模型剪枝模型剪枝：将模型中不重要的权重和分支裁剪掉。将权重矩阵中一部分元素变为零元素。减去不重要的突触（Synapses）或神经元（Neurons）。剪枝类型非结构化剪枝非结构化剪枝：破坏了原有模型的结构。怎么做：非结构化剪枝并不关心权重在网络中的位置，只是根据某种标准（例如，权重的绝

(1)Pytorch深度学习—数值处理（1）Pytorch——数值处理参考于李沐“动手学深度学习”系列以及网上各路大佬的博客资料，感谢大家的分享，如错改，如侵删。torch中的数值处理数值处理是深度学习中极其重要的一部分，张量（tensor）是后续进行处理和计算的基本单位。张量表示一个由数值组成

A.格式转换过程fromPILimportImageimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchvisionimporttransformsimg=Image.open("test.png")#查看shapeprint(np.array(img).shape)#得到(936,1809,4)，如果要转化成神经网络可读的

（1）Pytorch——数值处理参考于李沐“动手学深度学习”系列以及网上各路大佬的博客资料，感谢大家的分享，如错改，如侵删。torch中的数值处理数值处理是深度学习中极其重要的一部分，张量（tensor）是后续进行处理和计算的基本单位。张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。

一、基础概念1.线性层线性层（LinearLayer）是神经网络中的一种基本层，也称为全连接层（FullyConnectedLayer）。它的工作方式类似于简单的线性方程：y=Wx+b，其中W是权重矩阵，x是输入，b是偏置项，y是输出。线性层的主要任务是将输入的数据通过权重和偏置进行线性变换，从而生成输出

paddleSOTbeginner入门学习一个例子说明什么是动转静示例：在动态图和静态图中的简单计算假设我们有一个简单的神经网络模型，每次输入一个张量x，然后做一些数学运算并输出结果。这个过程使用PaddlePaddle框架中的动转静技术可以分为两个部分来说明。1.动态图实现在动态图模

报错问题：出现了一个Nannum_envs很小的情况下没问题，一旦大于50就有nan然后被强行停止函数的运行Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line43,in<module>train(args)File"train.py",line39,intrainppo_runner.learn(num_learning_iterat

卷积层提取数据特征，矩阵点乘求和运算importtorchfromtorchimportnnconv=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=3,stride=1,padding=1,dilation=1,groups=1,bias=True)print(conv)"""output:Conv2d(1,1,kernel_size=(3,3

目录1.函数概述2.函数签名3.常见用法3.1示例代码4.详细说明5.注意事项在OpenVINO中，get_output_tensor()函数用于从推理请求（InferenceRequest）中获取模型的输出张量。在执行推理后，通过get_output_tensor()可以直接访问模型的输出数据，以便进一步处理或分析。1.函数概述

目录1.函数概述2.函数定义3.常见用法4.注意事项5.其他方法对比在OpenVINO中，set_input_tensor()函数用于将输入数据（即图像或其他类型的数据张量）传递给模型的输入端口。在使用OpenVINO进行推理时，需要将数据以正确的格式加载到模型的输入中，这样模型才能对数据进行处理。set_i

目录1.ov::Tensor的基本特性2.ov::Tensor的创建3.ov::Tensor的常用方法4.ov::Tensor的应用场景5.示例：使用ov::Tensor进行推理6.总结在OpenVINO中，ov::Tensor是一个关键的数据结构，用于表示张量（tensor）数据。它封装了内存中的多维数据，并支持多种数据类型和维度。ov::Tensor通

rand()- Returnsatensorfilledwithrandomnumbersfromauniformdistributionontheinterval [0,1)torch.rand(100) tensor([0.7880,0.3032,0.3627,0.7082,0.1795,0.4985,0.9594,0.7900,0.9585,0.9081,0.1518,0.7774,0.5773,0.7038,0.

文章目录一、张量操作二、神经网络构建和训练三、其他常用函数和方法示例代码一、张量操作二、神经网络构建和训练三、其他常用函数和方法PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的函数和方法来处理张量、构建和训练神经网络。以下是一些PyTorch中常用的

Transfrom是什么？可以看作是一个图像处理的工具箱，通过查看Transform类可以找到不同的图像处理方法更准确的说，Transform中有各种类的的定义，我们可以通过继承或者构造这些类，然后调用里面的方法来实现相应的功能可以通过结构来便捷的查看transform中的类和方法，然后实现对应的对象

1、Tensor  Tensor，又名张量，是Theano、TensorFlow、Torch和MxNet中重要的数据结构。从工程角度来讲，可简单地认为它就是一个数组，且支持高效的科学计算。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）和更高维的数组（高阶数据）。Tensor和Numpy的ndarrays类似，但PyTorch的tensor支

        correct=pred.eq(labels).sum()怕是深度学习demo中最常见的代码了，eq()和sum()都是python中很常用的函数，但是这里的都是prtorch里面的函数，与python中的还是有一些区别的。python中的用法     python中的eq()的典型用法：fromoperatorimporteqa

在做深度学习的时候经常会在这四种格式上互转。转换时有几个需要注意的点：1.np和cv2都能通过cv2.imshow显示出来。2.torchvision的transforms会把HWC转为CHW。3.from_numpy读取的HWC还是HWC，需要额外对tensor旋转。4.pil和cv2读取的都是HWC格式，不过C中的BGR和RGB顺序不同。

CUTLASS简介CUTLASS(CUDATemplatesforLinearAlgebraSubroutines)是NVIDIA开发的一个开源CUDAC++模板库,用于实现高性能的矩阵乘法(GEMM)和相关计算。它采用了类似cuBLAS和cuDNN的分层分解和数据移动策略,将这些"移动部件"分解为可重用的模块化软件组件,通过C++模板类进行

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆

  defmake_train_step_fn(model,loss_fn,optimizer):defperform_train_step_fn(x,y):#SetmodeltoTRAINmodemodel.train()#Step1-Computemodel'spredictions-forwardpassyhat=model(x)

1、快捷命令  2、Tensor  Tensor是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）以及更高维的数组。Tensor和Numpy的ndarrays类似，但Tensor可以使用GPU进行加速。  Tensor的基本使用：from__future__importprint_func

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/104019160PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段，在参考资料[1](张皓：PyTorchCookbook)的基础上做了一些修补，方便使用时查阅。1.基本配置导入包和版本查询importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionprint(to

问题在进行深度学习训练过程中出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchvision.transforms.functional_tensor'报错，多方查阅资料后得到了解决方案。关于我的环境：CUDA==12.1torch==2.4.1GPU==4090D原先进行深度学习用的CUDA11.3，torch1.2.1，但是在训练时出现nvrtc

 %%writefiledata_preparation/v0.pydevice='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'#OurdatawasinNumpyarrays,butweneedtotransformthem#intoPyTorch'sTensorsandthenwesendthemtothechosendevicex_tr

目录常用代码片段及技巧自动选择GPU和CPU切换当前目录临时添加环境目录打印模型参数将tensor的列表转换为tensor内存不够debugtensormemory10-18-2019Matlab绘虚线图loss训练代码（训练集与验证集）保存最佳模型常用代码片段及技巧自动选择GPU和CPUdevice=torch.device('cuda'