目录0 前言1 Dataset1.1 Map-style dataset1.2 Iterable-style dataset1.3 其他 dataset2 Sampler3 DataLoader3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)3.2 批处理3.2.1 自动批处理（默认）3.2.2 关闭自动批处理3.2.3 collate_fn3.3 多进程处理 (mu
给定两个无序图像集合X和Y，该算法能够自动学习到将一种风格的图像转化为另一种风格的图像，例如将horse转化为zebra，或者将zebra转化为horse。 pytorch实现cycleGAN（Horse和Zebra的风格转化）数据可以自行去Kaggle下载Abstract 图像对图像的转化过程是一类视觉和图形问题，其目标是学习图像之间的映射 输入图像和使用图像的训练集的输出图像对齐的图像。 我
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2023-11-30 19:58:40
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# 如何在PyTorch中实现CycleGAN
CycleGAN（Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks）是一种用于图像转换的深度学习模型，主要应用于无监督学习。通过CycleGAN，我们可以实现在两种图像风格之间进行转换，例如将马的照片转换为斑马的照片，反之亦然。本文将带你一步一步地用PyTorch实现CycleGAN。
## 实现流
作者 | 侠肝义胆陈浩天实现梯度反转非常多坑，我来一一总结。首先是pytorch版本的问题，一般旧版的这样写，定义一个类，然后用函数的方式去调用：from torch.autograd import Function
class GradReverse(Function):
def __init__(self, lambd):
self.lambd = lambd
1. CGAN从无监督GAN改进成有监督的GANGAN的基本原理输入是随机噪声，无法控制输出和输入之间的对应关系，也无法控制输出的模式，CGAN全称是条件GAN（Conditional GAN）改进基本的GAN解决了这个问题，CGAN和基本的GAN不同的地方是： 这里面介绍了实现CGAN有三种形式，从网络实现上的三种形式，没有讲解怎样优化目标函数CGAN的一个问题是输入的有监督标签是离散型输入，如
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2024-03-06 15:01:29
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# 如何实现PyTorch源代码
## 概述
欢迎来到PyTorch源代码实现教程！作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现PyTorch源代码。在这篇文章中，我将分步骤地向你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 实现流程
首先，让我们看一下整个实现PyTorch源码的流程。通过下面的表格展示，你可以清晰地了解每个步骤所需的操作：
```mermaid
journey
原创
2024-06-26 05:31:08
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# PyTorch源代码解读与应用
在深度学习的领域中，PyTorch因其灵活性和用户友好的API受到广泛欢迎。作为一个开源的深度学习框架，PyTorch不仅为研究人员提供了一个快速原型的平台，还便于开发者将研究成果应用于生产环境。本篇文章将通过分析PyTorch的源代码及其内部机制，带你深入了解这个强大的框架。
## PyTorch的基本架构
PyTorch的核心部件主要包括以下几个方面：
原创
2024-10-21 05:56:51
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视频类型：VALSE-webinar
报告时间：2019年01月09日
报告人：MIT朱俊彦
报告题目：Learning to Synthesize Images, Videos, and 3D Objects
报告网址：http://valser.org/article-298-1.html
视频地址：http://www.iqiyi.com/w_19s78pzlsx.html#vfrm=8-8
cycle GAN主要用于图像之间的转换，如图像风格转换. Cycle GAN原理 CycleGAN可以完成从一个模式到另外一个模式的转换，转换，比如从男人到女人：
CycleGAN适用于非配对的图像到图像转换，CycleGAN解决了模型需要成对数据进行训练的困难。 CycleGAN的论文地址 ：https://a
# 如何在PyTorch中实现PSPNet源代码
## 一、流程概述
本次任务是用PyTorch实现PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network），一个用于语义分割的深度学习模型。以下是实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
一. 前言一开始BERT出来的时候，只有英语的，这对于各个国家的广大AI爱好者，是十分不便的，大家都希望能有自己国家语言的版本。这不，后面BERT又出了多语言版本，FB也紧跟着出了一个更好的多语言版本(不过貌似语言比较少？主要还是针对翻译和XNLI任务而定制的，不像BERT的那个那么多语言，而且很通用)这里复述一下作者在第一章总结的他们的贡献：引入了一个新的无监督方法，用于训练多语的表征，并且提出
一、Unet网络图 这里才用这么一张Unet的网络结构，具体的参数已经在图中标出，可以看图有左右两边编码和解码的过程，编码过程由卷积和下采样构成，解码过程由卷积和上采样构成。二、编程实现思路（一）数据的获取这里采用VOC2007数据集，可以去飞桨直接下载 这里是其中的一些内容 我们主要使用的是两个文件夹内的图片：JPEGImages和SegmentationClass 其中JPEGImages是网
目录教程模型转换ResNet模块以训练最简单的mnist为例，完整的例子为: import os
import numpy as np
import cv2
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
from tqdm import tqdm
from t
文章目录1. Pytorch的net.train 和 net.eval2. net.train2.1 BN (Batch Normalization）一、什么是BN？二、BN核心公式三、以全连接网络的BN为例（图例过程）四、PyTorch 源码解读之 BN1.**BatchNorm 原理**2. BatchNorm 的 PyTorch 实现2.1 _NormBase 类**2.1.1 初始化**
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2023-07-21 21:19:59
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这是bert的pytorch版本（与tensorflow一样的，这个更简单些，这个看懂了，tf也能看懂），地址：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 主要内容在pytorch_pretrained_bert/modeling文件中。BertModel 流程详解从BertModel的forward函数开始
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2023-10-17 17:53:16
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# 教你如何实现pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
## 介绍
在这篇文章中，我将教你如何使用pytorch-CycleGAN-and-pix2pix库实现图像转换任务。这个库提供了实现CycleGAN和pix2pix两种常见的图像转换模型的功能。我们将通过一步步的指导来完成该任务。
## 整体流程
下面是我们将要跟随的步骤的概览，我们将逐一介绍每个步骤的细节。
```
原创
2023-08-21 05:21:07
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隐藏层计算公式：\mathbf{H}_t = \phi(\mathbf{X}_t \mathbf{W}_{xh} + \mathbf{H}_{t-1} \mathbf{W}_{hh} + \mathbf{b}_h)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)输出计算公式：\mathbf{O}_t = \mathbf{H}_t \mathbf{W}_{hq} + \mathbf{b}_qOt=HtW
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2024-01-04 13:39:00
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小白学习pytorch源码（二）pytorch setup.py最全解析setup.py与setuptoolssetup.py最详细解读setup.py 环境检查setup.py setup()函数 pytorch setup.py最全解析从pytorch源码整体学习的角度看，有两个文件最为关键，分别为pytorch源码总目录下的setup.py和torch包中的_init_.py。其中_ini
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2023-07-09 22:04:29
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# MVSNet：基于PyTorch的多视角立体视觉解析
## 引言
多视角立体视觉（MVS）技术在三维重建领域扮演着重要角色，而MVSNet是其中的佼佼者。它利用深度学习方法，从多个视角的2D图像中恢复出3D场景。本文将通过MVSNet的PyTorch源代码进行解析，帮助大家理解其工作原理与实现方式。
## MVSNet的基本原理
MVSNet的核心思想是从多个视角的RGB图像中获取深度
原创
2024-10-24 05:36:58
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关于“ViT的PyTorch源代码”的问题，我们将从多个角度进行详细的分析与解决方案的整理。
## 版本对比及兼容性分析
首先，了解当前版本与新版本的差别是非常重要的。我们看一下ViT在不同版本之间的特性对比：
| 特性 | 版本 1.0 | 版本 1.1 | 版本 1.2 |
|--------------------|------
