最近想体验一下OpenAI新发布的基于自然语言和图片的预训练模型-CLIP（不得不感叹一句，真是大力出奇迹啊），遂想搭建一个Pytorch环境，跑一跑实例。本以为几十页的论文是最大的障碍，没想到配置环境才是最令人崩溃的阶段。anaconda反复重装了几个来回，不过最后终于还是在关闭内存爆炸的Chrome的那一刻结束了配置，成功看见了那个True。由于网上很多教程都比较零散，在配置时难免耗费很多
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2024-01-12 13:58:32
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目录1 PyTorch的各个组件1.1 基本配置1.1.1 导入包1.1.2 超参数1.1.3 GPU配置1.2 数据读入1.2.1 Dataset1.2.1.1 使用pytorch自带的dataset类1.2.1.2 自己定义dataset1.2.2 Dataloader1.3 模型构建1.4 模型初始化1.5 损失函数：1.6 训练和评估1.7 可视化1.8 优化器2 FashionMNIS
# 使用PyTorch微调CLIP模型的指南
近年来，CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型因其在图像和文本相似性匹配方面的出色表现而受到广泛关注。对于刚入行的小白来说，理解如何在PyTorch中微调CLIP模型是一项重要技能。本篇文章将一步一步地引导你完成这一过程，并配以相应的代码示例和流程图。
## 微调的流程
首先，让我们概述实现微
摘要借助PyTorch简洁地实现Softmax回归，对Fashion MNIST数据集进行分类。动机《动手学深度学习》有人用pytorch进行了实现（整书地址见文末参考链接），实际学习过程中发现里面的代码在我的环境里（pytorch 0.4.0）有些小问题(也许是因为我手动读取数据集的结果与pytorch提供的torchvision.datasets读取数据集的结果格式不同)，更正并整理后发出来也
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2024-10-08 13:09:23
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CLIP（对比语言-图像预训练）是一种在各种（图像、文本）对上训练的神经网络。可以用自然语言指示它在给定图像的情况下预测最相关的文本片段，而无需直接针对任务进行优化，类似于 GPT-2 和 3 的零样本功能。我们发现 CLIP 与原始 ResNet50 的性能相匹配在不使用任何原始 1.28M 标记示例的情况下，在 ImageNet 上“零样本”，克服了计算机视觉中的几个主要挑战。本文提出的模型为
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2023-12-05 19:38:43
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backward的底层逻辑官方文档描述反向传播构建反向传播图 最近需要学习pytorch，对backward的底层逻辑十分感兴趣，把个人的学习笔记记录在此。官方文档描述在pytorch官网中，backward的简介描述如下：Computes the sum of gradients of given tensors with respect to graph leaves. 也就是用图来计算给定
in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候，不经过复制操作，而是直接在原来的内存上改变它的值。可以把它成为原地操作符。在pytorch中经常加后缀“_”来代表原地 in-place operation，比如说.add_() 或者.scatter_()。python里面的+=，*=也是in-place operation。下面是正常的加操作,执行结束加操
OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由
CPU，
GPU或其他类型的处理器组成。OpenCL由一门用于编写kernels （在OpenCL设备上运行的函数）的语言（基于
C99）和一组用于定义并控制平台的API组成。OpenCL提供了基于任务分割和
数据分割的
并行计算机制。
OpenCL类似于另外两个开放的工业标准
OpenGL和
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2024-06-19 21:41:39
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# 如何在 C 盘实现 Open Clip PyTorch Model
在这篇文章中，我们将详细讲解如何在你的 C 盘上实现 Open Clip PyTorch Model。以下是整个流程的概述和步骤表格。
## 整体流程
首先，我们需要遵循以下步骤来完成任务。下面是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 05:55:57
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CLIP的英文全称是，即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。
原创
精选
2024-05-26 13:58:36
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剪贴板 命令macos, pbcopy. Windows, clip.使用#将git log 结果 复制到剪贴板git log | clipgit log | pbcopy这样 输出结果就自动复制到剪贴板啦！ 你要保守你心，胜过保守一切。保守一切。作者：刘俊涛的博客
原创
2022-06-12 00:12:34
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## Python CLIP：文本与图像的桥梁
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与自然语言处理这两个领域的交汇越来越频繁。OpenAI 提出的 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）模型，正是将文本信息与图像信息紧密结合的一项创新。CLIP 模型能理解图像和文字之间的关系，支持许多应用场景，比如图像搜索、图像生成和图文匹配等。本文将为您带来
原创
2024-09-19 06:24:09
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作为2021年的重要里程碑，CLIP 一经问世便吸引了广大研究人员的关注。但是4亿的图片-文本对数据，数百张的GPU卡需求，让研究者望而生畏。为了解决CLIP训练的Data efficiency 问题，商汤科技推出DeCLIP 已被ICLR 2022接受，其DeCLIP-ResNet50可以在比CLIP使用的数据少7.1倍的同时，在ImageNet上达到60.4% Zero-Shot准确率，比CL
添加一个 App Clip Target官方视频（推荐下载 "开发者"观看，有字幕，英语大牛请忽略，这里只放了一个，其他视频查看相关内容即可）：https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2020/10174/大佬总结：https://github.com/Binlogo/WWDC20-Track/tree/master/FrutaBuildingAFe
clip 语法： clip：auto | <shape> <shape>：rect(<number>|auto <number>|auto <number>|auto <number>|auto) 默认值：auto 适用于：绝对定位元素 继承性：无 动画性：当值为<shape>时 计算值：指定的值直
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2019-12-12 17:47:00
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css3的clip-path属性网上看到的都是因为2年前一个出名的网站引发了对该属性的研究。所以大概是2年前火了一阵子的属性。2016-09-10 23:54:00 直接开始总结它的用法：2个基本概念：clip-path:直译就是裁剪路劲。在我总结中过程来看，它是在一个矩形的基础上进行的裁剪。如果不懂，后面看代码你就知道是什么意思。 第一
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2024-06-13 07:39:23
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private void clip() { Geoprocessor gp = new Geoprocessor(); gp.OverwriteOutput = true; IFeatureLayer inputfeaturelayer = ArcGISPub.ArcGISClassPub.GetShapeByFileName
原创
2021-07-08 17:53:31
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# 深入理解 Android 片段（Fragment）
在 Android 开发中，片段（Fragment）是一个非常重要的组件。它允许开发者将用户界面和行为分离，将其模块化，提高代码的可重用性和可维护性。本文将详细介绍 Android 片段的概念及其用法，并提供相应的代码示例来帮助你更好地理解。
## 什么是片段？
片段是一个独立的界面组件，可以在活动（Activity）中打开、关闭或替换
前言 在lisp程序员看来,form和special form的区别是一目了然而且无需解释的--因为这两个概念本身就源自lisp.但对于指令式语言的开发人员而言,当他们进入clojure的世界中,会不断看到和听到这两个名词,然后会把special form理解为某种关键字或者是宏之类的东西.这样的理解实际上是有一定偏差的.form &nbs
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2024-07-03 21:46:47
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# 如何使用Rasterio进行裁剪操作
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能向您介绍如何使用Python中的Rasterio库来实现raster数据的裁剪操作。Rasterio是一个用于读写地理空间数据的Python库，它提供了许多功能，包括裁剪，这对于处理大型地理数据集非常有用。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解一下整个裁剪操作的流程。以下是实现裁剪操作的主要步骤：
| 步骤
原创
2024-07-19 12:52:55
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