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点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 编译 | 蒋宝尚 来源：AI科技评论 据Facebook 官方博客公告，PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布，相比于以往的 PyTorch 版本，此次更新除了增加了更多的API，还能够支持 NumPy兼容下的傅里叶变换、性能分析工具，以及对基于分布式数据并行（DDP）和远程过程调用（RPC）的分布式训练。 此外，原有的一些功能也转移到了稳定版，包括自定义C++ -> 类(Classes)、内存分析器、通过自定义张量类对象进行的扩展、RPC中的用户异步功能以及Torch.Distributed中的许多其他功能，如Per-RPC超时、DDP动态分组（bucketing）和RRef助手。 其中一些亮点包括： 1、PyTorch.org上提供的二进制文件现在正式支持CUDA 11 2、对Autograd分析器中的RPC、TorchScript和堆栈跟踪的分析和性能进行了更新和添加。 3、(测试版)通过torch.fft支持NumPy兼容的快速傅立叶变换(FFT)。 4、(原型)支持NVIDIA A100 GPU和本地的TF32格式。 5、(原型)支持Windows上的分布式训练 6、torchvision (稳定)变换现在支持张量输入、批处理计算、GPU和TorchScript (稳定

系统:Windows10 CUDA版本:8 9 10.1 10,2 运行平台:Pytorch Torch版本:1.6.0+cu101 报错描述:Pytorch无法导出SegNet到ONNX,不支持max_unpool2d 层，其实是支持的，这锅torch背，极度恶心。 torch.onnx.export(model, image, "DeepLabv3.onnx",export_params=True, verbose=True,operator_export_type=torch.onnx.OperatorExportTypes.ONNX_ATEN_FALLBACK) 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/VenusV/blog/4694113

今天用PyTorch参考《Python深度学习基于PyTorch》搭建了一个LSTM网络单元，在这里做一下笔记。 1.LSTM的原理 LSTM是RNN（循环神经网络）的变体，全名为长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks）。 它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。 具体与RNN的区别可参考这篇博文： LSTM与RNN的比较 先放一张LSTM网络的模型图： 如上图所示，可以看到这是一个网络，我们单拿出其中一个单元来进行分析，可见每一个单元都包含一系列运算，那么这些运算的意义是什么呢？下面我们来一一解释每个单元的具体内容。 （1）遗忘门 ht-1 ：前一个时刻的Cell的输出 xt ： 当前时刻的输入 注意：中括号的意思是将ht-1与xt拼接起来，后面出现公式同理 遗忘门主要来判断上一状态中的输出对现状态的影响大小，遗忘门的输出要通过一个Sigmoid函数，Sigmoid函数的输出范围是0~1，相当于得到一个权重，后面与Ct-1相乘，以此得到上一状态输出对现状态的影响。 （2）输入门 输入门中会得到一个临界的细胞状态（Ct^），表示此状态下的备选输出，与it作用后就得到此次状态需要输出的内容。 由以上两个门就可以输出更新后的细胞状态Ct

引言 本篇介绍创建tensor的几种方式 Import from numpy from_numpy() float64 是 double 类型，也就是说从numpy导入的float其实是 double类型 。 从numpy导入的 int 还是 int 类型 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 In[ 2 ]: import numpy as np In[ 3 ]: import torch In[ 4 ]: a = np.array([ 2 , 3.3 ]) In[ 5 ]: torch.from_numpy(a) Out[ 5 ]: tensor([ 2.0000 , 3.3000 ], dtype=torch.float64) In[ 6 ]: a = np.ones([ 2 , 3 ]) In[ 7 ]: torch.from_numpy(a) Out[ 7 ]: tensor([[ 1. , 1. , 1. ], [ 1. , 1. , 1. ]], dtype=torch.float64) Import from List 数据量不是很大，不需要numpy作为载体 torch.tensor([ ]) 、 torch.FloatTensor([ ]) 、 torch.Tensor([ ]) 关系在后面介绍 tensor 与 Tensor易混淆 多使用tensor

PyTorch–Tensor 几乎所有的深度学习框架背后的设计核心都是张量和计算图， PyTorch 也不例外 一.Tensor的简介 Tensor，又名张量，可能对这个名词似曾相识，因它不仅在PyTorch中出现过，它也是Theano、TensorFlow、 Torch和MxNet中重要的数据结构。关于张量的本质不乏深度的剖析，但从工程角度来讲，可简单地认为它就是一个数组，且支持高效的科学计算。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）和更高维的数组（高阶数据）。Tensor和Numpy的ndarrays类似，但PyTorch的tensor支持GPU加速。 本节将系统讲解tensor的使用，力求面面俱到，但不会涉及每个函数。对于更多函数及其用法，读者可通过在IPython/Notebook中使用函数名加 ? 查看帮助文档，或查阅PyTorch官方文档 [1] 。 # Let's begin from __future__ import print_function import torch as t 二.Tensor基础操作 学习过Numpy的读者会对本节内容感到非常熟悉，因tensor的接口有意设计成与Numpy类似，以方便用户使用。但不熟悉Numpy也没关系，本节内容并不要求先掌握Numpy。 从接口的角度来讲，对tensor的操作可分为两类： torch

# 时间序列预测分析 就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。 #LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种RNN的变型，可以处理rnn模型的局限性 #这里实现pytorch的LSTM来预测未来的风速的模型 #导包（都用得到） import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import pandas as pd from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #原始数据 #时间序列问题，时间的那一列是不代入训练或者测试的，所以时间列可以删除。是用前几行的预测下一行的。通俗点[1

torch.randint(high=10, size=(256,)) torch1.5，返回long类型，torch0.4版本，返回float32类型 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4301815/blog/4306136

Proteus传感器+气体浓度检测的报警方式控制仿真 目录 Proteus传感器+气体浓度检测的报警方式控制仿真 1 实验意义理解 2 主要实验器件 3 实验参考电路 4 实验中的问题思考 4.1 实现转动的风扇 4.2 控制部分 5 实验参考代码 1 实验意义理解 基于前两个实验，我们已经成功的实现： 对传感器的数据进行采样、转换 拟合采样值 对拟合的数据在HDG12864F-1显示屏上显示 似乎，该得到的数据已经拿到了，还能干啥？ 是的，我们还能利用数据干一些东西，比如说当这个气体浓度超范围的时候我们怎么去控制解决。 那么就引出了这个实验，怎么控制解决？ 其实，我们在平时生活中见到过很多，当气体浓度超过一定范围： 报警 开警报灯 蜂鸣器出警报声音 疏通 开启风扇通风 …… …… 如上，我们这次实验就是采取了前三个小点的方式来控制解决。 此外，我们还要优化LCD显示，就是在屏幕上显示转动的风扇。 2 主要实验器件 CPU处理器 AT89C52 LCD显示 HDG12864F-1 AD转换器 ADC0834 传感器 温湿度：SHT10 光传感器：TORCH_LDR 瓦斯浓度传感器：LDR 一氧化碳浓度传感器：LDR 气压传感器：MPX4115 控制相关 报警灯：RGBLED-CC 蜂鸣器：SOUNDER 通风控制：FAN 3 实验参考电路 未运行时 运行时 说明 有蜂鸣器声音