Upsample（上采样，插值）Upsampletorch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)Upsamples a given multi-channel 1D (temporal), 2D (spatial) or 3D (volumetric)
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2023-07-24 15:27:13
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# PyTorch 一维采样与插值实现指南
在深度学习领域，处理一维数据的采样与插值是一个非常常见的需求，尤其在时间序列分析和信号处理等领域。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现一维采样和插值。从基础概念到代码实现，我们将一步步走过。
## 操作流程
为了方便理解，我们构建了一个简单的操作流程表格，如下所示：
| 步骤 | 描述 | 代码
文章目录随机数种子和生成器状态seedmanual_seedinitial_seedget_rng_stateset_rng_statepytorch 内置的随机数生成器bernoulli (伯努利分布)multinomial （多项分布）normal （正态分布）Poisson （泊松分布）rand （区间[0,1)上的均匀分布）rand_like （区间[0,1)上的均匀分布、输出张量大小同
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2023-08-22 08:39:22
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1 一维采样定理采样频率和信号频率的关系2 二维采样定理（Nyguist准则）1/x,1/y/2倍的图像函数上线频带3 打印机、扫描仪分辨率dpi（display pixels / inch）:每英寸显示的线数dpi的数值越大，图像越清晰4 像素深度指存储每个像素所用的位数，它也用来度量图像的分辨率5 像素间的基本关系5.1 像素的邻域与邻接5.1.1 邻域在一定意义下，与某一像素相邻的像素的集合
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2024-03-13 17:03:58
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# 在 PyTorch 中实现一维上采样
在深度学习中，上采样（Upsampling）是一个重要的操作，常用于图像处理、音频信号处理等任务。在本文中，我们将学习如何在 PyTorch 中对一维数据进行上采样。
## 流程概述
为实现一维上采样，我们将遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 导入必要的库 | 导入 PyTorch 及其相关模块 |
|
原创
2024-08-28 06:33:12
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# 一维信号上采样在PyTorch中的实现
在信号处理和深度学习中，上采样是一种常用的操作，可以用来增加信号的分辨率或将信号转换为更高的采样率。本文将教你如何使用PyTorch库对一维信号进行上采样。我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------
测试了pytorch的三种取样器用法。一：概念Sample:取样器是在某一个数据集合上，按照某种策略进行取样。常见的策略包括顺序取样，随机取样（个样本等概率），随机取样（赋予个样本不同的概率）。以上三个策略都有放回和不放回两种方式。TensorDataset:对多个数据列表进行简单包装。就是用一个更大的list将多个不同类型的list数据进行简单包装。代码如下：class TensorDatase
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2023-07-27 20:03:09
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文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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上一节我们的模型得出结论：得到99.7%的正确率，但是非结节100%正确，但实际的结节100%是错误的，网络只是把所有的东西都归类为非结节。99.7%的值仅仅意味着只有大约0.3%的样本是结节。说明正负样本偏差过大。这一节主要是介绍一些评估模型的指标，以及数据增强来提升模型训练效果。目录一、主要内容二、召回率、精确率、F1分数training.py 将精确率、召回率、F1分数加入日志三、重复采样1
一、反池化操作反池化操作有两种，一种是反最大池化，另一种是反平均池化。反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。因为池化的过程就只保留了主要信息，舍去部分信息。反最大池化 主要原理就是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。如上图，（图源网络）以下是我用在自编码结构中的一个
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2023-12-05 22:34:10
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背景： 当不同类型数据的数量差别巨大的时候，比如猫有200张训练图片，而狗有2000张，很容易出现模型只能学到狗的特征，导致准确率无法提升的情况。这时候，一种可行的方法就是对原始数据集进行采样，从而生成猫、狗图片数量接近的新数据集。这个新数据集中可能猫、狗图片都各有500张，其中猫的图片有一部分重复的，而狗的2000张图片中有一部分没有被采样到，但是这时候新数据集的数据分布是均衡的，就可以比较好的
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2023-08-10 16:54:08
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pooling池化是下采样（down-sample）的一种手段，让feature map减小；而up-sample则是上采样，实际上做了放大图像的操作。在CNN中，基本的单元是一个Conv2d，后面配上[Batch Norm, pooling, ReLU]，后面三个的顺序不一定。pooling图像的down-sample在图像中要缩小图像的尺寸，常用的是隔行采样的方式，例如纵向每隔一行，横向每隔一
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2023-10-23 11:19:34
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在这一周，我主要是通过观看了吴恩达教授的机器学习，以及B站up主小土堆讲解的PyTorch，以下是我在这一周的学习笔记，继续努力，继续学习，继续进步！目录机器学习one-hot 编码连续有价值的功能回归树使用多个决策树有放回抽样随机森林XGBoost何时去使用决策树决策树以及随机森林案例无监督学习-聚类算法聚类算法- k-means无监督学习-优化目标初始化k-means选择聚类的数量PyTorc
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2024-06-07 10:54:07
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# PyTorch 1维变2维的实现指南
在深度学习中，数据的维度对于模型的输入至关重要。在某些情况下，我们需要将一维的数据转换为二维的数据。比如，处理图像数据时，通常会将一维的向量转换为二维的图像张量。在本文章中，我们将逐步介绍如何在PyTorch中实现“一维变二维”的操作。
## 整体流程
在我们开始之前，下面是完成任务的整体流程：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-09-27 08:03:58
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卷积操作框在上一层移动，卷积操作生成下一层的每一个点 给不同的k(x,y)可以生成图片上不同的层最上面的x是b张图片三个通道，每个通道28*28 onek是一个kernel,knernel有三个通道，每个通道3*3multi_kernel是多个kernel，16个kernel，每个3个通道，每个通道3*3最左边的是原始一张图的三个通道rgb，他们和第二列k1（kernel1）进
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2023-08-08 14:05:06
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降采样 降采样指的是成比例缩小特征图宽和高的过程，比如从（W，H）变为（W/2，H/2）。深度卷积神经网络中降采样的方法主要有三种：stride大于1的poolingstride大于1的convstride大于1的reorg（在YOLOv2的论文里叫passthrough layer）其中1和2在深度卷积神经网络中使用非常普遍，3比较小众，由Joseph Redmon在YOLOv2中首次提出。用s
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2023-12-07 03:28:37
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这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法需要的库import torch使用方法这里以MNIST举例代码详解那么这里就相当于抽取了一个全排列所以就可以了。补充知识：Pytorch学习之torch----随机抽样、序列化、并行化1. torch.manual_seed(seed)
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2023-09-27 16:48:53
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1. torch.manual_seed(seed)说明：设置生成随机数的种子，返回一个torch._C.Generator对象。使用随机数种子之后，生成的随机数是相同的。参数：seed(int or long) -- 种子>>> import torch
>>> torch.manual_seed(1)
<torch._C.Generator objec
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2024-05-30 17:19:04
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由于我们不能将大量数据一次性放入网络中进行训练，所以需要分批进行数据读取。这一过程涉及到如何从数据集中读取数据的问题，pytorch提供了Sampler基类【1】与多个子类实现不同方式的数据采样。子类包含：Sequential Sampler（顺序采样）Random Sampler（随机采样）Subset Random Sampler（子集随机采样）Weighted Random Sampler（
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2023-09-01 21:46:24
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去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional
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2023-12-29 18:53:43
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