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PyTorch的Dataset 和TorchData API的比较
从版本1.11开始，PyTorch引入了TorchData库，它实现了一种不同的加载数据集的方法。
PyTorch 2.0 实操：为 HuggingFace 和 TIMM 模型提速！
体验 30%-200% 的训练加速度
推荐一个对pytorch代码详细注释的github项目
今天在无意间找一个pytorch代码和注释的Github项目。先上项目：这个项目还有个网站，地址：https://nn.labml.ai/
YoloV7最强操作教程.
yolov7最强保姆级操作教程，并且在B站中配套讲解视频喔，本文主要带领大家使用yolov7对口罩目标检测数据集进行实践，主要就是希望通过本教程可以让各位使用yolov7对自己的数据集进行训练，测试，预测。
ubuntu22.04更换RTX 4090显卡后，安装驱动和pytorch记录
ubuntu22.04更换4090显卡后，安装驱动和pytorch记录显卡更换之前（之前使用的是2080ti），已在ubuntu图形界面的“附加驱动”中安装nvidia驱动，并且anaconda环境中的pytorch正常使用。
使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例
在本文中，我们将探索知识蒸馏的概念，以及如何在PyTorch中实现它。
PyTorch中学习率调度器可视化介绍
学习率调度器有很多个，并且我们还可以自定义调度器。本文将介绍PyTorch中不同的预定义学习率调度器如何在训练期间调整学习率
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深度学习Week9-YOLOv5-C3模块实现（Pytorch）
了解C3的结构，方便后续YOLOv5算法的学习。采用的数据集是天气识别的数据集。 输出：cuda图形变换，输出一下：用到类输出：{'cloudy': 0, 'rain': 1, 'shine': 2, 'sunrise': 3}二、搭建YOLOv5-C3模型2.查看模型详情 统计模型参数量以及其他指
基于pytorch的图像识别基础完整教程
基于pytorch的深度学习图像识别基础完整教程以常见盆栽植物的图像识别示例来驱动学习，通过这个教程，你可以学会深度学习中的图像识别的完整操作并且可以通过这个示例训练出其他的图像识别模型。
Pytorch:手把手教你搭建简单的全连接网络
利用pytorch搭建简单全连接网络的步骤，适合初学者快速上手
Pytorch文档解读|torch.nn.MultiheadAttention的使用和参数解析
整体称为一个单注意力头，因为运算结束后只对每个输入产生一个输出结果，一般在网络中，输出可以被称为网络提取的特征，那我们肯定希望提取多种特征，[ 比如说我输入是一个修狗狗图片的向量序列，我肯定希望网络提取到特征有形状、颜色、纹理等等，所以单次注意肯定是不够的 ]因为是拼接而成的，所以每个单注意力头其实
图像处理中常见的几种插值方法：最近邻插值、双线性插值、双三次插值（附Pytorch测试代码）
在学习可变形卷积时，因为学习到的位移量Δpn可能是小数，因此作者采用双线性插值算法确定卷积操作最终采样的位置。通过插值算法我们可以根据现有已知的数据估计未知位置的数据，并且可以利用这种方法对图像进行缩放、旋转以及几何校正等任务。此处我通过这篇文章学习总结常见的三种插值方法，包括最近邻插值、双线性插值
Pytorch实战100例-第6天：好莱坞明星识别
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yolov5修改标签和检测框显示
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【ResNet】Pytorch从零构建ResNet18
Pytorch从零构建ResNet18ResNet 目前是应用很广的网络基础框架，所以有必要了解一下.本文从简单的ResNet18开始，详细分析了ResNet18的网络结构，并研究BasicBlock的结构。，使得整个结构非常清晰，再之后手工构建ResNet18网络就没有那么困难了。
【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解 + 数据集 + 完整源码
大家好，我是阿光。本专栏整理了《深度学习100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~ ✨。
【CV】第 3 章：使用 PyTorch 构建深度神经网络
在上一章中，我们学习了如何使用 PyTorch 编写神经网络。我们还了解了神经网络中存在的各种超参数，例如批量大小、学习率和损失优化器。在本章中，我们将学习如何使用神经网络进行图像分类。本质上，我们将学习如何表示图像并调整神经网络的超参数以了解它们的影响。为了不引入太多的复杂性和混乱，我们在上一章只
