python + pytorch小技巧

最新推荐文章于 2025-09-21 09:26:50 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-21 09:26:50 发布 · 194 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python

部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

深度解析与实战：长短时记忆网络（LSTM）在股票走势预测中的应用（基于Python + PyTorch）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-16 1832
本文全面探讨了LSTM在股票价格预测中的应用，从理论基础到实践操作。文章首先强调了股票市场预测的重要性，并介绍了LSTM网络结构及其在处理时间序列数据中的优势。接着，详细说明了数据预处理的关键步骤，包括数据收集、清洗、特征选择和归一化。文章还讨论了LSTM模型的构建、训练和评估，并提供了Python及PyTorch的实操案例。最后，总结了LSTM在股票预测的成果，并提出了未来研究的方向，如模型优化和特征工程，旨在帮助读者掌握LSTM在股票价格预测中的应用，并探索提升模型性能的方法。
Anaconda安装及配置+pytorch深度学习环境(2024复旦计算机工作站0705）
ZhiYilang的博客
07-05 2177
Pytorch是torch的python版本，是由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。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，Pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用 Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。
PyTorch小技巧记录
weixin_41377325的博客
12-01 427
记录一下常用的网络操作小技巧 有三个相同结构的网络模型, 并且参数名也相同，将其中两个模型的参数取平均作为第三个模型的参数 。 只融合某一层。 # model # alice_model # bob_model # 网络参数 ['conv1.weight', 'conv1.bias', 'conv2.weight', 'conv2.bias', 'fc1.weight', 'fc1.bias', 'fc2.weight', 'fc2.bias'] # 只融合一层 with torch.no_
python+pytorch+安装
SunMoonVocano的博客
11-27 351
安装过程 resnet34测试： import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from torchviz import make_dot from torchvision import models dummy_input = Variable(torch.rand(1, 3, 224, ...
Python环境下PyTorch安装图文指南与实战配置
最新发布
weixin_33557333的博客
09-21 1062
PyTorch由Facebook（现Meta）于2016年发布，基于Torch框架重构，采用Python优先的设计哲学，迅速在学术界掀起研究热潮。其核心优势在于动态计算图（Dynamic Computation Graph），即“define-by-run”模式，允许开发者在运行时灵活构建和修改网络结构，极大提升了调试效率与开发自由度。y = x ** 2print(y.grad_fn) # <PowBackward0 object>，自动记录计算过程。
PyTorch Trick集锦
zenRRan的博客
09-02 211
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要17分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者丨z.defying@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/76...
pytorch ：使用两次sort函数（排序）找出矩阵每个元素在升序或降序排列中的位置
热门推荐
LXX516的博客
12-14 1万+
对于一个二维矩阵，使用两次sort函数（对原矩阵、第一次sort之后的index）后，index（第二个变量）的输出是原矩阵一个由大到小（或由小到大）的映射，映射的值为整数，位置保持不变。...
Python+Pytorch学习
明湖小虾的博客
11-14 2529
Pytorch就是一个神经网络框架，使用Pytorch可以跳过很多不必要的底层工作，很多通用的方法、数据结构都已经实现供我们调用，从而可以让我们将精力集中在改进数据质量、网络结构和评估方法上去。使用和训练神经网络从思考顺序上来说无非就三个阶段：1）构思神经网络的输入、输出和网络结构，其中输入输出非常关键。2）训练数据集（粗糙的原始数据）。3）如何将训练数据集转换成神经网络能够接受并且能够正确输出的结构。4）训练神经网络并进行预测。
基于卷积神经网络的车牌识别系统设计与实现（Python + PyTorch）
04-12
此外，作者还分享了一些提高识别精度的小技巧，如数据增强、视频流处理优化等。 适合人群：具有一定深度学习基础的研究人员、开发者，尤其是对卷积神经网络和车牌识别感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要...
unet + pytorch 数据科学碗2018-python源码.zip
05-02
《U-Net与PyTorch在数据科学碗2018中的应用》 在数据科学领域，有效的图像分割...通过对这个案例的深入学习，我们可以提升自己在深度学习和图像处理领域的技能，同时也能借鉴其中的策略和技巧，应用于其他类似的问题。
Python与人工智能库PyTorch
master_chenchen的博客
10-05 1200
在这个故事中，PyTorch就是你的地图和指南针，帮助你在人工智能的世界里找到方向。通过以上的介绍和示例，希望你能对PyTorch有一个全面的认识，并且能够在自己的项目中灵活运用。现在，拿起你的键盘，开启你的人工智能之旅吧！这里不仅有好玩的内容和知识等着你，还特别欢迎你畅所欲言，分享你的想法和见解。你可以把这里当作自己的家，无论是工作之余的小憩，还是寻找灵感的驿站，我都希望你能在这里找到属于你的那份快乐和满足。
Python-PyTorch深度学习项目模板
08-11
一个使用PyTorch的简单模板项目，可以修改以适应许多深度学习项目
Python：基于pytorch深度学习框架实现“多层感知机”(附带详细注释说明）+ 训练结果 + 理论详解
jane0819的博客
02-22 1208
【代码】Python：基于pytorch深度学习框架实现“多层感知机”(附带详细注释说明）+ 训练结果 + 理论详解。
机器学习实战——python + pytorch实现面部表情识别
zdx3456789的博客
07-22 1065
最近刚好学习了pytorch，于是想写写项目，而这个项目的最开始是使用keras和TensorFlow，我在这篇blog中使用pytorch。项目原文链接。
python+pytorch基础
wuling129的专栏
01-28 230
小白一枚，学习ing pytorch官方函数说明：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html 1、pytorch的nn.MSELoss损失函数 2、pytorch 共享参数方法 3、pytorch:torch.mm()和torch.matmul() 4、PyTorch 常用方法总结4：张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……） 5、pytorch 中改变tensor维度(transpose)、拼接(cat)、压缩(squeeze)详解 ...
Python安装Pytorch教程（图文详解）
lvaolan的博客
04-18 4904
① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西② 600多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析③ 100多个Python实战案例，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解⑥ 爬虫APP逆向实战教程包，含45项绝密技术详解⑦ 超300本Python电子好书，从入门到高阶应有尽有⑧ 华为出品独家Python漫画教程，手机也能学习。
Python与深度学习库PyTorch进阶
master_chenchen的博客
11-05 1206
PyTorch的强大之处还在于它允许用户自定义层和损失函数，这为创新提供了无限可能。无论是想要实现一种新的激活函数，还是设计一个独特的损失函数，PyTorch都提供了足够的支持。这里，我们定义了一个名为CustomLoss的类，继承自nn.Module。在forward方法中，我们实现了自定义的损失计算逻辑。通过这种方式，你可以根据具体需求定制化你的模型。
基于Python与Pytorch的轴承故障诊断方法研究
基于Python+Pytorch的轴承故障分析（含CNN、SVM、KNN算法）是一个...它不仅帮助学习者掌握PyTorch建模技巧，也深化了对轴承故障机理、信号处理方法和分类算法特性的理解，是智能制造、预测性维护等领域的重要实践案例。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值