PyTorch常用代码段

最新推荐文章于 2024-09-20 16:01:17 发布
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本文提供了PyTorch项目的风格指南，旨在帮助开发者遵循一致的代码规范，提高代码可读性和维护性。
PyTorch常用代码段合集
jacke121的专栏
04-13 2886
1. 基本配置 导入包和版本查询 import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.cuda.get_device_name(0)) 可复现性 在硬件设备（CPU、GPU）不同时，完全的可复现性无法保证，即使随机种子相同。但是，在同一个设备上，应该保..
PyTorch Cookbook（常用代码段整理合集）
mingo_敏
04-27 3203
本文代码基于PyTorch 1.0版本，需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 1 基础配置 1-1 检查PyTorch版本 torch.__version__ ...
Pytorch常用代码段
m0_61899108的博客
01-29 278
前言 PyTorch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：PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补，方便使用时查阅。本文涉及内容较多，值得一看。
Pytorch常用代码段集锦
丑小鸭
07-09 399
本实验内容基于Pytorch 1.5 1 导入包和版本查询 # -*- coding:utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import torchvision if __name__=="__main__": print(torch.__version__) # torch 版本号 print(torch.version.cuda)# torch cuda 版本号 print(torch.backends.cudnn.version())# cud
PyTorch常用代码段合集1
08-04
PyTorch常用代码段合集1 以下是 PyTorch 中的代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等五个方面，并提供了多个值得注意的 Tips。 基本配置 在 PyTorch 中，需要固定 ...
PyTorch常用代码段汇总
u012374012的专栏
09-20 1097
nn.ReLU(),nn.ReLU(),return out卷积层的计算和展示可以用这个网站辅助。继承torch.nn.Module类写自己的loss。
PyTorch 常用代码段合集
m0_64355682的博客
03-28 474
本文是PyTorch常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips，内容非常全面。 PyTorch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：PyTorch Cookbook)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 import torch import torch.nn as nn import torchvision print(torch.__v
pytorch常用代码片段
xd-cy的博客
10-21 1187
pytorch常用代码片段
PyTorch 常用代码段整理合集
会意的博客
11-14 627
目录固定随机种子计算模型参数量提升Pytorch运行效率指定程序运行在特定GPU卡上保证模型的可重复性复制张量拼接张量矩阵乘法 固定随机种子 torch.manual_seed(0) torch.cuda.manual_seed_all(0) 计算模型参数量 param_count = sum(param.numel() for param in model.parameters()) 提升P...
Pytorch:一些常用代码
qimo601的专栏
09-14 6134
常用代码总结
点赞收藏：PyTorch常用代码段整理合集
机器学习算法与Python学习
04-27 2425
机器之心转载来源：知乎作者：张皓本文代码基于 PyTorch 1.0 版本，需要用到以下包importcollectionsimportosimportshutil...
【收藏】PyTorch常用代码段合集
深度学习技术前沿
04-14 523
作者丨Jack Stark@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/104019160转自：极市平台导读本文是PyTorch常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips，内容非常全面。PyTorch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...
【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
12-27
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型，用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM），首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进行自适应分解，提取具有物理意义的本征模态分量，有效分离噪声与关键故障特征；随后通过时频域特征提取与PCA降维，构建高判别性特征集，并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案，并提供了部分MATLAB代码示例，支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群：具备一定信号处理与机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生；熟悉MATLAB编程者更佳； 使用场景及目标：①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题；②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护；③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整程序（含GUI设计）进行实践操作，重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程，同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
12-27
文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
传送带损坏与对象检测数据集_20251118_004430.zip
12-27
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
PyTorch代码段合集：基础配置与张量处理
"PyTorch常用代码段合集1，包含基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等领域的实用代码片段，旨在提供全面的PyTorch编程参考。" PyTorch是一个强大的深度学习框架，它的灵活性和易用性使其...
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