pytorch

2024/5/19 18:46:32

代码复现|Demucs Music Source Separation

一、背景介绍 Demucs是一个开源的音源分离项目。 Demucs在算法层面前后经历了三次大版本的进化,最原始的V1版本是:编解码LSTM。具体算法原理图如下所示。该版本在时域进行音源分离。关于阅读笔记请点击这篇文章。 V1版本原理图 V2版本是同时使用时域和频…

笔记2:cifar10数据集获取及pytorch批量处理

(1)cifar10数据集预处理 CIFAR-10是一个广泛使用的图像数据集,它由10个类别的共60000张32x32彩色图像组成,每个类别有6000张图像。 CIFAR-10官网 以下为CIFAR-10数据集data_batch_*表示训练集数据,test_batch表示测试…

[YOLOv8] 用YOLOv8实现指针式圆形仪表智能读数(三)

最近研究了一个项目,利用python代码实现指针式圆形仪表的自动读数,并将读数结果进行输出,若需要完整数据集和源代码可以私信。 目录 🍓🍓1.yolov8实现圆盘形仪表智能读数 🙋🙋2.表盘智能读数…

李沐53_语言模型——自学笔记

语言模型 1.预测文本序列出现的概率 2.应用在做预训练模型 3.生成文本,给定前面几个词,不断生成后续文本 4.判断多个序列中哪个更常见 真实数据集的统计 《时光机器》数据集构建词表, 并打印前10个最常用的(频率最高的&…

配置SlowFast时遇到的问题

配置SlowFast时遇到的问题 use ‘scikit-learn’ rather than ‘sklearn’ for pip commands. setup.py中sklearn改为scikit-learn ##libstdc.so.6里面没有GLIBCXX 3.4.40 strings /home/miniconda3/envs/yjm_SlowFast/lib/libstdc.so.6 | grep GLIBCXX export LD_LIBRARY…

pytorch-解决过拟合之early stop和dropout

目录 1. Early Stop2. 怎样Early Stop3. Dropout4. pytorch实现Dropout5. train和test时的Dropout6. 增加了vidom的示例代码 1. Early Stop 所谓的over fitting是训练集准确率在上升,但是test准确率开始下降了。 在测试集准确率达到最高点开始下降的时候停止训练&a…

使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等

文章目录 1、numpy2、pytorch 做算法过程中,如果涉及到模型落地,那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式,如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性,从而判断模型转换…

动手学深度学习4.3 多层感知机的简洁实现-笔记练习(PyTorch)

以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。 本节课程地址:10 多层感知机 + 代码实现 - 动手学深度学习v2_哔哩哔哩_bilibili 本节教材地址:4.3. 多层感知机的简洁实现 — 动手学深度学习 2.0.0 docum…

时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现

在我们周围的各个领域,从分子结构到社交网络,再到城市设计结构,到处都有相互关联的图数据。图神经网络(GNN)作为一种强大的方法,正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他…

场景文本检测识别学习 day03 (CUDA Error解决、输入尺寸控制、Resume)

CUDA Error解决 CUDA out of memory ,在模型的训练过程中,可能一开始会报这个错,也可能运行几个迭代之后报这个错,具体报错解决如下: # 1. 调小batch_size,在配置文件.sh .yaml 中查找batch_size&#xf…

3.AlexNet--CNN经典网络模型详解(pytorch实现)

看博客AlexNet--CNN经典网络模型详解(pytorch实现)_alex的cnn-CSDN博客,该博客的作者写的很详细,是一个简单的目标分类的代码,可以通过该代码深入了解目标检测的简单框架。在这里不作详细的赘述,如果想更深…

【pytorch载入模型报错解决】Missing key(s) in state_dict、Unexpected key(s) in state_dict

当你试图加载模型参数时,爆出如下类似错误: Missing key(s) in state_dict: "conv1.weight", "bn1.weight", "bn1.bias", "bn1.running_mean", ... Unexpected key(s) in state_dict: "epoch", &quo…

在 Windows 下搭建自己的深度学习开发环境

通常程序员们会选择 Ubuntu 这类 linux 环境开发深度学习算法,但在 Windows 做类似的工作有时也会带来很多方便。本文梳理一下在 Windows 部署深度学习开发环境的一般步骤,供大家参考。 一、检查GPU显卡 1、查看显卡规格 在Windows下,可以…

nn.DataParallel

nn.DataParallel 是 PyTorch 中的一个模块,用于在多个 GPU 上并行运行模型。当有多个 GPU 并且想要利用它们来加速训练或推理时,这个模块会非常有用。nn.DataParallel 通过对模型中的每个子模块进行复制,并将输入数据分割成多个部分&#xff…

常见现代卷积神经网络(ResNet, DenseNet)(Pytorch 11)

一 批量规范化(batch normalization) 训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。批量规范化(batch normalization)是一种流行且有效的技术,可持续加速深层网络的收敛速度。 …

PyTorch项目实战开发教程:智能家居与IoT

PyTorch项目实战开发教程:智能家居与IoT 在本教程中,我们将使用PyTorch构建一个智能家居系统,结合物联网(IoT)技术,实现对家庭环境的智能监测和控制。我们将使用传感器收集家庭环境数据,并使用…