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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# PyTorch中的上采样：如何将图像放大两倍
在现代计算机视觉任务中，图像大小的调整是一个常见的需求。而PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了强大的工具来处理各种图像操作。本文将介绍如何使用PyTorch对图像进行两倍上采样，并通过代码示例进行阐述。
## 什么是上采样？
上采样是一种图像处理技术，用于增加图像的分辨率。常用的方法包括最近邻插值、双线性插值等。上采样的目的通常是
文章 pytorch卷积操作官方文档 这里我们用nn.conv2d来讲解卷积操作。什么是卷积？ 就是卷积核在输入图像上移动，然后将卷积核上与输入图像上对应位置上的值相乘求和。Stride=1使用来控制卷积核的移动步长的。卷积操作示例代码：import torch.nn.functional as F
import torch
# 输入图像(5X5)
input = torch.tensor([
笔者最近在研究 pytorch 代码的一些细节实现，在看到 转置卷积 这一概念的实现时，花了很长时间才搞懂。原因有两个：1.网上很多资料都是讲解 转置卷积 这一数学运算的，但是基本没有详细讲 pytorch 转置卷积函数的传入参数是怎么得到结果的。2当你尝试去看源码时却发现，python源码只是定义了接口，真正的计
# Python图像两倍下采样
## 简介
图像处理是计算机视觉中的重要任务之一，而下采样是图像处理中常用的技术之一。下采样是指减小图像的分辨率，通常用于缩小图像的大小和减少计算量。本文将介绍Python中如何实现图像的两倍下采样，并提供相应的代码示例。
## 什么是两倍下采样
两倍下采样是指将图像的高度和宽度都缩小一半。例如，对于一个分辨率为640x480的图像，经过两倍下采样后，图像的
原创
2023-08-13 08:21:16
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pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下：class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True)
class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kern
函数原型resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None)比较关键的是rule,closed,label下面会随着两
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2023-07-06 22:10:04
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# Redis内存两倍
## 简介
Redis（Remote Dictionary Server）是一种高性能的键值存储数据库，常用于缓存、队列和发布/订阅系统。它以内存为主要存储方式，具有快速读写能力和丰富的数据结构支持。
然而，Redis的内存使用情况通常是数据量的两倍或更多，这是因为Redis在内存中维护了多个数据副本和索引，以提高读取和写入的性能。这篇文章将深入探讨Redis内存两倍
原创
2023-08-16 07:42:35
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实现"android 两倍图"的流程如下：
1. 在res目录下创建一个新的文件夹，命名为“drawable-xhdpi”。
2. 将需要的图片文件复制到“drawable-xhdpi”文件夹中。
3. 在XML布局文件中使用ImageView来显示图片。
下面是每一步需要做的事情以及对应的代码：
### 步骤一：创建drawable-xhdpi文件夹
首先，我们需要在res目录下创建一个
一、图像卷积1.互相关操作（卷积运算） 严格意义来说，输入与核的计算叫做互相关，是将滤波器进行镜像翻转再进行计算的。但习惯上称为卷积。 卷积的计算过程是，给定卷积核在输入图片上从左到右从上到下滑动，卷积核框取图片对应大小进行各元素相乘再相加得到输出特征图的一个元素。 输出特征图大小计算公式： outputsize=([(IN_h- K_h+2padding)/step]+1,[(IN_w- K_w
贴出一些参考的文章： 1.iPhone屏幕尺寸、分辨率及适配一.切图常说的”@1X @2X @3X”苹果IOS程序开发不同分辨率的设备统一为一个尺寸而标记的。@3X就是@1X分辨率的3倍。例如，iPad2 是768 x 1024，iPad Retina 是1536 x 2048，开发时都按 768 * 1024 操作。但实际上两者有一倍差异。为了达到最佳效果，使用的图片大小不一样。这时候就用同一
# 使用 PyTorch 实现 2 倍上采样的反卷积操作
在计算机视觉和深度学习中，上采样是一项重要操作，常用于将低分辨率图像转换为高分辨率图像。反卷积（Deconvolution）或转置卷积（Transposed Convolution）是实现上采样的一种有效方法。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现反卷积进行 2 倍上采样，并给出相应的代码示例。
## 反卷积的基本概念
反卷积通常用
目录1. 语言描述2. 代码验证： 1. 语言描述在Pytorch1.13的官方文档中，关于nn.Conv2d中的groups的作用是这么描述的： 简单来说就是将输入和输出的通道（channel）进行分组，每一组单独进行卷积操作，然后再把结果拼接（concat）起来。比如输入大小为，输出大小为，。就是将输入的4个channel分成2个2的channel，输出的8个channel分成2个4的cha
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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目录说明用矩阵乘法实现卷积第一步第二步第三步第四步转置卷积参数padding参数stride和output_padding（情况一）参数stride和output_padding（情况二）参数dilation卷积+转置卷积做因果网络说明开始接触卷积网络是通过滑窗的方式了解计算过程，所以在接触转置卷积时很蒙圈。实际上抛开滑窗的计算方式，用矩阵乘法实现卷积操作，然后理解转置卷积就极其简单了。并没有查看
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2023-09-06 09:49:40
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两倍 ： 题目描述 描述给定2到15个不同的正整数，你的任务是计算这些数里面有多少个数对满足：数对中一个数是另一个数的两倍。 比如给定1 4 3 2 9 7 18 22，得到的答案是3，因为2是1的两倍，4是2个两倍，18是9的两倍。 输入 输入输入包括多组测试数据。每组数据包括一行，给出2到15个
原创
2022-05-31 18:43:43
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OJ地址：https://vjudge.net/problem/OpenJ_Bailian-2807给定2到15个不同的正整数，你的任务是计算这些数里面有多少个数对满足：数对中一个数是另一个数的两倍。比如给定1 4 3 2 9 7 18 22，得到的答案是3，因为2是1的两倍，4是2个两倍，18是9的两倍。Input一行，给出2到15个两两不同且小于100的正整数。最后用0表示...
原创
2019-10-31 19:19:52
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实现 Android 使用两倍的图片
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作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在 Android 应用中使用两倍的图片。下面是整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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| 步骤一 | 准备两倍大小的图片文件 |
| 步骤二 | 将图片文件放入对应的 drawable 文件夹 |
| 步骤三 | 在布局文件或代码中引用图片 |
| 步骤四 | 适配不同屏幕
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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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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