AI 开发框架全解析：从 TensorFlow 到 PyTorch
在人工智能（AI）开发的广阔领域中，开发框架是程序员手中的利器，能够极大地提高开发效率和模型性能。其中，TensorFlow和PyTorch是最具代表性的两个框架，它们各自拥有独特的优势和应用场景。 一、TensorFlow：构建深度学习模型的强大工具 （一）TensorFlow的基本概念 计算图（Computational Graph） TensorFlow的核心是计算图。计算图是一种有向无环图（DAG），...
PyTorch 本地安装指南：全面支持 macOS 、 Linux 和 Windows 系统
PyTorch 本地安装指南：全面支持 macOS 、 Linux 和 Windows 系统 PyTorch 是一个功能强大的深度学习框架，支持高效的计算图和 GPU 加速，广泛应用于人工智能和机器学习项目中。本文从安装前的准备工作开始，详细介绍了如何使用 conda 和 pip 两种主要的包管理工具来安装 PyTorch，同时涵盖了如何在 macOS 上进行特定的安装配置。对于需要从源码构建 PyTorch...
【深度学习】Pytorch必须掌握的9种网络层类型
《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 目录 你引言1.线性（全...
基于Faster-RCNN的电焊焊接缺陷检测，支持图像、视频和摄像实时检测【python源码、pytorch框架】
更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章 功能演示： 基于Faster-RCNN的电焊焊接缺陷检测，支持图像、视频和摄像实时检测【python源码、pytorch框架】_哔哩哔哩_bilibili （一）简介 基于Faster-RCNN的电焊焊接缺陷检测系统是在 PyTorch 框架之下得以实现的。这是一个完备的项目，涵盖了诸多方面，其中包括代码部分，数据集，训练完备的模型权重， UI 界面以及各类重要...
批量规范化与ResNet——pytorch与paddle实现批量规范化与ResNet
批量规范化与ResNet——pytorch与paddle实现批量规范化与ResNet 本文将深入探讨批量规范化与ResNet的理论基础，并通过PyTorch和PaddlePaddle两个深度学习框架来展示如何实现批量规范化与ResNet模型。我们将首先介绍批量规范化与ResNet的基本概念，这些理论基础是理解和实现批量规范化与ResNet的基础。通过PyTorch和PaddlePaddle的代码示例，我们将展...
权重衰减与暂退法——pytorch与paddle实现模型正则化
权重衰减与暂退法——pytorch与paddle实现模型正则化 在深度学习中，模型正则化是一种至关重要的技术，它有助于防止模型过拟合，提高泛化能力。过拟合是指在训练数据上表现良好，但在测试数据或新数据上表现不佳的现象。为了缓解这一问题，研究者们提出了多种正则化方法，其中权重衰减和暂退法（Dropout）是两种常用的技术。 权重衰减，也称为L2正则化，通过在损失函数中加入权重的平方和来惩罚大的权重，从而防止模型...
PyTorch 实现自然语言分类
使用 PyTorch 实现自然语言分类 1. 简介 自然语言分类是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测、主题分类等领域。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现一个自然语言分类模型，具体任务是基于输入的文本预测其类别。 PyTorch 作为一个灵活、功能强大的深度学习框架，广泛应用于各类 NLP 任务。我们将利用 PyTorch 的构建块来实现一个简单的文本分类器，并在...
计算机毕业设计Python动漫视频分析可视化 动漫影视可视化 动漫情感分析 动漫爬虫 机器学习 深度学习 Tensorflow PyTorch LSTM模型
基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统通过网络爬虫技术，自动采集B站网址热门排行榜，提取大量相关文本信息并存储在系统中。通过对这些信息进行统计分析，系统实现了B站排行榜热度的整体分析，热门版块的词云分析以及不同版块热度的详细分析。通过可视化的方式，用户可以清晰直观地了解B站各个排行榜的动态和热度趋势。本系统不仅提供了对B站内容的全面分析，还为用户提供了一种方便、直观的方式来探索和了解B站平台上的热...
pytorch计算图backward机制
RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors after they have already been freed). Saved intermediate values of the graph are freed when you call .backwa...
【PyTorch单点知识】torch.nn.Embedding模块介绍：理解词向量与实现
文章目录 0. 前言1. 基础介绍1.1 基本参数1.2 可选参数1.3 属性1.4 PyTorch源码注释 2. 实例演示3. `embedding_dim`的合理设定4. 结论 0. 前言 在自然语言处理(NLP)中，torch.nn.Embedding是PyTorch框架中一个至关重要的模块，用于将离散的词汇转换成连续的向量空间表示。这种转换允许模型捕捉词汇之间的语义关系，并在诸如情感分析、文本分类和机...