客户端channel在建立连接之后会关注read事件，那么read事件在哪触发的呢？ NioEventLoop中/**
* 读事件和 accept事件都会经过这里,但是拿到的unsafe对象不同 所以后续执行的read操作也不一样
* NioServerChannel进行accept操作
* NioChannel进行
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2023-07-10 12:52:35
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Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance论文下载：https://arxiv.org/pdf/2108.11515.pdfgithub：GitHub - PeterL1n/RobustVideoMatting: Robust Video Matting in PyTorch, TensorFlow, TensorFlow
很多真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是和（像素），那么它可以表示为一个的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道（channel）维。本节我们将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。1. 多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做
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2023-10-08 08:38:42
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文章目录图片 - TorchVision定义模型定义模型的4种方法代码注意可视化 - netron想替换backbone - errorImageNet 网络微调辅助函数模型训练和验证冻结层 requires_grad初始化和重塑网络AlexnetVGGSqueezenet 1.0ResnetDensenetInception V3数据加载创建优化器运行训练和验证代码STN 2015基础STN网
首先理解什么是contiguous，判断一个tensor是不是contiguous的。 字面意思是连续的，当我们定义一个tensor时，在内存中数据是连续存储的。 如果我们使用transpose等一些操作的时候，会改变连续性，使得数据在逻辑上的顺序与内存中的顺序不一致，这是因为transpose并没有改变tensor内存中的数据存储（data部分），只是改变了其索引（步长等），使得逻辑上的顺序（读
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2024-05-16 10:12:50
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Channel Attention是一种用于增强神经网络模型性能的技术，尤其是在计算机视觉任务中。通过赋予网络对不同通道特征的选择性注意力，Channel Attention能够提高模型对特定特征的识别能力。本文将记录在PyTorch中实现Channel Attention的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用等内容。
### 环境准备
首先，我们需要准备环境并
今天在看文档的时候，发现pytorch 的conv操作不是很明白，于是有了一下记录首先提出两个问题：1.输入图片是单通道情况下的filters是如何操作的？ 即一通道卷积核卷积过程2.输入图片是多通道情况下的filters是如何操作的？ 即多通道多个卷积核卷积过程这里首先贴出官方文档：classtorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_si
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2024-09-14 13:14:50
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在深度学习任务中，PyTorch是一种被广泛应用的框架。其强大的张量计算功能支持广播机制，使得不同形状的张量能够进行加法运算。广播计算的理解与应用是解决各种计算问题的基础。在探讨这些加法运算的细节时，我们将展示其背后的逻辑，以便于读者能够深入理解与应用。
## 协议背景
在OS模型中，广播机制的实现是计算层面的一项重要技术。通过将不同形状的张量调整为统一的形状而进行的运算，是深度学习高效计算的
# PyTorch中布尔值相加的实现指南
在深度学习中，PyTorch是一个广泛使用的框架，布尔值数组的加法在许多应用中都非常重要。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现布尔值的相加，我们将梳理整个流程，并通过代码示例来帮助你理解每一步。
## 1. 流程概述
下面是实现"PyTorch布尔值相加"的基本流程：
| 步骤 | 操作 | 说明
# PyTorch 布尔值相加的实现指南
作为一名新手开发者，理解如何使用 PyTorch 进行布尔运算是非常重要的。本文将分步骤指导你如何实现布尔值相加（即对布尔张量进行加法运算）。在开始之前，我们先概述一下整个流程。
## 流程概述
以下是实现 PyTorch 布尔值相加的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
# PyTorch中的相加操作及实用案例
PyTorch是一个深度学习框架，广泛应用于机器学习和神经网络的开发。在实际应用中，我们经常需要对张量进行各种操作，其中包括张量的相加。本文将介绍如何在PyTorch中实现张量的相加，并通过示例展示其具体应用。
## 张量相加的基本操作
在PyTorch中，张量的相加可以通过多种方式实现，主要包括使用`+`操作符和`torch.add()`函数。下面
# 如何实现张量相加 - PyTorch 入门指南
在深度学习和张量计算中，PyTorch 是一个极其流行的库。对于初学者而言，理解基本的操作是非常重要的。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现张量相加的功能，我们将通过一个简单的流程、代码示例及图示来讲解。
## 流程概述
在实现张量相加之前，我们需要理解整个过程的步骤。以下是张量相加的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|----
Pytorch 张量维度
Tensor类的成员函数dim()可以返回张量的维度，shape属性与成员函数size()返回张量的具体维度分量，如下代码定义了一个两行三列的张量：f = torch.randn(2, 3)
print(f.dim())
print(f.size())
print(f.shape) 输出结果： 2torch.
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2023-12-04 19:38:48
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Facebook在5月份公布了该版本的新功能，并在10月举办的PyTorch开发者大会上首次推出它的预览版。开发者现在可以利用PyTorch 1.0的新功能了。比如混合前端，可以让开发者在eager和图形模式之间无缝转换。另外还有改进分布式训练、提供一个高性能的纯C++前端、与云平台深度集成等特性。1.0版本新特性PyTorch 1.0的主要新特性包括JIT编译器、更快的分布式、C++
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2023-11-28 16:06:31
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工欲善其事必先利其器，在使用该网络之前要先了解该网络的具体细节，我今天也是第一次查资料，然后加上自己的理解去写这篇学习成长文章。残差模块class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=1, dowansample=None):
super(ResidualBlo
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2024-01-02 10:31:29
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[Pytorch]Pytorch中tensor常用语法上次我总结了在PyTorch中建立随机数Tensor的多种方法的区别。这次我把常用的Tensor的数学运算总结到这里，以防自己在使用PyTorch做实验时，忘记这些方法应该传什么参数。总结的方法包括：Tensor求和以及按索引求和：torch.sum()； torch.Tensor.indexadd()Tensor元素乘积：torch.prod
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2024-08-05 10:34:17
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开始之前在开始之前，先讲讲学习方法。现在想学习任何一样东西，你只要稍微用心，网上基本都能找到你想要的资料，但是资料好找，大部分人找到了也只是收藏起来，说以后再看，然后就再也没有然后了。另外，同样一份资料，不同的人学习起来效果也不尽相同，有的人一学就会，触类旁通；有的人却越学越痛苦，永远进度留在前几章。这里面最大的差别就是学习方法的问题。按学习行为来分，学习其实就两类：被动学习 vs 主动学习。被动
作者 | 歪杠小胀1『记录写这篇文章的初衷』最近在复现一篇论文的训练代码时，发现原论文中的总loss由多个loss组成。如果只有一个loss，那么直接loss.backward()即可，但是这里不止一个。一开始看到不止一个loss时，不知道将backward()放在哪里。for j in range(len(output)):
loss += criterion(output[j
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2024-05-10 10:07:14
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背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
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2024-08-21 19:26:25
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# PyTorch矩阵相加广播实现指南
## 简介
在本文中，我将教授一位刚入行的开发者如何使用PyTorch实现矩阵相加的广播操作。广播可以使我们能够对形状不同的矩阵进行计算，而无需显式地扩展它们的形状。我将按以下步骤逐步引导您完成这个过程。
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入必要的库和模块，创建输入张量 |
| 步骤 2 | 确定输入张
原创
2023-08-02 11:55:58
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