1 背景用于降水预测2 核心思想2.1 卷积替代hadamard乘积普通的LSTM是这样的其中的 o 表示hadamard乘积，其实就是矩阵相乘，相当于全连接神经网络（一层全连接网络就是相当于一个矩阵相乘），全连接网络参数量巨大，不能有效提取空间信息，把它换为卷积之后则能有效提取空间信息(花书中使用卷积层替代全连接层的动机)，于是把hadamard乘积改为卷积。于是就有了ConvLSTM再来
# ConvLSTM预测pytorch实现指南
## 简介
在本篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch实现ConvLSTM模型来进行预测。ConvLSTM是一种结合了卷积神经网络和长短期记忆网络（LSTM）的深度学习模型，适用于处理时空数据的建模与预测任务。
## 整体流程
下面是实现ConvLSTM预测的整体流程，我们将通过以下步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
|---
训练神经网络非常重要的一个步骤就是准备数据，甚至有时候比写训练模型的代码还要重要。然而网上的一些例程多半是使用的经典的数据集如MNIST、CIFAR-100等作为例子。这些数据集都是被人家处理好了的，加载进来放到dataloader里面就可以用。而在我们自己的实际任务中，可能数据集很大，不可能一次性把所有数据都加载到内存中，所以就需要对整个数据集划分成许多个子数据集，分别存储、加载。但是这
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2023-07-10 16:13:52
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内容概述：
1-Pytorch中conv2d APIPytorch包含连个conv2dAPI：torch.nn.Conv2d，这是一个class，需要实例化后使用，会自动创建权重weight和偏置bias；torch.nn.funcational.conv2d，这是一个函数，不需要实例化，需要手动传入权重weight和偏置bias；注：torch.nn.Conv2d的底层调用的就是torc
every blog every motto: We would rather reuse an active dwarf than a sleeping giant.0. 前言一直划水。。。1. 正文1.1 Conv2D说明： 关于这部分之前有写过，所以就不详细展开了，具体可以参考参考文章1 参考文章2 输出特征图计算：1.2 Conv2DTransposeConv2DTranspose一般称为
这一篇文章，来讲解一下可变卷积的代码实现逻辑和可视化效果。全部基于python，没有C++。大部分代码来自：https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv 但是我研究了挺久的，发现这个人的代码中存在一些问题，导致可变卷积并没有实现。之所以发现这个问题是在我可视化可变卷积的检测点的时候，发现一些端倪，然后经过修改之后，可以正常可视化，并且精度有所提升。1 代
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2023-08-03 23:18:07
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首先安装mmdetection：教程 环境： OS: Win10 VS: 2015 mmdetection: 1.1.0 mmcv：0.6.0 torch=1.3.1 torchvision=0.4.2 python：3.7.9 cuda:10.1 查看cuda版本：nvcc -V一、Pytorch环境安装创建虚拟环境：conda create -n mmd python=3.7
conda ac
原代码链接：ConvLSTM_pytorch参考资料：LSTM的参数解释Pytorch-LSTM输入输出参数ConvLSTM参数详解（Keras）1.导入pytorchimport torch
import torch.nn as nn2.构建ConvLSTMCellclass ConvLSTMCell(nn.Module):
#这里面全都是数，衡量后面输入数据的维度/通道尺寸
d
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2023-07-10 16:15:40
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visdom的安装参考链接：１．安装sudo pip install visdom2.打开服务器python -m visdom.server3.正常的话应该出现如下内容4.这里提示cryptography版本过低，其实没有什么影响，但是还是进行了更新sudo pip install --upgrade cryptography
#提示类似错误:AttributeError: ‘module’ o
PyTorch ConvLSTM复现代码解析零、前言最近在复现一篇paper，里面有一个地方用到了ConvLSTM，由于目前本人能力有限，于是先在GitHub上找了一个ConvLSTM复现的代码，进行阅读解析代码传送门：https://github.com/ndrplz/ConvLSTM_pytorch一、ConvLSTM简介：ConvLSTM是在2015年NIPS上的Convolutional
上周主要工作是跑通ConvLSTM网络，原先找到的代码是基于pytorch的，但是在调试的过程中遇到了几个问题，内存不够，后来换服务器跑也跑不通，考虑代码本身问题，后来尝试了一下基于Keras的ConvLSTM网络，发现接受一个新网络和新的代码形式更痛苦（调了两天左右，问题一直停留在数据集加载的问题），而且问题更多，于是决定继续回归基于pytorch。 在调试过程中，遇到以下几个问题：  
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2023-08-10 10:37:29
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pytorch中已经有很多人实现了convLSTM，但貌似pytorch还没有公布官方版本的convLSTM。以下这一版是比较通用的一个版本，我做注释后放在这里，方便以后查看。import torch.nn as nn
import torch
class ConvLSTMCell(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim
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2023-07-10 16:16:23
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# -*- coding:utf-8 -*-
"""
作者：Refrain_ouc
日期：2020.10.29
"""
import torch.nn as nn
import torch
class ConvLSTMCell(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, kernel_size, bias):
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2023-07-10 16:16:08
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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按照官网文档的介绍，Construct 库是一个二进制数据的解析工具包。当然也可以进行逆操作，将结构化对象保存为二进制数据。安装用pip install construct 就OK。现在用几个简单的例子说明一下基本用法例1from construct import *
A = Int32ub
res = A.parse(b'\x00\x00\x00\x01')
print(res)结果为1将原始的
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2023-05-26 19:25:13
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文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
Pytorch中文文档中关于nn.Conv2d函数具体参数介绍：class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)Parameters：in_channels(int) – 输入信号的通道 out_channels(in
记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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模型训练的开发过程可以看作是一套完整的生产流程，这些环节包括: 数据读取、网络设计、优化方法与损失函数的选择以及一些辅助的工具等，TorchVision是一个和PyTorch配合使用的Python包，包含很多图像处理工具PyTorch中的数据读取模型训练开始的第一步就是数据读取，PyTorch提供了十分方便的数据读取机制，使用Dataset类与DataLoader的组合来得到数据迭代器。在训练或预
一 神经网络的典型处理流程1. 定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）；继承 nn.Module 模块，改写 forward 方法。 2. 数据集输入； 3. 对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播； 4. 计算loss ，由Loss层计算； 5. 反向传播求梯度； 6. 根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（
