文章末尾，扫码添加公众号，领取完整版即插即用模块代码！适用于所有的CV二维任务：图像分割、超分辨率、目标检测、图像识别、低光增强、遥感检测等摘要（Abstract）背景与动机：近年来，高效的视觉Transformer（ViT）在资源受限的设备上表现出色，具有低延迟和良好的性能。传统的高效ViT模型

楼主的服务器是NVIDIARTX4090，可支持12.2CUDA驱动，但是TORCH-NGP中CUDA函数与TORCH=1.11.0版本适配，因此需要安装符合TORCH-NGP的CUDA环境。建议不要用github官网上的指令【https://github.com/ashawkey/torch-ngp】去下载，会出现一系列问题。create-ntorch-ngppython=3.9cond

基础详解-part1importtorchx=torch.arange(12)xx.shapex.numel()#数组中元素的总数#修改形状x.reshape(3,4)torch.zeros((2,3,4))#两层，三行，四列print(torch.tensor([[2,1,4,3],[1,2,3,4],[4,3,2,1]]).shape)#二维#两个框表示二维，三个表示三维print(torch.tens

文章目录前言一、张量的创建1.1基本创建方式1.1.1常用方法1.1.2示例代码1.1.3输出结果1.2创建线性和随机张量1.2.1常用方法1.2.2示例代码1.2.3输出结果1.3创建0和1张量1.3.1常用方法1.3.2示例代码1.3.3输出结果1.4张量元

 

Python实现连续学习Baseline及经典算法RWalk1连续学习概念及灾难性遗忘连续学习（ContinualLearning）是一种模拟人类学习过程的机器学习方法，它旨在让模型在面对多个任务时能够连续学习，而不会遗忘已学到的知识。然而，大多数深度学习模型在连续学习多个任务时会出现“灾难性

`'''这是一个简单的文本分类任务，基本的流程步骤还是挺清晰完整的，和之前那个简单的cnn差不多，用到了transformers包，还需用到huggingface的模型rbt3，但是好像连接不上``''''''遇到的问题：1.导入的包不可用，从AutoModelForTokenClassification换成了AutoModelForSequenceClassific

torch.mm线代的矩阵乘法，要求输入都是矩阵torch.matmul注意：torch.mm和torch.matmul不等价根据输入不同执行不同的操作：输入都是二维矩阵，矩阵乘法，等同于torch.mm输入都是一维向量，计算向量内积，等同于torch.dot第一个参数是向量，第二个是矩阵，则将第一个参数变成(1,n)的矩

获取torch参数总数在PyTorch中，要获取一个模型的参数总数，可以使用以下命令：total_params=sum(p.numel()forpinmodel.parameters())这里，model 是你的模型实例。model.parameters() 返回模型中所有参数的迭代器，p.numel() 返回单个参数的元素总数。sum 函数用来将这

            下面实现了深度学习中的几种优化器，包括SGD，Momentum，Nesterov，AdaGrad，RMSProp，AdaDelta，Adam和AdamW。代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimporttransforms,datasetsdevice=torch.device("cuda"iftorch.cud

前置概念    自然语言处理（NLP）中，根据任务内容的不同，句子、段落等文本中需要更加关注的部分（不同的词语、句子等）也会不同。    在判断词在句子中的重要性时便使用了注意力机制，可以通过注意力分数来表达某个词在句子中的重要性，分数越高，说明该词对完成该任务的重

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如何训练自己的数据集——智慧化生产工地资产盘点，超大规模钢筋计数数据集，共23400组图像，多视角，多角度，多场景，采用voc方式标注。智慧化生产工地资产盘点，超大规模钢筋计数数据集，共23400组图像，多视角，多角度，多场景，采用voc方式标注。为了实现智慧工地资产盘点中的超大规模钢筋计

PyTorch中reciprocal函数的深入解析reciprocal：美[rɪˈsɪprəkl][数]倒数；注意发音引言reciprocal是PyTorch和底层C++实现中广泛使用的数学函数，它计算输入的倒数（reciprocal）。倒数在数值计算、反向传播和优化过程中经常使用，尤其是在浮点数缩放和归一化的场景

1硬件配置使用学校的集群，相关配置如下：CPU：鲲鹏920NPU：昇腾910B2安装版本根据昇腾官方gitee上的信息，Pytoch2.1.0是长期支持版本，因此选择安装这一版本，从而最大限度避坑。本教程选择的版本如下：Python：3.9Pytorch：2.1.0选择依据：参考链接：https://gitee.com/ascend/pytorch3

完整过程Letmeexplainthetechnicaldetailsofrouteinferenceandanomalydetectionbasedonthepaper:RouteInferenceTechnicalDetails:Single-scaleInference:UsesRNNtoprocessembeddingsateachtimestamp:hi=g1(ẽi,hi-1),i=1,2,...,nw

主要介绍Pytorch分布式训练代码以及原理以及一些简易的Demo代码模型并行是指将一个模型的不同部分（如层或子模块）分配到不同的设备上运行。它通常用于非常大的模型，这些模型无法完整地放入单个设备的内存中。在模型并行中，数据会顺序通过各个层，即一层处理完所有数据之后再传递给下一

目录一SCI1SCI网络结构核心代码（model.py）2SCI损失函数核心代码（loss.py）3实验二SCI效果1下载代码2运行一SCI

目录1导言2相关工作A传统方法B基于CNN的方法C交互方式3算法A交互对比度增强1)Gammaestimation2)颜色恢复3)个性化初始ηB损失函数1)交互式亮度控制损失2)熵损失3)平滑损失4)总损失C 实现细节4实验5IceNet环境配置和运行1下载代码2运行3训

光度立体法是一种三维重建方法，在一些表面产品的缺陷检测有较多的应用(具有深度的缺陷)，但是光度立体法需要对每个像素点都求解一个线性方程组L(n*3)*N(3*1)=I(n*1)（n为光源数），在cpu中计算是非常耗时的。本文借助libtorch，在gpu中通过卷积的方式，实现方程组的求解，耗时大约为cpu

1.继承torch.nn.Module类（推荐方法）最常见和推荐的方式是通过继承torch.nn.Module类来创建一个自定义的神经网络模型。在这种方式下，你需要定义__init__()方法来初始化网络层，并在forward()方法中定义前向传播逻辑。示例：一个简单的全连接神经网络importtorchimpor

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