importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#准备数据集batch_size=64transform=transforms.Compose([transforms.

Python因其简洁易用、丰富的库支持以及强大的社区，被广泛应用于机器学习与人工智能（AI）领域。本教程通过实用的代码示例和讲解，带你从零开始掌握Python在机器学习与人工智能中的基本用法。1.机器学习与AI的Python生态系统Python拥有多种支持机器学习和AI的库，以下是几个核心库：

神经网络基础1.损失函数1.损失函数的概念2.分类任务损失函数-多分类损失:3.分类任务损失函数-二分类损失:4.回归任务损失函数计算-MAE损失5.回归任务损失函数-MSE损失6.回归任务损失函数-SmoothL1损失2.网络优化方法1.梯度下降算法2.反向传播算法(BP算法)3.梯度下降优

1.5.3 验证步骤（1）下面代码定义了一个函数，用于读取并显示指定文件夹中的一组图像文件。图像列表包括混淆矩阵和各类曲线图，函数会将每张图像转换为RGB格式，并以固定尺寸显示，为模型训练的可视化提供直观效果。importosimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltdefdispl

目标检测中的损失函数是模型训练的核心部分，它衡量了模型预测与真实标注之间的差异，并通过优化损失函数来指导模型参数的更新。损失函数通常由多个部分组成，包含了不同层面的误差，具体包括位置损失、分类损失和置信度损失，这些损失合起来决定了模型在目标检测任务中的性能。目标

项目地址：nanoGPT作者是OpenAI的元老人物AndrejKarpathy，以非常通俗易懂的方式将LLM的pre-train娓娓道来，YouTube上也有对应的视频：Let'sbuildGPT:fromscratch,incode,spelledout.其中高赞回复是这样的，总结非常精辟：justforfun,droppingonYouTubethebesti

importtorch#Code–Parametersinput_size=4hidden_size=4num_layers=1batch_size=1seq_len=5#Code–PrepareDataidx2char=['e','h','l','o']x_data=[1,0,2,2,3]y_data=[3,1,2,3,2]one_hot

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PyTorch作为深度学习非常重要的框架之一，在科研和开发领域有着非常广泛的使用，是我们学习和研究LLM必备的工具之一。本文主要介绍三个PyTorch的实战案例，方便大家快速了解和体验PyTorch。一、PyTorch简介PyTorch是一个开源的Python深度学习框架，它具有灵活、高效、易于学

环境：python3.11.10pytorch2.3.0一、前期准备1.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisiondevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")device2.导入数据使用dataset下载CI

在深度学习模型的训练过程中,经常会遇到这样的现象：每次训练,虽然初始值、随机种子、训练数据的顺序不一样,但是得到的loss曲线都差不多,在验证集上的结果也差不多.这篇论文从landscape的角度解释了这个问题：神经网络的losslandscape并不是我们想象中的很混乱、毫无规律,而是在per

好的，下面是一个结合物理机制与深度学习的示例代码。这个示例假设我们要预测土壤湿度（类似你的研究领域），并结合物理机制（例如，水的守恒）来改进模型的预测。示例：基于物理约束的土壤湿度预测模型在这个例子中，我们用深度学习模型预测土壤湿度，并在损失函数中加入水分守恒约束项，确保模型输

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromglobimportglobfromtqdmimporttqdmfrommodelimportSamOutimportpolarsasplfromcollectionsimportCounterdeftrain():voc=pd.read_pickle("tot

制作了一个思维脑图，下面的MakeDown格式的，脑图会截图发在下面，也可以找我要源文件。医学图像分割综述参考论文MedicalImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurveySubmittedon28Sep2020(v1),lastrevised22Dec2021(thisversion,v3)]对基于深度学习

一.原理说明卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家YannLeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的

ResNetforimageclassificationusingAMDGPUs—ROCmBlogs2024年4月9日，作者：LoganGrado。在这篇博客中，我们演示了如何使用ROCm在AMDGPU上训练一个简单的ResNet模型来进行CIFAR10数据集的图像分类。在AMDGPU上训练ResNet模型非常简单，仅需安装ROCm和适当的PyTorch库，无

一、L2正则化手动实现#权重衰退手动实现%matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn#n_train个训练样本,n_test个测试样本，输入数据维度是200维n_train,n_test,num_inputs,batch_size=20,200,200,5true_w,true_b=to

 更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章功能演示：柑橘病害识别与防治系统，卷积神经网络，resnet50，mobilenet【pytorch框架，python源码】_哔哩哔哩_bilibili（一）简介基于卷积神经网络的柑桔病害识别与防治系是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，

超大超详细垃圾分类数据集（分类，分类），共4大类，345小类，147913张图，已全部分类标注完成，共12GB。厨余垃圾76小类35058张可回收物195类86116张其他垃圾53类16156张有害垃圾18小类10583张 如何使用深度学习框架（如PyTorch）来训练一个包含147913张图像的超大超详细垃圾分类

"""模型选择，欠拟合、过拟合"""importmathimportnumpyasnpimporttorchfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplayimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnmax_degree=20

训练步骤01importtorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchimportnnfrommodelimport*#训练数据集train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),

书接上文，想要用算法解决问题，就不可避免的涉及构造函数L（后面称之为损失函数Loss）求导，和对Loss函数求极小值。而对导函数求极小值就不得不提梯度下降算法，那边本期就来介绍什么是梯度下降算法，以及为什么梯度下降算法能求Loss函数的极小值。什么是梯度？梯度是偏导数组成的向量，，w是

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12456838#谷歌公布AI布局布线PCB和芯片Layout工程师要失业了？虽然近年来各大EDA公司都在积极的将AI引入到自己的芯片设计工具当中。但是早在2020年，谷歌就发布了题为《ChipPlacementwithDeepReinforcementLearning》预