BP(BackPropagation)神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。BP网络的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。BP神经网络结构数据集采用鸢尾花数据集：超参数设置lr=0.02#学习率epochs=300#训练轮数n_feature=4#输入特征(鸢尾花四个特征)n_hidden=20#隐含层n_output=3#输出(鸢尾花三种类别)准备数据
因为电脑里有配置paddle环境，当时用的cuda11.2，现在又要配置torch环境，查看torch官网后发现没有cuda11.2版本对应的torch下载。考虑到版本向下兼容，可能不一定非要下载cuda=11.2对应的那个版本的torch，或许低于这个版本就可以。所以我就选择下载cuda11.1的版本。以下是pytorch对应的稳定版的网址下载链接，可以根据需要找到对应的torch版本下载，https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html当然也可以在官网PreviousPyTorchVersions|PyTorch直接选择#CUDA11.1
一、概念num_workers是Dataloader的概念，默认值是0。是告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载(和CPU有关，和GPU无关)如果num_worker设为0，意味着每一轮迭代时，dataloader不再有自主加载数据到RAM这一步骤（因为没有worker了），而是在RAM中找batch，找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度慢。当num_worker不为0时，每轮到dataloader加载数据时，dataloader一次性创建num_worker个worker，并用batch_sampler将指定batch分配给指定worker，worker将它负责
一、概念num_workers是Dataloader的概念，默认值是0。是告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载(和CPU有关，和GPU无关)如果num_worker设为0，意味着每一轮迭代时，dataloader不再有自主加载数据到RAM这一步骤（因为没有worker了），而是在RAM中找batch，找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度慢。当num_worker不为0时，每轮到dataloader加载数据时，dataloader一次性创建num_worker个worker，并用batch_sampler将指定batch分配给指定worker，worker将它负责
文章目录车流量检测导言环境要求AnacondaCUDAcudnnYOLOPytorchPycharm步骤1.训练模型得到权重文件数据集2.视频处理3.目标跟踪方法4.虚拟线圈算法流程图核心代码结果展示车流量检测导言环境要求Anaconda安装见：https://blog.csdn.net/qq_43529415/article/details/100847887CUDAcudnnCUDA和cudnn的安装见：https://blog.csdn.net/qq_44824148/article/details/120875736YOLOPytorchPycharm步骤1.训练模型得到权重文件数据集
文章目录车流量检测导言环境要求AnacondaCUDAcudnnYOLOPytorchPycharm步骤1.训练模型得到权重文件数据集2.视频处理3.目标跟踪方法4.虚拟线圈算法流程图核心代码结果展示车流量检测导言环境要求Anaconda安装见：https://blog.csdn.net/qq_43529415/article/details/100847887CUDAcudnnCUDA和cudnn的安装见：https://blog.csdn.net/qq_44824148/article/details/120875736YOLOPytorchPycharm步骤1.训练模型得到权重文件数据集
Pytorch安装过很多遍（自己的老电脑，实验室的电脑，实验室换的新电脑，服务器的……）不同的显卡不同的服务器……遇到过很多坑都解决过，本以为Pytorch配置环境的坑已经被我踩完了。今天又遇到了这种情况：Pycharm提示是没有名称为torch的模块，当然不能运行也不能调试。 以为版本安装出问题了，检查了一下Pycharm的解释器，没有选错，明明有Pytorch我又从终端通过 condalist 命令查看已安装的包： 发现Pytorch也是在的。 那就奇怪了，为什么编译器找不到呢？这时候还没反应过来答案就在问题里。于是我去搜索引擎和论坛逛了一大圈，发现没有一个人遇到过这种情况，大家报错的情况
Windows安装Pytorch3d1.前提：安装VisualStudio2019【我记得必须是2017-2019之间的版本，我一开始用的是2022的版本就安装不了】网址pytorch和pytorch3d、cuda和NVIDIACUB版本需要相互对应pytorch和pytorch3d版本对应关系如下：https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/releasescuda和NVIDIACUB版本对应关系如下：https://github.com/NVIDIA/cub/releases?page=1本人配置如下：GPU：1050TiCUDA：11.1p
文章目录LSTM时间序列预测股票预测案例数据特征对收盘价(Close)单特征进行预测1.导入数据2.将股票数据收盘价(Close)进行可视化展示3.特征工程4.数据集制作5.模型构建6.模型训练7.模型结果可视化8.模型验证完整代码LSTM时间序列预测股票预测案例数据特征Date：日期Open：开盘价High：最高价Low：最低价Close：收盘价AdjClose：调整后的收盘价Volume：交易量对收盘价(Close)单特征进行预测利用前n天的数据预测第n+1天的数据。1.导入数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotas
分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·深入浅出TensorFlow2函数——tf.exp·深入浅出TensorFlow2函数——tf.math.exp·深入浅出Pytorch函数——torch.exp·深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.exp对输入input逐元素进行以自然数eee为底指数运算。语法torch.exp(input,*,out=None)→Tensor参数input：[Tensor]输入的向量。out：[可选，Tensor]输出的向量。返回值与x维度相同、数据类型相同的Tensor。实例importpaddle>>>torch.exp(to
