一 实例操作目标检测 下面通过一个具体的例子来说明锚框标签。我们已经为加载图像中的狗和猫定义了真实边界框，其中第一个 元素是类别（0代表狗，1代表猫），其余四个元素是左上角和右下角的(x, y)轴坐标（范围介于0和1之间）。我 们还构建了五个锚框，用左上角和右下角的坐标进行标记：A0, . . . , A4（索引从0开始）。然后我们在图像中 绘制这些真实边界框和锚框。 ground_truth = torch....

PyTorch 中的交叉熵损失 CrossEntropyLoss PyTorch 中使用CrossEntropyLoss 计算交叉熵损失，常用于分类任务。交叉熵损失衡量了模型输出的概率分布与实际标签分布之间的差异，目标是最小化该损失以优化模型。 我们通过一个具体的案例来详细说明 CrossEntropyLoss 的计算过程。 假设我们有一个简单的分类任务，共有 3 个类别。我们有 2 个样本的预测和实际标签。...

PyTorch PyTorch库主要实现了以下功能： 1.张量操作与GPU加速 PyTorch提供了张量（Tensor）操作，这是其核心数据结构，类似于NumPy的ndarray，但支持CPU、GPU和TPU上的张量运算。通过使用CUDA库，PyTorch可以在GPU上进行高效的张量计算和模型训练，显著提升计算性能，对于处理大规模数据集和复杂模型非常有帮助。 2.动态计算图 PyTorch使用动态计算图作为其...

【Pytorch】一文向您详细介绍 torch.Tensor() 的常见用法                                 🌵文章目录🌵 🧮 一、引言🔬 二、`torch.Tensor` 的基本概念📜 三、`torch.Tensor` 的常见用法3.1 创建张量3.2 张量的操作3.3 张量与NumPy的互操作性 💡 四、`torch.Tensor` 的进阶用法4.1 使用GPU加速张量运算...

PyTorch是一个开源的机器学习库，它基于Torch库，由Facebook的AI研究团队开发。它广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用领域，是深度学习研究和生产中非常受欢迎的一个框架。下面，我将详细解释PyTorch的基本概念、特点、安装、基本操作以及如何使用它来构建和训练深度学习模型。 PyTorch简介 PyTorch的设计哲学是简单、灵活和高效。它提供了一个动态计算图（Dynamic Computat...

l="Loss", alpha=0.8) plt.xlabel("Epoch")plt.ylabel("Loss") plt.legend() plt.show() 五、个人总结 本周学习了如何使用Pytorch识别车牌 ...

  目录 一、深度学习基础 1.1 神经网络简介 1.2 激活函数 1.3 损失函数 1.4 优化算法 二、PyTorch基础 2.1 PyTorch简介 2.2 张量操作 2.3 构建神经网络  2.4训练模型 2.5 模型评估 三、PyTorch实战 3.1 数据加载与预处理 3.2 模型定义与训练 3.3 模型评估与调优 3.4 模型保存与加载 四、深度学习的实际应用 4.1 图像分类 4.1.1 数据集...

课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，此节课很详细，笔记记的比较粗，这个视频课是需要有点深度学习数学基础的，如果没有数学基础，可以一边学一边查一查 1. Transforms 我们导入到数据集中的图片可能大小不一样，数据并不总是以训模型所需的最终处理形式出现。我们使用Transforms对数据进行一些操作，使其适合训练（比如统一图片的像素值）...

【Pytorch】一文向您详细介绍 nn.MultiheadAttention() 的作用和用法                                 🌵文章目录🌵 🎯 一、nn.MultiheadAttention() 是什么？1.1 多头注意力的基本原理 💡 二、nn.MultiheadAttention() 的基本用法🔍 三、深入理解 nn.MultiheadAttention()3.1 注意...

现象: loss不下降 过程如下: 1.减少层数，准备最小复现环境 2.dropout设置为0，重复运行二次，对比loss是否一致 3.第二次迭代开始loss不一致 4.对比backward之后的梯度,发现某一个梯度不一致 5.dump得到所有算子的规模，单算子测试功能正常 6.怀疑是内存越界导致 7.排除通信库的问题，逐算子bypass 8.dump reduce_scatter的输入，发现每次都不样 9....