解决了Opencv dnn模块无法使用onnx模型的问题，实现将onnx模型的动态输入转成静态，可配合文章来理解https://blog.csdn.net/weixin_42149550/article/details/133755348

预测模型：时空预测模型PyTorch复现 models 文件夹 在 models 目录中，每一个文件夹存储一个结构的完整模型代码，复现参照了论文中的公式、图示以及 GitHub 作者实现的代码（如果有的话） 这些模型均假定输入的 Tensor 的 shape 为 (batch, sequence, channel, height, width) 这里的目的是为了学习，尽可能内聚成一个个小的 Module 再组合的，应该效率很差 util 文件夹 patch 针对大尺寸数据进行 patch 分割的方法，不过这里要根据实际情况修改下，这里是针对五维数据的，如果针对四维，则参照逻辑修改下即可 TrainingTemplate 和 TestingTemplate 我自己写的训练过程的模板类，一般继承重写一些方法即可 content_tree 包含生成目录树的方法

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性而闻名。这个文档是 PyTorch 的中文版本，对于那些希望在中国使用 PyTorch 或者中文阅读习惯的学习者来说非常有价值。以下是一些主要的知识点： 1. **torch 包**：PyTorch 的核心是 `torch` 包，它包含了张量数据结构（Tensor）以及基于这些张量的数学运算。这些运算包括基本的加减乘除、矩阵运算、指数和对数等。此外，`torch` 还提供了与张量相关的各种工具，如序列化和 CUDA 支持，使得在 NVIDIA GPU 上进行高效计算成为可能。 2. **张量检查**：`torch.is_tensor()` 和 `torch.is_storage()` 函数分别用于检查一个对象是否为 PyTorch 的张量或存储对象。这对于确定变量类型和进行类型检查非常有用。 3. **张量元素计数**：`torch.numel()` 函数返回张量中元素的数量，无论张量的维度如何，这有助于了解张量的规模。 4. **打印选项设置**：`torch.set_printoptions()` 可以调整打印张量时的精度、阈值、边缘项数和行宽等参数，使输出更适合阅读。这些选项与 Numpy 的打印选项类似。 5. **创建操作**： - `torch.eye(n, m=None, out=None)` 创建一个二维张量，其对角线元素为 1，其余为 0，类似于单位矩阵。 - `torch.from_numpy(ndarray)` 用于将 Numpy 数组转换为 PyTorch 的张量。转换后的张量与原始 Numpy 数组共享内存，因此修改一个会影响另一个。 - `torch.linspace(start, end, steps=100, out=None)` 生成一个一维张量，包含在给定区间内等间距的点。可以用来创建线性变化的序列。 6. **张量与 Numpy 交互**：PyTorch 和 Numpy 之间的兼容性是其强大功能之一。通过 `torch.from_numpy()`，你可以轻松地在两个库之间转换数据，这对于数据分析和模型训练都非常方便。 7. **CUDA 支持**：PyTorch 提供了 CUDA 实现，允许在支持 CUDA 的 GPU 上进行计算，这极大地加速了计算密集型任务，如神经网络的前向传播和反向传播。 8. **其他操作**：PyTorch 还提供了许多其他张量操作，如索引、切片、形状变换、归一化、随机数生成等，这些都是构建和训练深度学习模型的基础。 这个中文文档是学习和使用 PyTorch 的宝贵资源，它允许用户快速查找和理解相关函数，提高开发效率。对于初学者和经验丰富的开发者来说，都有很高的参考价值。

# Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码 1. 使用Pytorch定义ReNet50网络模型； 2. 使用Pytorch加载MNIST数据集，首次运行自动下载； 3. 实现训练MNIST手写数字图像分类，训练过程显示loss数值； 4. 训练完成后保存pth模型权重文件； 5. 在测试集上测试训练后模型的准确率。

手写数字识别python 在这个示例中，我们使用PyTorch实现了一个基于LeNet5模型的手写数字识别器，并在MNIST数据集上进行了训练和测试。代码中包括数据加载、模型定义、损失函数和优化器的声明，以及训练和测试的代码逻辑。需要注意的是，在实际使用过程中，我们需要根据具体的应用场景选择合适的模型结构、损失函数、优化器等，并对数据进行适当的预处理和后处理。

这是MTS-Mixers的官方实现：通过因子化时间和通道混合进行多元时间序列预测。 使用： 1. 安装 Python 版本不低于 3.6，PyTorch 版本不低于 1.5.0。 2. 运行 pip install -r requirements.txt 3. 下载数据并将 .csv 文件放在 ./dataset 文件夹中。您可以从 Google Drive 获取所有基准测试数据。所有数据集都经过了良好的预处理，可以轻松使用。 4. 训练模型。我们在 script.md 中提供了一个运行所有基准测试脚本的示例。如果需要，您可以更改任何超参数。请查看 run.py 以了解有关超参数配置的更多详细信息。 引用：Li Z, Rao Z, Pan L, et al. MTS-Mixers: Multivariate Time Series Forecasting via Factorized Temporal and Channel Mixing[J]. arXiv preprint arXiv:2302.04501, 2023.

音乐GAN 塞缪尔·贝里恩（Samuel Berrien）

文章目录一、在pytorch中紧凑画出子图（1）在一行里画出多张图像和对应标签1）代码2）效果展示色偏原因分析：（2）以矩阵的形式展示多张图片1）代码2）效果展示二、在matplotlib中紧凑画出子图（1）区分 subplot 和 subplots（2）代码（3）效果展示 一、在pytorch中紧凑画出子图 （1）在一行里画出多张图像和对应标签 1）代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torchvision import torchvision.transforms as transforms from I

新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可发生于任何年龄，但多发于儿童。新冠肺炎X光表现为肺部可见炎性浸润阴影，肺炎的初级症状和体征不是很明显，容易出现漏诊、误诊。近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的发展以及各种权威医疗机构对医疗影像数据的公开，深度学习技术开始逐步应用到医学图像处理领域。利用深度学习技术对医学图像进行分析可以获得比较客观的评价和看法，此外，还可以找到图像中一些非常细微、不易查找的信息，提高诊断的准确率。本文使用pytorch完成算法设计，以及可视化设计测试图片的得病概率。

使用基于PyTorch框架的LSTM（长短期记忆）网络在Google Colab 上面来实现文本匹配任务，包括完整的代码实现和必要的训练数据文件。这个过程涉及构建一个深度学习模型，该模型能够理解并比较两段文本的含义，判断它们在语义上是否匹配或相关。实现这一功能需要详细的步骤，包括数据预处理、模型设计、训练过程以及最终的评估