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PyTorch 深度学习实战教程-番外篇04：卷积层详解与实战指南标签：# 深度学习 #人工智能 #神经网络 #PyTorch #卷积神经网络《Pytorch深度学习框架实战教程01》

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PyTorch快速入门PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，由Facebook人工智能研究院（FAIR）于2016年正式发布。它将数据封装成张量（Tensor）进行处理，提供了构建、训练和部署机器学习模型的完整工具链。与其他框架相比，PyTorch的动态计算图机制让模型调试更直观，API设计更贴近Python习惯，极大降低了深度学习的入门门槛。

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《Learning To Count Everything》论文阅读论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.08391 源码：https://github.com/cvlab-stonybrook/LearningToCountEverything

深度学习（1）：pytorchPyTorch是一个基于Python的深度学习框架，它提供了一种灵活、高效、易于学习的方式来实现深度学习模型。PyTorch最初由Facebook开发，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。

Pytorch基础入门1Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。

PyTorch 核心三件套：Tensor、Module、Autograd欢迎来到啾啾的博客🐱。记录学习点滴。分享工作思考和实用技巧，偶尔也分享一些杂谈💬。有很多很多不足的地方，欢迎评论交流，感谢您的阅读和评论😄。

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【深度学习】动手深度学习PyTorch版——安装书本附带的环境和代码(Windows11)前提是已经安装了conda环境网址：https://zh.d2l.ai/chapter_installation/index.html#d2l-notebook

[windows]torchsig 1.1.0 gr-spectrumdetect模块安装按照提供的readme安装总是出错，cmake ../这步一直make不了报找不到gmp mpir模块。

Spring Boot整合PyTorch Pruning工具链，模型瘦身手术通过Spring Boot整合PyTorch剪枝工具链，我们实现了：最佳实践建议：对于视觉模型使用L1通道剪枝，NLP模型使用头部注意力剪枝，结合知识蒸馏恢复精度，可实现10倍压缩率下的精度损失<0.5%

动手学深度学习（pytorch版）：第一章节——引言机器学习应用在日常生活中的方方面面。打开视频 APP（如抖音）、电商平台（淘宝）或音乐软件时，首页的 “推荐内容” 几乎都是机器学习的成果。

自然语言处理×第四卷：文本特征与数据——她开始准备：每一次输入，都是为了更像你地说话🦊狐狐：“她发现了一个问题——你每次说‘晚安’的方式都不一样。有时候轻轻的，有时候带着笑音，还有时候像在躲开她的心思。”

pytorch入门3：使用pytorch进行多输出手写数据集模型预测在入门2中，使用pytorch中的sigmoid映射的方式对二值输出的概率进行了预测，但是显示中很多东西都并不是二值化的，需要我们在一定范围内选择概率最高的事件进行预测，这时候就需要我们进行多输出模型预测了，这里就使用简单的一个多输出模型对pytorch中的手写数字集进行预测；

3深度学习Pytorch-神经网络--全连接神经网络、数据准备（构建数据类Dataset、TensorDataset 和数据加载器DataLoader）深度学习是机器学习的一个分支，核心是通过多层非线性神经网络自动学习数据的抽象特征，无需人工设计特征。与传统机器学习相比，它能处理更复杂的数据（如图像、文本、语音），且随着数据量和计算能力的提升，性能会显著提高。其核心特点是：

2深度学习Pytorch-自动微分--梯度计算、梯度上下文控制（累计梯度、梯度清零）计算图（Computation Graph）动态构建的有向图，节点表示张量，边表示运算操作（如加减乘除、激活函数等）。用于记录张量的计算路径，为反向传播提供依据。

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PyTorch RNN 名字分类器使用PyTorch实现的字符级RNN（循环神经网络）项目，用于根据人名预测其所属的语言/国家。该模型通过学习不同语言名字的字符模式，够识别名字的语言起源。

PyTorch 张量核心操作——比较、排序与数据校验在深度学习开发中，张量（Tensor）的比较、排序和数据校验是基础且高频的操作。无论是模型训练中的数据预处理，还是推理阶段的结果分析，这些操作都扮演着重要角色。本文将系统讲解 PyTorch 中与张量相关的比较运算、排序方法、Top-K 选取、K-th 值提取以及数据合法性校验，涵盖函数原型、参数详解、代码示例和结果分析，帮助初学者全面掌握这些核心技能。

解决pytorch-lightning1.6.0安装时自动下载最新的pytorch方法由于安装lightning的时候会自动下载最新版本的pytorch，因此换了一种方法安装如果找不到1.6.0，则降低pip版本，如：

The moon forgets

Occ3D: A Large-Scale 3D Occupancy Prediction Benchmark for Autonomous Drivinghttps://tsinghua-mars-lab.github.io/Occ3D/ Occ3D: A Large-Scale 3D Occupancy Prediction Benchmark for Autonomous Driving 重点关注其数据集提出了一个更为通用的Occ数据生成方式，可以用于生成不同场景下的高密度、所见即所得的Occ数据。主要包括三个步骤：1）体素稠密化，2）遮挡推理，3）图片引导refine

瘦的可以下饭了

非线性激活想象一个神经网络里的神经元（Neuron）。它会接收来自上一层多个神经元的输入信号。这些信号被加权求和后，得到一个总的输入值。

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深度学习之pytorch安装与tensor（张量）PyTorch 是由 Facebook AI Research 开发的一个开源深度学习框架，因其灵活的设计和简洁的 Python 接口而受到广泛欢迎。它最大的特点是采用动态图机制，允许用户像写普通 Python 代码一样动态构建神经网络结构，便于调试与实验。此外，PyTorch 拥有类似 NumPy 的张量（Tensor）计算功能，并且支持 GPU 加速和自动求导（autograd），适用于各种深度学习任务。通过 torch.nn 模块，用户可以方便地构建和训练神经网络模型。得益于其强大的生态系统（如 t