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原创 24,PyTorch 预训练模型的加载与使用
PyTorch 提供了丰富的预训练模型,这些模型为迁移学习提供了强大的支持。通过加载预训练模型、冻结部分层、替换分类层和微调模型,可以在各种任务中快速构建和优化模型。选择合适的预训练模型并合理调整训练策略,可以显著提高模型的性能和泛化能力。希望本文能够帮助你更好地理解和使用 PyTorch 中的预训练模型,提升你的深度学习项目的效果。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-29 16:33:55
105
原创 23,PyTorch 迁移学习的概念与优势
根据目标任务的类别数量,替换预训练模型的最后分类层。# 假设目标任务有 10 个类别# 替换最后的分类层。
2025-06-29 09:55:51
468
原创 22,PyTorch 数据增强方法
在深度学习中,数据增强是一种重要的技术,用于通过生成更多样化的训练样本,提高模型的泛化能力和鲁棒性。PyTorch 提供了丰富的数据增强工具,这些工具可以帮助我们在训练过程中引入更多的变化,从而让模型更好地适应不同的输入情况。本文将详细介绍 PyTorch 中常用的数据增强方法及其应用。
2025-06-29 08:20:04
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原创 21,PyTorch 数据预处理技术
除了使用提供的预处理操作外,还可以通过继承中的来实现自定义的数据预处理操作。# 自定义归一化操作# 使用自定义归一化])
2025-06-28 10:57:43
487
原创 20,PyTorch Dataset 和 DataLoader 的使用
以下是一个简单的自定义Datasetimport os"""初始化方法:param data_dir: 数据集目录:param transform: 数据预处理操作""""""返回数据集的大小""""""根据索引返回数据集中的第 idx 个样本:param idx: 样本索引"""# 示例使用])在 PyTorch 中,Dataset和DataLoader是处理数据的核心工具,它们为数据的加载、预处理和批量读取提供了强大的支持。通过自定义Dataset和使用。
2025-06-28 10:39:00
220
原创 19,PyTorch 模型的保存与加载
在 PyTorch 中,保存和加载模型是模型训练和部署中的重要环节。通过保存模型参数或整个模型,可以在不同的场景中灵活使用模型。在保存和加载模型时,需要注意版本兼容性、设备兼容性和模型结构一致性等问题。希望本文能够帮助您更好地理解和使用 PyTorch 进行模型的保存与加载,从而在实际项目中取得更好的效果。更多技术文章见公众号: 大城市小农民更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-27 22:32:02
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原创 18,PyTorch 模型训练的基本流程
模型是深度学习的核心,定义一个合适的模型结构对于任务的成功至关重要。在 PyTorch 中,可以通过继承类来定义模型。模型结构由多个层组成,包括卷积层、全连接层、激活函数等。return x损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异,优化器用于更新模型参数以最小化损失函数。PyTorch 模型训练的基本流程包括数据准备、模型定义、训练与验证、模型保存与加载等步骤。通过掌握这些步骤,可以系统地进行模型训练并提升模型性能。
2025-06-27 22:28:05
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原创 17,PyTorch 优化器的选择与使用
在选择优化器之前,我们需要对不同优化器的特性有一个清晰的认识。优化器名称优点缺点适用场景SGD计算效率高,适合大规模数据集收敛速度较慢,容易陷入局部最小值小规模数据集,简单模型Momentum加速收敛,减少振荡参数调整较为复杂中等规模数据集,需要快速收敛的场景Adagrad自适应学习率,适合稀疏数据学习率会随着时间逐渐减小,后期收敛慢稀疏数据集,特征维度差异较大的场景RMSProp动态调整学习率,避免学习率过快减小参数较多,调整复杂中等规模数据集,需要稳定收敛的场景。
2025-06-27 22:20:00
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原创 16,PyTorch 常见优化算法介绍
优化算法在深度学习中起着至关重要的作用,不同的优化算法适用于不同的任务和数据集。在实际应用中,应根据具体需求选择合适的优化算法。对于小规模数据集,可以优先选择 SGD 或 Adagrad;对于大规模数据集,推荐使用 Adam 或 RMSProp;在特殊任务中,可以尝试使用更高级的优化算法以获得更好的性能。希望本节内容对您有所帮助。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-26 21:38:49
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原创 15,PyTorch 损失函数的定义与计算
在某些情况下,PyTorch 提供的内置损失函数可能无法满足特定需求,此时可以自定义损失函数。自定义损失函数需要继承nn.Module类,并实现forward方法。# 自定义损失计算逻辑# 使用自定义损失函数# 示例数据# 计算损失值print("自定义损失值:", loss.item())损失函数在深度学习中起着至关重要的作用,它直接影响模型的训练效果和性能。在实际应用中,应根据任务类型和具体需求选择合适的损失函数。对于回归任务,优先选择均方误差损失;
2025-06-25 19:46:34
1240
原创 14,PyTorch 激活函数的选择与应用
激活函数在神经网络中起着至关重要的作用,合理选择和使用激活函数可以显著提升模型的性能。在实际应用中,可以根据任务类型和模型结构选择合适的激活函数。例如,在隐藏层中优先使用 ReLU 或其变体,在输出层根据任务类型选择 Sigmoid、Softmax 或线性激活函数。希望本节内容对您有所帮助。更多技术文章见公众号: 大城市小农民更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-25 06:22:01
1105
原创 13,PyTorch 神经网络层的定义与用法
除了使用 PyTorch 提供的内置层,我们还可以通过继承来定义自己的神经网络层。自定义层可以包含多个子层,并实现复杂的前向传播逻辑。return x# 定义一个自定义层# 输入数据x = torch.randn(1, 10) # 假设输入数据的维度为 (batch_size, in_features)# 前向传播print("输出数据的形状:", output.shape)输出数据的形状: torch.Size([1, 10])在上述代码中,类继承了,并在__init__
2025-06-22 06:51:41
723
原创 12,PyTorch 梯度累加与清零
在 PyTorch 中,梯度累加和清零是训练神经网络时非常重要的操作。正确地使用梯度累加和清零可以提高模型的训练效率和稳定性。本节将详细介绍梯度累加与清零的原理、使用方法以及一些常见的注意事项。
2025-06-21 21:25:54
468
原创 11,PyTorch 梯度计算与反向传播
在 PyTorch 中,梯度计算与反向传播是自动求导机制的核心功能,它们使得我们能够高效地训练神经网络模型。通过自动求导,PyTorch 能够根据计算图自动计算出每个张量的梯度,从而为优化算法提供必要的信息。本节将详细介绍 PyTorch 中梯度计算与反向传播的工作原理、使用方法以及一些常见的问题和解决方法。
2025-06-21 06:04:25
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原创 10,PyTorch 张量的 requires_grad 属性
本节详细介绍了 PyTorch 中张量的属性的作用、使用方法以及相关注意事项。属性是 PyTorch 自动求导机制的核心,它决定了张量是否参与梯度计算。通过合理设置属性,可以有效控制内存占用,并优化计算效率。掌握属性的使用方法和注意事项,将有助于我们更好地利用 PyTorch 构建和优化深度学习模型。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-20 09:47:35
406
原创 9,PyTorch 计算图与动态计算图
本节详细介绍了 PyTorch 中的计算图以及动态计算图的特点。动态计算图是 PyTorch 的核心特性之一,它使得模型的构建和调试更加灵活和高效。通过动态计算图,我们可以轻松地处理动态数据结构,支持各种高级操作,并实现自动求导功能。掌握动态计算图的使用方法和注意事项,将有助于我们更好地利用 PyTorch 构建和优化深度学习模型。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-20 09:36:47
973
原创 8,PyTorch 张量的形状变换
本节详细介绍了 PyTorch 中张量形状变换的常用方法,包括基本的形状改变、展平、添加和删除维度以及转置操作。这些方法在深度学习中非常实用,能够帮助我们灵活地处理张量数据。掌握这些技巧后,你将能够更高效地构建和优化深度学习模型。更多技术文章见公众号: 大城市小农民更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-19 19:39:51
1146
原创 6,PyTorch 张量的索引与切片
本节详细介绍了 PyTorch 张量的索引与切片操作。通过索引和切片,我们可以高效地访问和操作张量中的数据。掌握这些操作对于处理深度学习中的数据非常重要。通过本节的学习,你应该能够熟练使用索引和切片操作,并理解它们的注意事项。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-18 06:12:29
1233
原创 5,PyTorch 张量的创建与属性
本节详细介绍了 PyTorch 张量的创建方法、属性以及常见操作。张量是 PyTorch 中的核心数据结构,掌握张量的使用对于深度学习模型的构建和训练至关重要。通过本节的学习,你应该能够熟练创建和操作张量,并理解张量的属性和自动求导机制。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-15 11:36:40
875
原创 4,PyTorch GPU 环境配置
在深度学习中,GPU 加速是提高模型训练和推理效率的关键因素之一。PyTorch 提供了强大的 GPU 支持,但要充分利用 GPU 的性能,需要正确配置 GPU 环境。本节将详细介绍如何配置 PyTorch 的 GPU 环境,包括安装必要的驱动程序、CUDA 和 cuDNN,以及如何在 PyTorch 中启用和管理 GPU 资源。
2025-06-15 08:16:13
948
原创 3,PyTorch 的安装与验证
本文详细介绍了PyTorch深度学习框架的安装与验证方法。主要内容包括:1) 通过pip、conda和源代码编译三种方式安装PyTorch的步骤;2) 验证PyTorch是否成功安装及GPU支持的方法;3) 通过线性回归模型示例验证安装完整性;4) 常见问题解决方案。文章为读者提供了完整的PyTorch环境搭建指南,确保后续深度学习开发的顺利开展。
2025-06-14 14:00:40
1061
原创 2,PyTorch基本概念与张量操作
本节详细介绍了 PyTorch 的基本概念和张量操作,包括张量的创建、基本操作、设备管理以及自动求导机制。通过这些基础知识,读者可以更好地理解和使用 PyTorch 进行深度学习开发。在后续章节中,我们将进一步探讨 PyTorch 的高级特性,包括神经网络的构建与训练、模型的保存与加载等。希望本节内容能够为读者在深度学习领域的探索提供帮助。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-14 11:41:23
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原创 1,PyTorch环境搭建
本文详细介绍了在不同操作系统上使用venv和conda搭建 PyTorch 环境的方法,包括环境搭建前的准备、创建虚拟环境、安装 PyTorch、环境搭建后的验证与测试以及常见问题及解决方法。通过本文的介绍,读者应该能够顺利搭建 PyTorch 环境,并开始使用 PyTorch 进行深度学习项目的开发。在搭建环境的过程中,可能会遇到各种问题,但只要按照本文提供的解决方法逐一排查,相信都能够顺利解决。希望本文能够为读者在深度学习领域的探索提供帮助。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-06-14 08:15:42
737
原创 用python3+pyqt5开发了一个小工具
这是一款基于Python3和PyQt5开发的多功能桌面工具,主要功能包括:关键信息记录(图文混排)、音视频文件管理播放、PDF阅读器、中医知识管理(中药记录与经方分析)、图片相似度对比、富文本记事本以及内置浏览器等。工具采用SQLite数据库存储数据,具有界面简洁、功能丰富、稳定易用的特点。开发者提供成品软件(30元)和完整源码(300元)两种购买方式,支持二次开发。特别适合需要整合多种办公、学习功能的用户,尤其是中医爱好者可以通过经方管理模块进行专业知识整理。
2025-06-06 20:09:26
840
原创 19.2、Flask 高级特性-Flask-RESTful 扩展
首先,定义一个资源类# 定义用户模型users = [# 定义请求解析器# 定义响应格式"""获取用户信息""""""创建新用户""""""更新用户信息""""""删除用户"""= user_id]# 添加资源到 API是一个强大的扩展,能够极大地简化 Flask 中 RESTful API 的开发。通过资源导向的路由、自动处理 HTTP 方法、请求解析和响应格式化等功能,开发者可以更高效地构建和维护 RESTful 服务。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-05-20 06:04:17
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原创 19.1、Flask 高级特性-RESTful 原则
在 Flask 中实现 RESTful API 是非常直接的。通过遵循 RESTful 原则,可以构建出简单、一致且易于维护的 Web 应用。在实际开发中,还可以结合 Flask 的扩展(如 Flask-RESTful)来进一步简化开发过程,并提供更多的功能支持。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-05-16 19:44:24
41
原创 18.3、Flask 高级特性-异步任务处理
在 Celery 中,任务是通过定义普通的 Python 函数来实现的。这些函数需要被装饰为 Celery 任务。@app.task在这个例子中,我们定义了一个名为add的任务,它接受两个参数x和y,并返回它们的和。通过@app.task装饰器,Celery 能够识别这是一个任务,并将其注册到任务队列中。通过集成 Celery,Flask 应用能够实现高效的异步任务处理。我们可以通过定义任务、触发任务、查询任务状态和结果以及使用回调等方式,灵活地处理各种后台任务。
2025-05-16 06:37:45
48
原创 18.2、Flask 高级特性-集成 Celery
接下来,我们可以定义一些异步任务。这些任务可以是任何 Python 函数,例如发送邮件、处理文件等。在这个任务中,我们使用了 Flask-Mail 扩展来发送邮件。通过将这个函数装饰为 Celery 任务,我们可以在后台异步执行邮件发送操作,而不会阻塞主线程。
2025-05-14 19:44:11
53
原创 18.1、Flask 高级特性-Celery 概述
定义异步任务也非常简单,我们只需要使用 Celery 的@task装饰器来装饰一个 Python 函数即可。# 发送邮件的代码pass在上面的代码中,我们定义了一个名为send_email的异步任务。tosubject和body,分别表示收件人、邮件主题和邮件内容。Celery 是一个强大的分布式任务队列系统,它可以与 Flask 应用紧密集成,为 Flask 应用提供强大的异步任务处理能力。通过使用 Celery,我们可以将耗时的任务异步执行,从而提高应用的响应速度,优化用户体验。
2025-05-13 19:28:13
400
原创 17.3、Flask 高级特性-自定义扩展
初始化函数:负责初始化扩展,通常会接收 Flask 应用实例作为参数。配置选项:允许用户通过 Flask 的配置系统来配置扩展的行为。核心功能:实现扩展的主要功能,例如数据库操作、用户认证等。蓝图(可选):如果扩展需要提供路由功能,可以使用蓝图来实现。# 在这里初始化扩展# 注册蓝图(如果有)# 使用扩展通过以上步骤,我们可以创建一个功能完整的 Flask 自定义扩展。自定义扩展不仅可以帮助我们更好地封装代码,还能提高代码的可复用性和可维护性。
2025-05-13 05:31:37
141
原创 17.2、Flask 高级特性-常用扩展(Flask-Login、Flask-Mail 等)
在 Flask 开发中,扩展生态系统提供了强大的功能支持,使得开发者可以快速实现各种复杂的功能。Flask-Login 和 Flask-Mail 是其中的两个常用扩展,分别用于用户会话管理和邮件发送功能。通过合理使用这些扩展,可以显著提高开发效率,同时保证代码的质量和安全性。在实际开发中,开发者可以根据项目需求选择合适的扩展,并结合 Flask 的核心功能,构建出功能强大且灵活的 Web 应用。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-05-11 06:32:34
47
原创 17.1、Flask 高级特性-Flask 扩展生态系统
Flask 扩展生态系统是 Flask 开发的强大工具,通过使用各种扩展,开发者可以快速地为 Flask 应用添加复杂的功能。在选择和使用扩展时,需要根据项目的实际需求,仔细阅读扩展文档,并进行充分的测试。通过合理使用扩展,可以大大提高 Flask 应用的开发效率和质量。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-05-10 18:12:56
44
原创 16.3、Flask 高级特性-模块化项目结构
通过使用蓝图,我们可以构建一个模块化的 Flask 项目结构,使项目更加清晰、易于维护和扩展。在实际开发中,可以根据项目需求灵活地划分模块,实现高效开发。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-05-10 18:06:45
49
原创 16.2、Flask 高级特性-创建与使用蓝图
在 Flask 中,创建蓝图非常简单。首先,你需要导入Blueprint类,然后创建一个蓝图实例。# 创建一个蓝图实例# 第一个参数是蓝图的名称,第二个参数是蓝图所在的模块除了视图函数,你还可以在蓝图中定义错误处理器。这些错误处理器可以处理特定的错误,例如 404 或 500 错误。通过本节的学习,你应该已经掌握了如何创建和使用蓝图。蓝图是 Flask 中用于组织和模块化应用的强大工具,它可以帮助你更好地管理代码,提高项目的可维护性和可扩展性。
2025-05-09 21:12:39
30
原创 16.1、Flask 高级特性-蓝图的概念
Flask 中的蓝图(Blueprint)是一种用于模块化组织和管理大型应用代码结构的工具。通过蓝图,开发者可以将应用的不同功能划分为独立的模块,每个模块可以包含视图函数、模板、静态文件等,类似于一个小型的 Flask 应用。使用蓝图的好处包括模块化开发、代码复用、易于扩展和独立的上下文。创建蓝图时,首先导入 Blueprint 类并创建实例,然后定义视图函数,最后将蓝图注册到 Flask 应用中。蓝图还支持 URL 前缀、自定义模板和静态文件目录,以及错误处理等高级功能。合理使用蓝图可以显著提高开发效率和
2025-05-09 06:15:57
28
原创 15.3、Flask数据库操作之数据库缓存
在上一节中,我们深入探讨了索引在 Flask 项目数据库操作中的应用,了解到索引可以显著提升数据库查询的效率。然而,仅依靠索引可能还不够,尤其是在面对高并发的请求时,数据库的压力依然会很大。因此,引入数据库缓存机制就显得尤为重要。本节将介绍如何在 Flask 项目中使用数据库缓存,以及缓存的实现方式和注意事项。
2025-05-08 06:32:34
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原创 15.2、Flask数据库操作之索引的使用
索引是数据库查询优化的重要手段之一。在 Flask 项目中,合理使用索引可以显著提高数据库的查询效率,从而提升应用的性能和用户体验。通过了解索引的类型、使用场景和维护方法,开发者可以更好地利用索引,优化数据库操作。然而,需要注意的是,索引并不是万能的,过度索引可能会带来额外的开销。因此,在使用索引时,应该根据实际的查询需求和数据特点进行合理的规划和优化。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-05-07 19:50:30
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原创 15.1、Flask数据库操作之查询优化
在 Flask 项目开发中,随着数据量的增长,数据库查询的效率会直接影响到整个应用的性能。因此,对数据库查询进行优化是提高应用响应速度和用户体验的关键环节。
2025-05-07 19:45:45
44
原创 14.3、Flask数据库操作之数据库关系(一对一、一对多、多对多)
通过 SQLAlchemy,Flask 应用可以方便地定义和管理数据库关系。一对一、一对多和多对多关系的定义能够帮助我们更好地组织数据,使数据库结构更加合理。在实际开发中,合理地使用这些关系可以提高代码的可读性和可维护性。更多技术文章见公众号: 大城市小农民。
2025-05-05 06:56:54
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