的干净标签后验概率\(P(\mathbf{Y}|X=\mathbf{x})\)，可通过噪声标签的后验概率\(P(\bar{\mathbf{Y}}|X=\mathbf{x})\)和噪声转移矩阵\(T(\mathbf{x})\)得到，即：\[P(\bar{\mathbf{Y}}|X=\mathbf{x})=T(\mathbf{x})P(\mathbf{Y}|X=\mathbf{x})\]其中\(T_{ij}(\mathbf

一、前言   离线推理能够在模型训练完成后，特别是在处理大规模数据时，利用预先准备好的输入数据进行批量推理，从而显著提高计算效率和响应速度。通过离线推理，可以在不依赖实时计算的情况下，快速生成预测结果，从而优化决策流程和提升用户体验。此外，离线推理还可以降低云计算成本

目录0.前言1.学习表征1.1缺少的成分：数据1.2缺少的成分：硬件2.AlexNet(代码实现)2.1模型设计2.2激活函数2.3容量控制和预处理2.4读取数据集2.5 训练AlexNet3. AlexNet复杂度对比LeNet小结0.前言课程全部代码（pytorch版）已上传到附件本章节为原书

1、查找最优的ResNet50预训练版本从具体的预训练模型目录 <notitle>—Torchvision0.20documentation 中，可以知道表现最好的ResNet50版本2、加载ResNet50预训练模型加载预训练模型使用TorchVision方式，torch.hub.load方式本文不再研究。fromtorchvisionimportmodels

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（四）ContributionGuideTheremaystillbemanyincompleteaspectsinthisproject.Welookforwardtoyourcontributionstotherepositoryinthefollowingareas.Ifyoucompletetheworkmentionedaboveandarewillingto

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（十一）.\cogvideo-finetune\sat\sgm\modules\encoders\__init__.py请提供需要注释的代码，我将为您添加注释。.\cogvideo-finetune\sat\sgm\modules\video_attention.py#导入PyTorch库importtorch#从上级模块导入必要的组件from.

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（十三）VideoCaptionTypically,mostvideodatadoesnotcomewithcorrespondingdescriptivetext,soitisnecessarytoconvertthevideodataintotextualdescriptionstoprovidetheessentialtrainingdatafortext-to-vid

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（十二）.\cogvideo-finetune\sat\vae_modules\autoencoder.py#导入所需的标准库和第三方库importlogging#日志库，用于记录信息importmath#数学库，提供数学函数importre#正则表达式库，用于字符串匹配importrandom#随机数库，

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（十）.\cogvideo-finetune\sat\sgm\modules\diffusionmodules\sampling.py#部分移植自https://github.com/crowsonkb/k-diffusion/blob/master/k_diffusion/sampling.py"""#从类型提示模块导入字典和联合类型fromtypingimportDict

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（七）.\cogvideo-finetune\sat\sgm\modules\autoencoding\regularizers\base.py#导入抽象方法和类型注解fromabcimportabstractmethod#导入任意类型和元组类型fromtypingimportAny,Tuple#导入PyTorch和功能模块importtorc

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（二）.\cogvideo-finetune\inference\cli_demo.py#脚本说明：演示如何使用CogVideoX模型通过HuggingFace`diffusers`管道生成视频"""ThisscriptdemonstrateshowtogenerateavideousingtheCogVideoXmodelwiththeHuggingF

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（八）.\cogvideo-finetune\sat\sgm\modules\autoencoding\vqvae\movq_enc_3d.py#pytorch_diffusion+derivedencoderdecoderimportmath#导入数学库，提供数学函数importtorch#导入PyTorch库，用于深度学习importtorch.nnasnn

CogView3&CogView-3Plus微调代码源码解析（四）.\cogview3-finetune\sat\sgm\modules\diffusionmodules\sampling_utils.py#导入数学库以进行数学运算importmath#导入PyTorch库以进行张量操作importtorch#从SciPy库导入积分函数fromscipyimportintegrate#从

CogView3&CogView-3Plus微调代码源码解析（二）.\cogview3-finetune\sat\sgm\models\__init__.py#从同一模块导入AutoencodingEngine类，用于后续的自动编码器操作from.autoencoderimportAutoencodingEngine#注释文本（可能是无关信息或标识符）#XuDwndGaCFo.\cogview3-fi

diffusers源码解析（六）.\diffusers\models\autoencoders\autoencoder_oobleck.py#版权声明，表示该代码属于HuggingFace团队，所有权利保留#根据Apache2.0许可证进行授权#用户在合规的情况下可以使用该文件#许可证的获取地址#如果没有适用的法律或书面协议，软件是按“现

diffusers源码解析（九）.\diffusers\models\embeddings_flax.py#Copyright2024TheHuggingFaceTeam.Allrightsreserved.##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththe

diffusers源码解析（二十四）.\diffusers\pipelines\controlnet_sd3\pipeline_stable_diffusion_3_controlnet.py#版权声明，指出版权所有者及相关信息#Copyright2024StabilityAI,TheHuggingFaceTeamandTheInstantXTeam.Allrightsreserved.##按照Apache2.0许可