CUDA与TensorRT(5)之TensorRT介绍
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因子分解机介绍和PyTorch代码实现
因子分解机（Factorization Machines，简称FM）是一种用于解决推荐系统、回归和分类等机器学习任务的模型
如何利用ChatGPT进行论文润色-ChatGPT润色文章怎么样
ChatGPT可以润色文章，使用其润色功能可以为用户提供更加整洁、清晰、文采动人的文本。但需要注意以下几点：需要保持文本的一致性和完整性。当使用ChatGPT进行润色时，需要注意保持文本的一致性和完整性。不应改变原始文章的意义、论点和逻辑结构，尤其是在非常规文章类型上，比较灵活的润色方式和人为的润色
手把手教学YOLOV5在RK3568的部署应用及代码实现
YOLOV5模型移植在RK3568
3. conda新建，删除，查看虚拟环境
在训练神经网络时，不同的实验和baseline对于环境的设置不同。我们不能把所有的python版本，各种库都封装在一个全局环境里，因此有了虚拟环境envs。conda可以创建和命名若干个虚拟环境，各个环境互不打扰。下面是常见的查看，创建，激活，退出以及删除虚拟环境的操作。
【超详细小白必懂】Pytorch 直接加载ResNet50模型和参数实现迁移学习
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[linux-sd-webui]之txt2img
【代码】[linux-sd-webui]之txt2img。
Meta-Transformer 多模态学习的统一框架
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息
卸载cpu版本的torch并离线安装对应的gpu版本
每次从github上安装项目对应的库，利用requirements.txt安装很容易出现版本不对应的情况，尤其是将torch的gpu版本安装成cpu。这里记录一些查看版本的指令和离线安装的方法，就不用每次百度啦！（注：其他库的离线安装也可以用同样的方法，只需要去相应的网站下载wheel即可）第一个框
Pytorch 多GPU训练
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Darknet53详细原理（含torch版源码）
Darknet53详细原理（含torch版源码）—— cifar10
MSELoss详解+避坑指南
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【YOLOX简述】
YOLOX简述
YOLOv7改进：在不同位置添加biformer
为了缓解多头自注意力()的可扩展性问题，先前的一些方法提出了不同的稀疏注意力机制，其中每个查询只关注少量的键值对，而非全部。为此，作者探索了一种动态的、查询感知的稀疏注意力机制，其关键思想是在粗糙区域级别过滤掉大部分不相关的键值对，以便只保留一小部分路由区域（这不就把冗余的信息干掉了吗老铁们）。其次
图注意力网络论文详解和PyTorch实现
图注意力网络(GAT)[1]是一类特殊的gnn，主要的改进是消息传递的方式。他们引入了一种可学习的注意力机制，通过在每个源节点和目标节点之间分配权重，
dropout层简介
这就是dropout层的思想了，**为什么dropout能够用于防止过拟合呢？**因为约大的神经网络就越有可能产生过拟合，因此我们随机删除一些神经元就可以防止其过拟合了，也就是让我们拟合的结果没那么准确。dropout顾名思义就是被拿掉的意思，正因为我们在神经网络当中拿掉了一些神经元，所以才叫做dr
A30、V100性能测试对比报告
共压80000数据，同时请求500数据。
ChatGPT如何训练自己的模型
这些数据集可以来自英文、中文和其他语言的数据集，但需要注意的是，由于ChatGPT是一个生成式模型，所以需要保证数据集中的对话质量和语言质量较高，否则影响对话的质量。总之，训练一个高品质的ChatGPT模型需要高质量的对话数据集、有效的数据预处理、强大的训练环境、合适的训练方法、有效的模型评估等多个
重新理解一个类中的forward()和__init__()函数
return out在上面的代码中，我们定义了一个名为SimpleNet的神经网络模型，它继承自 PyTorch 中的nn.Module类。我们在__init__()方法中定义了三层网络结构，分别是输入层fc1、激活层relu和输出层fc2。其中，输入层和输出层都使用了全连接层（nn.Linear）
pytorch交换tensor的指定维度
pytorch中有两种方式可以实现tensor指定维度的交换，第一个是torch.permute()，第二个方法是torch.transpose()。二者不同是torch.permute()可以同时交换多个维度，而torch.transpose()每次只能交换两个维度。
