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【计算机视觉】Segment Anything 安装配置及代码测试(含源代码)
Segment Anything Model(SAM)可以从输入提示(如点或框)生成高质量的物体遮罩,并且可以用于为图像中的所有物体生成遮罩。它在一个包含1100万张图像和10亿个遮罩的数据集上进行了训练,并且在各种分割任务上表现出了强大的零样本性能。
深度学习实践:构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类
本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化,文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作,读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用,并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。
Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解
这篇文章是关于PyTorch中nn.Conv2d函数的详解,包括其函数语法、参数解释、具体代码示例以及与其他维度卷积函数的区别。
【AI系统】昇腾推理引擎 MindIE
本文详细介绍华为昇腾推理引擎 MindIE,涵盖其基本介绍、关键功能特性及三大组件:MindIE-Service、MindIE-Torch 和 MindIE-RT。文章深入探讨了各组件在服务化部署、大模型推理和推理运行时方面的功能和应用场景,旨在帮助读者全面了解 MindIE 如何支持 AI 业务的高效运行和模型的快速部署。
AI Infra之模型显存管理分析
本文围绕某线上客户部署DeepSeek-R1满血版模型时进行多次压测后,发现显存占用一直上升,从未下降的现象,记录了排查过程。
基于YOLOv8的狗狗品种(多达60种常见犬类)品种鉴别识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
随着宠物经济的不断发展,狗狗已经成为众多家庭的重要成员。不同品种犬类在性格、饲养方式、健康管理上有显著差异,快速准确地识别狗狗品种有着重要应用价值。传统方式依赖人工识别,效率低且易出错。 本项目借助YOLOv8强大的目标检测能力,结合高质量数据集训练,实现60种犬类的高精度自动分类识别,并提供可交互图形界面,极大降低使用门槛。
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