Pytorch
使用PyTorch實現遷移學習
一、什麼是遷移學習 遷移學習（Transfer learning）是指將已經訓練好的模型應用於不同的數據集或任務上，從而加快模型的訓練和提高模型的泛化能力。簡單來說，就是把別人已經…
PyTorch上採樣詳解
一、什麼是上採樣？ 上採樣是指將低分辨率的圖像增大到高分辨率的過程，也稱為圖像插值。在深度神經網絡中，上採樣通常用於將特徵圖的尺寸增大到與輸入圖像相同的尺寸，以進行像素級別的預測或…
如何卸載PyTorch
一、檢查PyTorch安裝方式 在開始卸載PyTorch之前，我們需要確定PyTorch的安裝方式。因為不同的安裝方式，可能需要採取不同的卸載方法。我們可以通過以下命令檢查PyTo…
深入探討PyTorch的參數凍結
一、為什麼需要凍結參數 在使用PyTorch進行遷移學習時，我們通常會使用預訓練的模型來進行初始化。而這些模型通常是在較大的數據集上訓練得到，並且可能包含大量的參數。這時，我們可以…
Pytorch安裝慢的原因與解決方法
Pytorch是一個用於深度學習的開源機器學習庫，被廣泛應用於各種領域的研究和應用。然而，很多人在安裝Pytorch時遇到了困難，往往需要耗費很長時間來進行安裝。在本文中，我們將從…
PyTorch反卷積詳解
在深度學習中，卷積神經網絡（CNNs）是最流行的神經網絡之一，由於其卓越的性能和廣泛的應用。卷積神經網絡包含卷積層和池化層，其通過應用卷積核或過濾器在輸入圖像上執行卷積，從而提取有…
PyTorch參數初始化詳解
一、基礎知識 參數初始化是深度學習模型中的重要環節之一，它直接影響到模型的泛化能力和訓練效果。在 PyTorch 中給參數賦初值有兩種方式，分別是手動設置和自動初始化。在使用手動設…
PyTorch Lightning：更高效的深度學習訓練工具
PyTorch Lightning是一個輕量級，但功能強大的深度學習框架。它提供了可重複、可擴展和可維護的訓練代碼，使深度學習工程師能夠專註於模型設計、實驗和推理。 一、簡介 Py…
理解和優化PyTorch-BERT
一、BERT簡介 自然語言處理技術是近年來人工智能發展的熱門方向之一，其中基於預訓練的語言模型是最為流行的方法之一。BERT（Bidirectional Encoder Repre…
深入理解PyTorch中的Upsample
一、什麼是Upsample 在深度學習任務當中，有時需要將輸入圖像或數值序列進行縮放，使得數據具有更好的表現能力，同時還能減少模型過擬合的情況。PyTorch中的Upsample就…
PyTorch-gpu: 深度學習加速工具
一、PyTorch-gpu版本 PyTorch是一個深度學習框架，旨在提供靈活性和速度。它支持許多GPU加速庫，如CUDA和cuDNN。相比於PyTorch-cpu版本，PyTor…
詳解 PyTorch 預測
一、介紹 PyTorch 預測 PyTorch 預測通常涉及加載訓練好的模型並將其運用於新數據以進行預測。這樣的預測往往涉及輸入端到輸出端的多個步驟，可能包括數據預處理、數據增廣、…
Torchdtype: PyTorch中的數據類型詳解
一、什麼是torchdtype? 在PyTorch中，Tensor是重要的數據結構，類似於數組或矩陣，它們是神經網絡中的關鍵組件。torch.dtype是用於表示十進制小數或整數的…
PyTorch: 開源深度學習平台
PyTorch是一個開源的深度學習平台，由Facebook AI研究院開發和維護，可用於各種用例，如計算機視覺、自然語言處理等。此平台提供了易用的API，允許用戶通過Python編…
深入剖析：PyTorch中的model.cuda()
一、介紹 PyTorch是一種基於Python的深度學習框架，它提供了強大的張量計算（Tensor）、自動梯度計算以及神經網絡訓練等功能。其中，常用的神經網絡訓練步驟包括定義網絡結…
