pytroch学习笔记三————张量(具体运用)处理图像有几种方法可以将颜色变为数字,最常见的方法是RGB,颜色由三个数字定义,分别代表红绿蓝的强度加载图像文件(imageio模块)import imageio
img_arr = imageio.imread('img/bobby.jpg')
print(img_arr.shape)
# (720,1280,3)此时img是一个具有3个维度的类
1. 可视化网络结构 在复杂的网络结构中确定每一层的输入结构，方便我们在短时间内完成debug1.1 使用print函数打印模型基础信息 使用ResNet18的结构进行展示import torchvision.models as models
什么是pytorch？ pytorch是一个基于python语言的的科学计算包，主要分为两种受众：能够使用GPU运算取代NumPy提供最大灵活度和速度的深度学习研究平台开始Tensors Tensors与numpy的ndarray相似，且Tensors能使用GPU进行加速计算。 创建5 * 3的未初始化矩阵： 创建并随机初始化矩阵： 创建一个类型为long且值全为
常见原因-1一般来说，出现NaN有以下几种情况： 相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结：1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。
2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN
All is about Tensor定义：Tensors are simply mathematical objects that can be used to describe physical properties, just like scalars and vectors. In fact tensors are merely a generalisation of scalars an
pytorch 中间结果
算法和数据的相互成全数据中，结构化数据的应用和管理相对简单，然而随着非结构化数据的大量涌现，其处理方式和传统的结构化数据有所不同。
其一：处理工具智能化，智能化一方面体现再AI模型的应用，另外一方面也可以说数据具有了独特的情况，可随着模型的不同，数据就有所不同
其二，随着模型的固化，其实也是一种智力方式的固化，不同的模型对数
torch.backends.cudnn.benchmark在利用pytorch进行网络训练时总会见到这行代码，这句有什么用呢？查了一些资料才知道是个非必须项，那加了有什么用呢？有没有什么准则呢？用途：大部分情况下，设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题。准则：如果网络的输入数据维度或类型上变
# PyTorch经过每一层后的尺寸
## 引言
PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习任务中。在构建神经网络模型时，了解每一层经过后的尺寸是非常关键的。本文将介绍PyTorch中常见的层，并展示每一层经过后的尺寸变化。我们将会使用一些简单的示例代码来说明。
## PyTorch中的常见层
在PyTorch中，有许多不同类型的层可以用来构建神经网络模型。下面是一些常见的层：
原创
2023-08-14 03:49:33
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多属性决策模型适用于投资决策、项目评估、维修服务、武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展排序 和 经济效益综合评价等。思路利用已有决策信息 对 有限个备选方案 进行 排序或优化主要构成主要由两个部分构成：1、获取决策信息（属性的权重、属性值）2、通过一定方法，对信息进行集结，对方案进行排序和择优。信息集结的方法有多种方法： WAA算子、WGA算子、OWA算子。这里我们只学习WAA算子。
1.PyTorch介绍与张量操作张量Tensors创建张量张量操作判断张量类型和生成张量常用操作：切片、索引、聚合、旋转常用操作：随机采样常用操作：张量属性1.PyTorch介绍与张量操作之前一直没有时间好好总结pytorch的用法，这里利用假期时间总结一下，形成系统化记忆。张量TensorsTensors和NumPy的多维数组ndarrays很像，它们可以共享内存，张量还支持在GPU上运行，并可
目录一、Linear线性层1.1 线性层简介1. 2 使用参数介绍二、代码实战2.1 输入数据集2.2 展平输入向量为1*1*x2.2.1 使用torch.reshape方法展平 2.2.2 使用torch.flatten方法展平2.3 构建神经网络2.4 完整代码一、Linear线性层官方文档：Linear — PyTorch 1.13 documentatio
# PyTorch获取网络的最后一层
在深度学习中，神经网络的最后一层通常是输出层，用于产生模型的预测结果。有时候，我们需要获取网络的最后一层来进行特定的操作，比如特征提取、迁移学习等。在PyTorch中，获取网络的最后一层并不难，下面将介绍如何实现这一操作。
## 获取网络的最后一层
在PyTorch中，我们可以通过`children`属性来获取网络的所有子层，然后从中选择最后一层。下面是
文章目录
前言：20天吃掉pytorch——学习解读
思维导图
一、张量的创建
1.普通创建
2.花式创建
2.1指定批量区间创建
2.2特殊矩阵创建
2.3分布与排列创建
二、张量操作
1.张量形状的显示
2.张量形状的修改
3.切片索引
3.1规则切片
3.2不规则切片
3.2.1抽取部分数据
3.2.2更改部分数据
ResNet50模型keras.applications.resnet50.ResNet50(include_top=True, weights='imagenet',
input_tensor=None, input_shape=None,
pooling=None,
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、hook是什么，以及怎么用？二、使用步骤1.网络示例2.第一步：定义获取数据的函数3.第二步：定位网络中间层位置整体代码总结 前言本文记录了如何在pytorch中使用hook去调取网络中的任意一module的input和output数据 自己之前也摸索了很久很久，这里分享出来希望能帮助到大家！一、hook是什么，以及
LINUX平台设备分为
1 设备层（主要是描述设备资源）
2 驱动层（我们写驱动要实现的）
设备层：主要定义个设备的资源。
用platform_device结构体来描述一个平台设备。定义在（/include/LINUX/platform_device.h）
struct platform_device {
const char
1.字符串最后一个单词的长度题目描述：计算字符串最后一个单词的长度，单词以空格隔开。 输入描述: 一行字符串，非空，长度小于5000。 输出描述: 整数N，最后一个单词的长度。示例1： 输入：hello world 输出：5#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
"""
计算字符串最后一个单词的长度，单词以空格隔开
#用try except 处理程序异常！
"
Deep Learning 在形式表现上非常类似多层感知机，甚至可以说是多层感知机的一个发展，但是DL又在神经网络的结构上体现了划时代的思维方式。下面就来看一个具体的例子，DL非常著名的网络模型：卷积神经网络（CNN）。 卷积神经网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知机，并且无论这个二维
【导读】2020年，在各大CV顶会上又出现了许多基于ResNet改进的工作，比如:Res2Net，ResNeSt，IResNet，SCNet等等。为了更好的了解ResNet整个体系脉络的发展，我们特此对ResNet系列重新梳理，并制作了一个ResNet专题，希望能帮助大家对ResNet体系有一个更深的理解。本篇文章我们将主要讲解ResNet、preResNet、ResNext以及它们的代码实现。R
