主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法。1、torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()NOTE： 这个类的实例不能手动创建。
# PyTorch实现下采样（尺寸不匹配）
在深度学习项目中，数据的处理和调整是非常重要的一环。我们经常需要对输入数据进行下采样（即降维），尤其是在图像处理任务中。这篇文章将教会你如何使用PyTorch实现下采样，并解决相关的尺寸不匹配问题。
## 整体流程
我们将按照以下步骤进行下采样，并确保处理每个步骤中的尺寸不匹配：
| 步骤 | 内容
原创
2024-10-01 06:57:18
315阅读
文章目录torch.Tensor 和 torch.tensor 区别三种方式比较randperm 用于打散各种维度适合场景dim、size/shape、tensor索引和切片维度变换broadcast合并和切割合并 cat / stack拆分 split / chunk torch.Tensor 和 torch.tensor 区别torch.Tensor是默认的tensor类型（torch.F
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2024-06-02 18:45:03
149阅读
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，输入数据的尺寸常常成为一个关键问题。在这篇博文中，我将详细记录如何解决“PyTorch 输入尺寸”相关问题的过程，内容包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析以及案例分析。
### 备份策略
为了避免在调整输入尺寸时丢失重要的数据和模型信息，我们设计了一套备份策略。通过思维导图，我们清晰地理清了数据备份的相关流程和架构。
```merm
持续更新ing数据操作import torch
x = torch.arange(12) # 创建⼀个⾏向量x。这个⾏向量包含从0开始的前12个整数
print(x.shape) # 通过张量的shape属性来访问张量（沿每个轴的⻓度）的形状。
print(x.numel()) # 检查它的⼤小（size）
X = x.reshape(3,4)
print(X)
print(x.view(
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2023-11-09 08:15:43
197阅读
标题：PyTorch 实现的深度局部特征（DeLF）：图像检索的新里程碑 DeLF-pytorchPyTorch Implementation of "Large-Scale Image Retrieval with Attentive Deep Local Features"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeLF-pytorch 项目介绍Deep
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2024-10-12 19:42:00
27阅读
概要CNN在进行卷积操作的时候，可以认为是输入图像（Input）与卷积核（Kernel）的对应加权求和。其中，卷积的时候，又可分为输出图像（Output）比输入图像缩小的卷积（VALID）即常规情况，与卷积后长宽不变的情况（SAME），还有一种情况是FULL模式，这种不经常用。 维度就是图像的通道数，想象一个通道为3的RGB图像，维度=3。也可以把input想象成一个立方体，有长宽高属性，如下图:
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2024-04-08 10:14:54
484阅读
出现的原因这个提醒的意思就是运行过程中所需的内存超过CUDA的内存解决办法1.减少batch_size 最直接的解决办法是减小batch_size(常用),或者减小模型参数和输入大小(一般很少这样做); 降低batch_size的同时，如果不想影响训练效果（太低的batch_size可能会降低精度），可以迭代一定次数后再更新参数，迭代的过程其会自动累加梯度，不用每次迭代都更新参数，如下图的代码所示
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2023-09-21 09:02:48
148阅读
在学习pytorch的过程中，看到一些代码的解释中会说这个网络的期望输入大小为32x32（也可能是其他数字），请将输入图片调整为32x32。开始的时候有一些不解，仔细看代码后明白，为代码条理清晰，一些神经网络结构事先被定义好，当卷积神经网络中包含有全连接层时，由于全连接层被设置为是固定尺寸的输入输出，全连接层的输入与输入图像尺寸息息相关，故定义好网络结构后，输入图像尺寸亦随之确定。所以在用pyto
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2023-08-11 13:20:23
274阅读
在基于卷积神经网络的应用过程中，图像Resize是必不可少的一个步骤。通常原始图像尺寸比较大，比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面，而网络模型输入一般没有这么大，像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等。那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢？很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize，将1920*1080的原始图
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2024-06-15 07:25:08
853阅读
第3章 多层全连接神经网络3.1 热身：PyTorch基础3.1.1 Tensor(张量)Tensor，张量，是一个多维矩阵，零维矩阵是一个点，一维是向量，二维是一般的矩阵，多维就相当于一个多维数组。PyTorch的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换，PyTorch可以在GPU上运行。不同数据类型的Tensor，torch.FloatTensor,
FCN详情查看： 为什么说如果一个神经网络里面只有卷积层，那么我输入的图像大小是可以任意的。但是如果神经网络里不仅仅只有卷积层，还有全连接层，那么输入的图像的大小必须是固定的。卷积层的参数和输入大小无关，它仅仅是一个卷积核在图像上滑动，不管输入图像多大都没关系。图像进行卷积的时候，因为每一个卷积核中权值都是共享的，因此无论输入图像的尺寸是多大的都可以都是按照步长滑动做卷积，只不过都是经过卷积运算，
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2024-05-05 17:20:35
31阅读
机器学习中的分类算法机器学习，模式识别中很重要的一环，就是分类，因为计算机其实无法深层次地理解文字图片目标的意思，只能回答是或者不是。当然现在卷积神经网络正在希望计算机能够看懂东西，这次我们先来看一些一些简单的分类算法。朴素贝叶斯说到朴素贝叶斯，先说一下贝叶斯定理，首先要解释的就是条件概率，非常简单，P(A|B)表示事件B发生的情况下，事件A发生的概率， P(A|B)=P(AB)P(B) 贝叶斯
0.前言特征提取的英文叫做feature extractor，它是将一些原始的输入的数据维度减少或者将原始的特征进行重新组合以便于后续的使用。简单来说有两个作用：减少数据维度，整理已有的数据特征。为后续的图像处理任务提供良好的数据基础．1.引入库创建一个main.py，代码如下：import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd impor
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2023-10-27 09:35:26
253阅读
在深度学习中，处理图片输入时，确保输入尺寸的正确性是模型训练和推理的关键环节。不同的深度学习框架和模型对输入图片的尺寸有特定的要求，我们在解决这一问题时会涉及到诸多方面，包括环境配置、编译过程和参数调优等。下面，我将详细记录下如何解决“深度学习图片输入尺寸大小”的过程。
## 环境配置
为了解决图片输入尺寸问题，首先我们需要确保开发环境的配置正确。下面是配置流程的图示及对应的Shell配置代码
## 深度学习输入图像尺寸大小的重要性
在深度学习的领域，计算机视觉是一个重要的分支，而图像是计算机理解世界的主要方式之一。输入图像的尺寸大小在训练和推理过程中起着至关重要的作用。本文将探讨图像尺寸影响及其重要性，并提供相关代码示例，帮助读者更好地理解这一课题。
### 为何图像尺寸重要？
1. **计算资源**：输入图像的尺寸直接影响模型的计算成本。较大的图像需要更多的内存和计算时间，而较
## 如何解决视频尺寸和屏幕尺寸不匹配的问题
在开发过程中，我们经常可能会遇到视频的尺寸与屏幕的尺寸不匹配的情况。这不仅会影响用户体验，还可能导致视觉效果不佳。本文将为您介绍视频尺寸与屏幕尺寸不匹配的解决方案，并提供详细的Java代码示例。
### 流程概述
下面是解决视频尺寸和屏幕尺寸不匹配的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 确定视频的
3.4命名张量einsum方法详解（爱因斯坦求和）einsum是pytorch、numpy中一个十分优雅的方法，如果利用得当，可完全代替所有其他的矩阵计算方法，不过这需要一定的学习成本。本文旨在详细解读einsum方法的原理，并给出一些基本示例。 一、爱因斯坦求和 爱因斯坦求和是一种对求和公式简洁高效的记法，其原则是当变量下标重复出现时，即可省略繁琐的求和符号。比如求和公式：
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2023-11-30 12:42:32
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网卡类故障
1. 网卡驱动问题
现在的网卡一般都是 PCI 10/100M 自适应的，比较容易安装。一般插 到机器后，重新启动系统都能找到新硬件，一路 " 下一步 " ，配置好 IP 地址、子网掩码和网关后，就可正常使用了。可有的时候系统找不到网卡或有故障，一般有以下几种情况：
① 有的网卡对即插即用（ PNP ）支持得不够友好或者干脆不支持 PNP ，有时系统找
# PyTorch对输入图片进行尺寸缩减的学习指南
在深度学习中，图像尺寸的处理是一个重要的步骤。通过缩减输入图片的尺寸，模型可以在处理图像时减少计算量并加速训练过程。本文将讲解如何在PyTorch中进行图片尺寸缩减，并通过具体的代码示例来展示整个流程。
## 图片尺寸缩减的重要性
尺寸缩减在图像处理中具有多重优势：
1. **降低计算成本**：较小的图像需要的计算量相对较少，从而减少了内存
