今天在看文档的时候，发现pytorch 的conv操作不是很明白，于是有了一下记录首先提出两个问题：1.输入图片是单通道情况下的filters是如何操作的？ 即一通道卷积核卷积过程2.输入图片是多通道情况下的filters是如何操作的？ 即多通道多个卷积核卷积过程这里首先贴出官方文档：classtorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_si
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2024-09-14 13:14:50
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文章目录图片 - TorchVision定义模型定义模型的4种方法代码注意可视化 - netron想替换backbone - errorImageNet 网络微调辅助函数模型训练和验证冻结层 requires_grad初始化和重塑网络AlexnetVGGSqueezenet 1.0ResnetDensenetInception V3数据加载创建优化器运行训练和验证代码STN 2015基础STN网
工欲善其事必先利其器，在使用该网络之前要先了解该网络的具体细节，我今天也是第一次查资料，然后加上自己的理解去写这篇学习成长文章。残差模块class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=1, dowansample=None):
super(ResidualBlo
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2024-01-02 10:31:29
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文章目录1、pytorch安装2、Lenet简介3、代码Conv2d和_MaxPoolNd参数介绍model.pytrain.pypredict.py 1、pytorch安装2、Lenet简介Lenet网络结构：卷积-下采样层-卷积-下采样层-全连接层-全连接层-全连接层 Lenet网络：pytorch tensor的通道顺序：[batch，channel，height，width]batch：
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2023-11-30 13:48:38
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在pytorch中，一般图像信息都是channel first，即通道数在前。比如一张84 x 84 x 3的
原创
2022-09-19 10:21:49
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Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance论文下载：https://arxiv.org/pdf/2108.11515.pdfgithub：GitHub - PeterL1n/RobustVideoMatting: Robust Video Matting in PyTorch, TensorFlow, TensorFlow
客户端channel在建立连接之后会关注read事件，那么read事件在哪触发的呢？ NioEventLoop中/**
* 读事件和 accept事件都会经过这里,但是拿到的unsafe对象不同 所以后续执行的read操作也不一样
* NioServerChannel进行accept操作
* NioChannel进行
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2023-07-10 12:52:35
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很多真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是和（像素），那么它可以表示为一个的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道（channel）维。本节我们将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。1. 多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做
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2023-10-08 08:38:42
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# PyTorch中的`last_epoch`
在深度学习训练过程中，我们经常需要知道当前训练的是哪个epoch。在PyTorch中，`last_epoch`是一个非常重要的参数，它可以帮助我们了解训练的进度。本文将通过代码示例和状态图来介绍`last_epoch`的使用方法。
## `last_epoch`简介
在PyTorch中，`last_epoch`是一个整数，表示训练过程中已经完成
原创
2024-07-24 11:45:48
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首先理解什么是contiguous，判断一个tensor是不是contiguous的。 字面意思是连续的，当我们定义一个tensor时，在内存中数据是连续存储的。 如果我们使用transpose等一些操作的时候，会改变连续性，使得数据在逻辑上的顺序与内存中的顺序不一致，这是因为transpose并没有改变tensor内存中的数据存储（data部分），只是改变了其索引（步长等），使得逻辑上的顺序（读
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2024-05-16 10:12:50
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Channel Attention是一种用于增强神经网络模型性能的技术，尤其是在计算机视觉任务中。通过赋予网络对不同通道特征的选择性注意力，Channel Attention能够提高模型对特定特征的识别能力。本文将记录在PyTorch中实现Channel Attention的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用等内容。
### 环境准备
首先，我们需要准备环境并
开始之前在开始之前，先讲讲学习方法。现在想学习任何一样东西，你只要稍微用心，网上基本都能找到你想要的资料，但是资料好找，大部分人找到了也只是收藏起来，说以后再看，然后就再也没有然后了。另外，同样一份资料，不同的人学习起来效果也不尽相同，有的人一学就会，触类旁通；有的人却越学越痛苦，永远进度留在前几章。这里面最大的差别就是学习方法的问题。按学习行为来分，学习其实就两类：被动学习 vs 主动学习。被动
文章目录提示：Anaconda的命令，都是以conda作为命令头Anaconda的channel相关指令channel查看channel添加channel移除conda的下载命令conda查看当前环境的所有包conda搜索需要下载的包的所有版本conda下载包conda卸载（删除）包conda更新命令更新单个包更新所有第三方包更新当前环境的condaconda环境相关命令conda查看当前所有环
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2023-12-16 07:13:59
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基本数据类型简述对于Python的数据类型int、float等，PyTorch中相对应的就是torch.IntTensor、torch.FloatTensor等，如果就是普通的数就用demension是0，如果是数组那就用更高的维度来表示就可以了。上面都是在CPU上的数据类型，如果是在GPU上面的数据类型，那就是torch.cuda.IntTensor、torch.cuda.FloatTensor
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2023-12-14 01:38:09
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# 使用C语言操作Redis中的Channel
Redis是一种开源的内存数据结构存储服务器，广泛应用于缓存、消息队列等场景。在Redis中，信道（Channel）常常用于发布/订阅模式，这样不同的客户端可以实时接收消息。本文将通过C语言的示例，指导你如何在Redis中设置和使用Channel。
## Redis的发布/订阅模式
Redis的发布/订阅模式分为两个部分：发布者（Publish
为了减少数据传输，减少请求数，继续添加缓存支持。首先梳理一下缓存的处理流程：如果是第一次访问，请求报文首部不会包含相关字段，服务端在发送文件前做如下处理：
设置Expires头设置Cache-Control头（设置其max-age值）如服务器支持Last-Modified，设置Last-Modified头如服务器支持ETag，设置ETag头浏览器收到响应后会存下这些标记，并在下次请求时带上与
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2024-06-29 09:21:23
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总结1、浏览器第一次发起一个http/https请求，读取服务器的资源2、服务端设置响应头（cache-control、Expires、last-modified、Etag）给浏览器2.1. cache-control、Expires 属于强缓存，last-modified、Etag属于对比缓存（协商缓存）3、浏览器不关闭tab、f5刷新页面（再次发起一个请求给服务器）3.1、如果cache-co
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2023-11-11 08:17:53
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目录1. torchvision库1.1. datasets数据集1.1.1 加载数据集1.1.2 查看数据集1.1.3 输出结果1.2 DataLoader数据加载器1.2.1 tensorboard上进行查看 1. torchvision库torchvision包含了目前流行的数据集，模型结构和常用的图片转换工具。 1.1. datasets数据集torchvision.datasets中包
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2023-08-25 01:02:48
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1.Channels概念channel是一个队列，每个task最多一个consumer接收用name字符串辨别channels，可由不同的机器向同一个channel通信 def my_consumer(message): passchannel_routing = { "some-channel": "myap
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2023-10-26 11:16:30
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原文：juejin.cn/post/6998363970037874724前言Rabbitmq 是使用 Erlang 语言开发的开源消息队列系统，基于 AMQP 实现，是一种应用程序对应用程序的通信方法，应用程序通过读写出入队列的消息来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是应用程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此通信，直接调用通常是指远程过程调用的技术。核心组成Se
