本文记录了解决 Jupyter Notebook 在特定环境中无法识别已安装的 TensorFlow 的方法。主要原因是 Jupyter 默认在 base 环境中运行，而 TensorFlow 可能在其他环境中。通过配置 Jupyter 使其能够访问目标环境中的 TensorFlow。 ... [详细]

本文介绍了如何使用 Google Colab 的免费 GPU 资源进行深度学习应用开发。Google Colab 是一个无需配置即可使用的云端 Jupyter 笔记本环境，支持多种深度学习框架，并且提供免费的 GPU 计算资源。 ... [详细]

目录预备知识导包构建数据集神经网络结构训练测试精度可视化计算模型精度损失可视化输出网络结构信息训练神经网络定义参数载入数据载入神经网络结构、损失及优化训练及测试损失、精度可视化qu ... [详细]

本文详细探讨了 Python 中变量类型的确定方式及其默认类型，帮助初学者更好地理解变量类型的概念。 ... [详细]

本文详细介绍了 Vision Transformer (ViT) 和 DETR 的工作原理，并提供了相关的代码实现和参考资料。通过观看教学视频和阅读博客，对 ViT 的全流程进行了详细的笔记整理，包括代码详解和关键概念的解释。 ... [详细]

空洞卷积（Dilated Convolutions）在卷积操作中通过在卷积核元素之间插入空格来扩大感受野，这一过程由超参数 dilation rate 控制。这种技术在保持参数数量不变的情况下，能够有效地捕捉更大范围的上下文信息，适用于多种视觉任务，如图像分割和目标检测。本文将详细介绍空洞卷积的计算原理及其应用场景。 ... [详细]

在Conda环境中高效配置并安装PyTorch和TensorFlow GPU版的方法如下：首先，创建一个新的Conda环境以避免与基础环境发生冲突，例如使用 `conda create -n pytorch_gpu python=3.7` 命令。接着，激活该环境，确保所有依赖项都正确安装。此外，建议在安装过程中指定CUDA版本，以确保与GPU兼容性。通过这些步骤，可以确保PyTorch和TensorFlow GPU版的顺利安装和运行。 ... [详细]

本文详细介绍了如何使用DenseNet模型在PyTorch框架下实现秃头识别。首先，文章概述了项目所需的库和全局参数设置。接着，对图像进行预处理并读取数据集。随后，构建并配置DenseNet模型，设置训练和验证流程。最后，通过测试阶段验证模型性能，并提供了完整的代码实现。本文不仅涵盖了技术细节，还提供了实用的操作指南，适合初学者和有经验的研究人员参考。 ... [详细]

通过使用CIFAR-10数据集，本文详细介绍了如何快速掌握Mixup数据增强技术，并展示了该方法在图像分类任务中的显著效果。实验结果表明，Mixup能够有效提高模型的泛化能力和分类精度，为图像识别领域的研究提供了有价值的参考。 ... [详细]

在 PyTorch 的 `CrossEntropyLoss` 函数中，当目标标签 `target` 为类别 ID 时，实际上会进行 one-hot 编码处理。例如，假设总共有三个类别，其中一个类别的 ID 为 2，则该标签会被转换为 `[0, 0, 1]`。这一过程简化了多分类任务中的损失计算，使得模型能够更高效地进行训练和评估。此外，`CrossEntropyLoss` 还结合了 softmax 激活函数和负对数似然损失，进一步提高了模型的性能和稳定性。 ... [详细]

本文探讨了BERT模型在自然语言处理领域的应用与实践。详细介绍了Transformers库（曾用名pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert）的使用方法，涵盖了从模型加载到微调的各个环节。此外，还分析了BERT在文本分类、情感分析和命名实体识别等任务中的性能表现，并讨论了其在实际项目中的优势和局限性。 ... [详细]

在Windows环境下离线安装PyTorch GPU版时，首先需确认系统配置，例如本文作者使用的是Win8、CUDA 8.0和Python 3.6.5。用户应根据自身Python和CUDA版本，在PyTorch官网查找并下载相应的.whl文件。此外，建议检查系统环境变量设置，确保CUDA路径正确配置，以避免安装过程中可能出现的兼容性问题。 ... [详细]