pytorch信息-阿里云

文章 2024-10-17 来自：开发者社区

Pytorch学习笔记(九):Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息输出(torchstat、thop、ptflops、torchsummary)

1.方法 torchstat.stat：计算Pytorch模型的FLOPs、模型参数量、MAdd、模型显存占用量thop：工具包仅支持FLOPs和参数量的计算ptflops：统计参数量和 FLOPstorchsummary：用来计算网络的计算参数等信息下载不下来用-i http://pypi.douban.com/simple --t...

文章 2023-09-21 来自：开发者社区

NLP信息抽取全解析：从命名实体到事件抽取的PyTorch实战指南

本文深入探讨了信息抽取的关键组成部分：命名实体识别、关系抽取和事件抽取，并提供了基于PyTorch的实现代码。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。引言背景和信息抽取的重要性随着互联网和社交媒体的飞速发展，我们每天都会接....

问答 2023-05-20 来自：开发者社区

ModelScope 这边用户装pytorch的GPU环境，反馈的信息什么问题？

文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】19 神经网络实现估计互信息的功能

1 案例说明（实现MINE正方法的功能）定义两组具有不同分布的模拟数据，使用神经网络的MINE的方法计算两个数据分布之间的互信息2 代码编写2.1 代码实战：准备样本数据import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from tqdm import tqdm import....

文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】18 最大化深度互信信息模型DIM实现搜索最相关与最不相关的图片

图片搜索器分为图片的特征提取和匹配两部分，其中图片的特征提取是关键。将使用一种基于无监督模型的提取特征的方法实现特征提取，即最大化深度互信息（DeepInfoMax，DIM）方法。1 最大深度互信信息模型DIM简介在DIM模型中，结合了自编码和对抗神经网络，损失函数使用了MINE与f-GAN方法的结合。在此之上，DM模型又从全局损失、局部损失和先验损失3个损失出发进行训练。1.1 DIM模型原理....

文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 21 信息熵与互信息：联合熵+条件熵+交叉熵+相对熵/KL散度/信息散度+JS散度

同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：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....

文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】09 使用卷积提取图片的轮廓信息（手动模拟Sobel算子）

1 载入图片并显示import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import torch import torchvision.transforms as transforms import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" ### 1 载入图片并显示 my....

文章 2023-01-19 来自：开发者社区

pytorch使用TensorBoard可视化图像信息

在训练神经网络时，我们希望能够直观地训练情况，例如损失函数的曲线、输入的图像、模型精度等信息，这些信息可以帮助我们更好地监督网络的训练过程，并为参数优化提供方向和依据。其实我们可以有个更容易地实现方式就是定义一个列表，然后将每个epoch的训练结果添加到列表中，待模型训练完成之后，使用这个列表中的数据进行可视化以及绘图操作等。本文提供一个更为专业的操作，它是一个常用的可视化工具：TensorBo....

文章 2023-01-19 来自：开发者社区

pytorch使用TensorBoard可视化损失函数曲线、精度信息

在训练神经网络时，我们希望能够直观地训练情况，例如损失函数的曲线、输入的图像、模型精度等信息，这些信息可以帮助我们更好地监督网络的训练过程，并为参数优化提供方向和依据。其实我们可以有个更容易地实现方式就是定义一个列表，然后将每个epoch的训练结果添加到列表中，待模型训练完成之后，使用这个列表中的数据进行可视化以及绘图操作等。本文提供一个更为专业的操作，它是一个常用的可视化工具：TensorBo....

文章 2022-11-13 来自：开发者社区

【26】pytorch中的grad求导说明以及利用backward获取梯度信息

1. pytorch关于grad的简单测试1.1 标量对向量求导# test grad 1 x = torch.tensor([2], dtype=torch.float, requires_grad=True) y = 3*torch.pow(x, 2) + 2*x y.backward() x.grad # 3*(2*x)+2=14输出：tensor([14.])1.2 矩阵对矩阵求导如...