【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现
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卷积神经网络学习—Resnet50（论文精读+pytorch代码复现）
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【Pytorch】torch.nn.LeakyReLU()
Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！唯有努力💪本文仅记录自己感兴趣的内容文章仅作为个人学习笔
GPU版本PyTorch详细安装教程
注意：30系列的的显卡暂时不支持cuda11以下版本！！！一、安装显卡驱动第一步：右击右下角开始，在设备管理器中查看计算机显卡型号，例如我的显卡是GTX1050：第二步：进入英伟达官网，下载对应显卡驱动：官方驱动 | NVIDIAhttps://www.nvidia.cn/Download/inde
pytorch的下载解决方案（下载出错、下载过慢问题）
第一次下载pytorch往往会出现一些问题，比如不知道如何下载，或者下载过慢等问题，由此本文给出以下解决放方案，并给出图示解决。
Yolov5--从模块解析到网络结构修改（添加注意力机制）
文章目录1.模块解析(common.py)01. Focus模块02. CONV模块03.Bottleneck模块：04.C3模块05.SPP模块2.为yolov5添加CBAM注意力机制最近在进行yolov5的二次开发，软件开发完毕后才想着对框架进行一些整理和进一步学习，以下将记录一些我的学习记录。
Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进
Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进文章目录系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言在目标检测的预测阶段时，会输出许多候选的anchor box，其中有很多是明显重叠的预测边界框都围绕着同
使用上下文装饰器调试Pytorch的内存泄漏问题
装饰器是 python 上下文管理器的特定实现。本片文章将通过一个pytorch GPU 调试的示例来说明如何使用它们。
使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
我们将从几个样本中学习的问题被称为“少样本学习 Few-Shot learning”。我们将从几个样本中学习的问题被称为“少样本学习 Few-Shot learning”。少样本学习是机器学习的一个子领域。
CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录
本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合，帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系，这些均是在Pytorch上实现的，可以有效的结合当前各位研究生的研究方向，设计人工智能的各个领域，是经过一年时间打磨的精品
基于yolov5框架实现人流统计（目标检测算法、目标追踪算法以及越界识别功能）+手机获取统计人数
基于yolov5框架实现人流统计（主要AI算法包括：目标检测算法、目标追踪算法以及越界识别功能）+手机获取统计人数（喵提醒）
PyTorch中的多GPU训练：DistributedDataParallel
本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，可以扩充到多机多卡的环境，所以他是分布式多GPU训练的首选。
Pytorch+Python实现人体关键点检测
用Python+Pytorch工程代码对人体进行关键点检测和骨架提取，并实现可视化。
12个常用的图像数据增强技术总结
扩展用于训练模型的数据量的过程称为数据增强。通过训练具有多种数据类型的模型，我们可以获得更“泛化”的模型。
最新CUDA/cuDNN与Pytorch保姆级图文安装教程(速查字典版)
最新CUDA/cuDNN与Pytorch保姆级图文安装教程：CUDA下载、安装、多版本切换、卸载；解析CUDA、cuDNN、NVIDIA驱动、Pytorch间的版本对应关系
pytorch模型保存、加载与续训练
最近，看到不少小伙伴问pytorch如何保存和加载模型，其实这部分pytorch官网介绍的也是很清楚的，感兴趣的点击☞☞☞了解详情🥁🥁🥁 但是肯定有很多人是不愿意看官网的，所以我还是花一篇文章来为大家介绍介绍。当然了，在介绍中我会加入自己的一些理解，让大家有一个更深的认识。如果准备好了的话
Pytorch实战 | 第4天：猴痘病识别
本文为内部限免文章参考本文所写记录性文章，请在文章开头注明以下内容，复制粘贴即可本周的代码相对于上周增加指定图片预测与保存并加载模型这个两个模块，在学习这个两知识点后，时间有余的同学请自由探索更佳的模型结构以提升模型是识别准确率，模型的搭建是深度学习程度的重点。DL+45。
目标检测 YOLOv5 - v6.2版本模型在瑞芯微 Rockchip设备从训练到C++部署实践
目标检测 YOLOv5 - v6.2版本模型在瑞芯微 Rockchip设备从训练到C++部署实践flyfish源码地址Rockchip 支持 YOLOv5 v6.2 从训练到C++部署的全链条开发，包括。
pytorch-实现天气识别
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【torch.argmax与torch.max详解】
方式一，即不指定dim时，默认将张量展开成一维张量，然后返回对应的下标；方式二，即指定dim时，沿着指定的dim维进行选择，输出结果由剩下的维度组成，比如原始维度为H,W，若指定dim=0（即H维),则输出结果由W个元素构成；2）如果有多个最大值则返回第一个最大值的下标；3）返回torch.max函
