pytorch

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PyTorch的前身是Torch，PyTorch是一個(gè)開源的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫，基于Torch，用于自然語言處理等應(yīng)用程序；同時(shí)也是強(qiáng)大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前Facebook、Twitter、CMU和Salesforce等機(jī)構(gòu)都已經(jīng)采用PyTorch。

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pytorch技術(shù)

深度學(xué)習(xí)框架PyTorch和TensorFlow如何選擇

在 AI 技術(shù)興起后，深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 和 TensorFlow 兩大陣營似乎也爆發(fā)了類似的「戰(zhàn)爭」。這兩個(gè)陣營背后都有大量的支持者，并且他...

2023-02-02 標(biāo)簽：操作系統(tǒng)AI 機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5k 0

PyTorch構(gòu)建自己一種易用的計(jì)算圖結(jié)構(gòu)

PNNX項(xiàng)目 PyTorch Neural Network eXchange(PNNX)是PyTorch模型互操作性的開放標(biāo)準(zhǔn).

2023-02-01 標(biāo)簽：運(yùn)算符 float pytorch 2.1k 0

TensorFlow和PyTorch的實(shí)際應(yīng)用比較

TensorFlow和PyTorch是兩個(gè)最受歡迎的開源深度學(xué)習(xí)框架，這兩個(gè)框架都為構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型提供了廣泛的功能，并已被研發(fā)社區(qū)廣泛采用。但是...

2023-01-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開源深度學(xué)習(xí) 3.8k 0

DIMP：Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 學(xué)習(xí)判別模型預(yù)測的跟蹤

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2023-01-11 標(biāo)簽：編程函數(shù)python 2k 0

PyTorch中nn.Conv2d與nn.ConvTranspose2d函數(shù)的用法

2023-01-11 標(biāo)簽：函數(shù)python pytorch 7k 0

PyTorch的簡單實(shí)現(xiàn)

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2023-01-11 標(biāo)簽：python 數(shù)組 pytorch 1.8k 0

Pytorch轉(zhuǎn)化ONNX過程代碼實(shí)操

一般來說轉(zhuǎn)ONNX只是一個(gè)手段，在之后得到ONNX模型后還需要再將它做轉(zhuǎn)換，比如轉(zhuǎn)換到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，從ONNX先轉(zhuǎn)換到...

2023-01-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorch 1.3k 0

3D檢測算法的smoke PyTorch 實(shí)現(xiàn)

在下圖中將小車沿著y軸順時(shí)針旋轉(zhuǎn)，待小車和camera連線與相機(jī)坐標(biāo)系的z軸重合時(shí)停止，那么紫色的角是沒有發(fā)生變化的。

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DataParallel里為什么會顯存不均勻以及如何解決

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基于Open3D的Lidar-Segment

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2022-12-08 標(biāo)簽：開源源碼 pytorch 2.1k 0

基于PyTorch的圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)

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2022-11-22 標(biāo)簽：圖像數(shù)據(jù)pytorch 1.3k 0

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使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以增加數(shù)據(jù)集中圖像的多樣性，從而提高模型的性能和泛化能力。

2022-11-04 標(biāo)簽：圖像增強(qiáng)pytorch 1.1k 0

在Jetson Nano上安裝Pytorch與YOLOv5最新版6.x推理演示步驟

然后我把一個(gè)自定義訓(xùn)練好的模型，部署到nano上去了，發(fā)現(xiàn)也是可以直接推理

2022-11-04 標(biāo)簽：SD卡 python pytorch 6.5k 0

PyTorch在哪些地方分配GPU內(nèi)存

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2022-10-27 標(biāo)簽：分配器 pytorch 2.3k 0

如何將pytorch的模型部署到c++平臺上的模型流程

最近因?yàn)楣ぷ餍枰裵ytorch的模型部署到c++平臺上，基本過程主要參照官網(wǎng)的教學(xué)示例，期間發(fā)現(xiàn)了不少坑，特此記錄。

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一文詳解自壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

過去十年，人工智能研究主要集中在探索深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛力。我們近年來看到的進(jìn)步至少可以部分歸因于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大。從使用GPT-3 [1] 的文本生成到...

2022-10-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 人工智能 628 0

詳解NVIDIA H100 TransformerEngine

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基于COCO的預(yù)訓(xùn)練模型mAP對應(yīng)關(guān)系

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2022-10-10 標(biāo)簽：C++pytorch 訓(xùn)練模型 2k 0

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想讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的output跟你期望的ground truth差不多，那就是不斷減小二者間的差異，這個(gè)差異是你自己定義的，也就是目標(biāo)函數(shù)（object...

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