前言PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发，广泛应用于学术研究和工业领域。与TensorFlow类似，PyTorch提供了强大的工具用于构建和训练深度学习模型。PyTorch的动态计算图和灵活的API使得它特别适合研究和实验。它还支持GPU加速，适用于构建复杂的神经网络。

文章目录PyTorch框架认识1.Tensor张量定义与特性创建方式2.下载数据集下载测试展现下载内容3.创建DataLoader（数据加载器）4.选择处理器5.神经网络模型构建模型6.训练数据训练集数据测试集数据7.提高模型学习率总结PyTorch框架认识PyTorch是一个由Facebook

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目录一、CUDA安装1.查看自己电脑适配的CUDA的最高版本2.安装CUDA3.检查环境变量是否配置，安装是否成功二、pytorch库安装1.pytorch库下载2.选择合适的版本3.查看版本一、CUDA安装1.查看自己电脑适配的CUDA的最高版本在命令提示符里输入nvidia-smi表格右上角显示的C

这是一个使用PyTorch实现的中文聊天机器人对话生成模型。1数据准备代码假设有两个文件：questions.txt和answers.txt，它们分别包含输入和输出序列。load_data函数读取这些文件并返回一个句子列表。build_vocab函数通过遍历句子来构建词汇表字典word2index和index2

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有

#深度学习##人工智能##神经网络#现代卷积神经网络7.5批量规范化可持续加速深层网络的收敛速度，是一种线性变化。批归一化原理公式思想：（B表批量大小，μB、B表示根据输入的小批量数据随机计算的均值和方差；γ和β是新学习到的新方差和均值）批量归一化固定小批量中的均值和

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.10转置卷积例如，卷积层和汇聚层，通常会减少下采样输入图像的空间维度（高和宽）。然而如果输入和输出图像的空间维度相同，在以像素级分类的语义分割中将会很方便。转置卷积（transposedconvolution）可以增加

显卡驱动和CUDA一、升级显卡驱动到官方最新版    1、打开英伟达官网，输入显卡芯片型号，手动搜索并下载显卡驱动。 NVIDIA官方驱动 ​    2、下载完成后安装驱动。 二、确认显卡支持的最高CUDA版本    1、键盘"win+R"，调出运行输入cmd后点”

/home/shgbitai/pythonworkspace/ai-accompany/venv/bin/python/home/shgbitai/pythonworkspace/ai-accompany/main.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"/home/shgbitai/pythonworkspace/ai-accompany/main.py",line3,in<module>impor

Anaconda的安装配置：（Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括Conda、Python以及很多安装好的工具包，比如：numpy，pandas等，其中conda是一个开源包和环境管理器，可以在不同环境之间切换，是深度学习的必备平台。）一.Anaconda安装配置.1.首先进入官网：https://repo.anaconda.com，选择ViewAllIns

看过我之前那篇【Pytorch安装CPU版本】的朋友应该知道，Pytorch安装步骤很复杂。但是其实弄清楚整个逻辑会简单很多，本篇为PytorchGPU安装。如果有朋友跟着我之前的帖子安装过的，想再安装一个GPU的，可以跟着我一起安装一下。我会把我遇到的坑以及经验都给大家分享一下。PytorchGPU安

一、PyTorch是什么PyTorch由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程。二、PyTorch安装首先确保你已经安装了GPU环境，即Anaconda、CUDA和CUDNN随后进入Pytorch官网​​​​​​PyTorch官网会自动显示符合你电脑配置的Pytorch版本，复制指令到cuda

之前导入torchtext的时候出现报错信息“nomodulenamedtorchtext”，通过上网搜索加上自己摸索发现torchtext版本要与自己的pytorch版本对应网上给出的版本对应如下图但是没有最新的版本对应（目前是2024年9月份，pytorch版本已经到了2.2.*）接下来给出教程首先自己确定一下自己pyt

在PyTorch官网上有如下安装对照表，同时也有历史版本安装对照表从零开始配置python深度学习环境大概有如下配置步骤：方案一：电脑安装显卡驱动，然后安装CUDA、cuDNN，安装miniconda3。前面都是在电脑基础环境配置，后面的操作都是在conda环境中，安装torch、cudatoolkits等深度学习包方

  神经网络组件 ：简单神经元；多层神经元；前馈神经网络；非线性等。如何训练 ：目标；梯度；反向传播。词表示：Word2Vec：常见的神经网络 ：RNN（循环神经网络） ：序列记忆；语言模型。RNN的梯度问题。变体：GRU；LSTM；双向RNN。CNN（卷积神经网络） ：NLP流水线教程（PyTorch）

1.简介深度学习框架是加速和简化深度学习开发过程的工具。它们提供了一整套的库和接口，方便开发者处理复杂的数学运算和数据处理，从而更专注于模型的设计和优化。常见的深度学习框架有TensorFlow和PyTorch。2.为什么需要深度学习框架手动实现深度学习模型涉及复杂的数学计

大家好，随着人工智能热潮的全面兴起，PyTorchLightning库正在获得越来越多的关注。其特别突出的地方在于简化复杂的机器学习操作，即使对于非开发者也是如此。深度学习和部分机器学习中的许多挑战性方面，如多GPU训练和实验跟踪，都由该框架自动处理，同时保持了PyTorch的灵活性和高效性

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4

一、PyTorch深度学习实战PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。这本书详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能

   

LivePortrait论文LivePortrait:EfficientPortraitAnimationwithStitchingandRetargetingControlhttps://arxiv.org/pdf/2407.03168模型结构模型基于facevid2vid，并在此基础上进行改进。主要为，使用ConvNeXt-V2-Tiny作为backbone将原始的规范隐式关键点检测器L、头

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且

###卷积神经网络模型 卷积神经网络（简称CNN）是一种专为图像输入而设计的网络。它最明显的特征就是具有三个层次，卷积层，池化层，全连接层。 借用一张图，下图很好的表示了什么是卷积（提取特征），什么是池化（减少数据量），而全连接层就是一个简单普通的神经网络。  如下代码，该代码定

目录1、拼接torch.cat()torch.stacks()2、切分torch.chunk()torch.split() 3、置换1、拼接torch.cat()torch.cat(tensors,dim=0,out=None):将张量按照dim维度进行拼接torch.stacks()torch.stacks(tensors,dim=0,out=None):将张量在新创建的dim维度上进行拼接(te