本文主要结合LoRaNode SDK v4.4.2和LoRaWAN规范1.0.3来展开。查看《lorawan_regional_parameters_v1.0.3reva_0.pdf》文档，每个地区对应的信道都不一样，在SDK中，不同的地区以不同的文件实现：查看文档，CN470频段，支持96个上行通道，48个下行通道。 国内主要是CN470，因此主要看RegionCN470这个文件。发送
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2023-12-21 22:56:52
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ResNet结构解析及pytorch代码标签： pytorchResNet是恺明大神提出来的一种结构，近些年的一些结构变种，很多也是基于ResNet做的一些改进，可以说ResNet开创了更深的网络的先河，并且在很多计算机视觉学习上都取得了不错的效果。ResNet和传统网络结构的核心区别ResNet本质上是为了缓解梯度问题的，随着传统的卷积网络结构越来越深，大家发现效果可能会降低，所以限制了网络层数
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2023-12-14 01:38:18
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文章目录1. 前言2. 源码解读1. SpringFactoriesLoader.loadFactoryNames()2. SpringFactoriesLoader.loadFactories()1. 前言SpringFactoriesLoader类的主要作用是通过类路径下的META-INF/spring.factories文件获取工厂类接口的实现类，初始化并保存在缓存中，以供Springboo
在深度学习的领域中，Stable Diffusion由于其强大的生成能力受到了广泛应用。而为了提升模型的效果，近年来引入了LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，允许在大模型基础上，进行灵活的微调设置。本文将系统性地探讨“Stable Diffusion如何加载LoRA”的问题，特别是解决过程中出现的诸多技术细节与优化措施。以下是关于该问题的具体分析与解决方案。
## 问题背景
有效？和 输入向量 和 输出向量 和 原来。，进行微调的是两个小矩阵，把原来。到一起的，所以预训练的信息也都在。核心思想是用 两个MLP矩阵。
原创
2023-06-24 09:44:58
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关于pandas的一些常用文件处理函数1.读exceldata_exl = pd.read_excel(filePath)2.读csvdata_csv = pd.read_csv(filePath)
#或者读取某几列read_csv(filePath,index_col=['属性1','属性2'])3.读取后为DateFrame格式，需要某一列属性的值可直接调用name = data_exl.na
文章目录1.embedding 概述2.加载GloVe词向量2.1 我们可以看看属性靠前的10个词分别是2.2 看某个词的索引是2.3 获取某个词的词向量3. 查找某个词最近的有哪些词（查找近义词）4.类比5. 纠正拼写错误 1.embedding 概述Embeddings是将一个one-hot encoded 的稀疏向量转化成一个更小的实数向量。这些word embeddings的一个重要概念
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2023-12-06 18:48:53
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1. 网络训练本项目采用的代码为pytorch-Unet，链接为：GitHub - milesial/Pytorch-UNet: PyTorch implementation of the U-Net for image semantic segmentation with high quality images。 该项目是基于原始图像的比例作为最终的输入，这个对于数据集中图像原始图片大小不一致的
我们晓得，lua 对外的 API 中，统统个 gc 打交道的都经过lua_gc。C 说话构建体系时，普通不讲计划模式。但模式仍是存在的。若要按《计划模式》中的分类，这应当归于 Facade 形式。代码在 lapi.c 的 895 行： LUA_API int lua_gc (lua_State *L, int what, int data) { int res = 0; global_State
PyTorch保存模型的语句是这样的：#将模型参数保存到path路径下
torch.save(model.state_dict(), path)加载是这样的：model.load_state_dict(torch.load(path))下面我们将其拆开逐句介绍1.torch.save()和torch.load()save函数是PyTorch的存储函数，load函数则是读取函数。save函数可以将各
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2023-08-25 22:24:59
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目录一.课程内容二.代码复现及结果 三.补充一.课程内容其实与其说是加载数据集，不如说是对数据集的预处理。通过shuffle将其打乱，然后组成mini-batch，进行训练，后面的内容就跟上一节差不多啦。 读取数据集，一般有两种方式：1.将全部数据直接读取进来，适用于数据内存不大的数据。2.只读取文件名，把文件名存成矩阵处理，避免内存大导致性能不好。 二.代码复现及结
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2023-08-16 16:26:06
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1.安装anaconda一般有图形界面的个人电脑上装Anaconda比较好，因为有GUI，各种操作比较方便。但是云服务器上就没必要装Anaconda了，直接装无图形界面miniconda就好了wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod a+x Miniconda3-latest
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2023-11-11 22:52:48
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目录ImageFolder 加载数据集使用pytorch提供的Dataset类创建自己的数据集。Dataset加载数据集接下来我们就可以构建我们的网络架构: 训练我们的网络: 保存网络模型（这里不止是保存参数，还保存了网络结构）pytorch加载图片数据集有两种方法。1.ImageFolder 适合于分类数据集，并且每一个类别的图片在同一个文件夹, ImageFolder加载的
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2023-07-23 15:19:52
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在学习LoRa的过程中，有很多的关键字概念需要了解清楚，这样在学习的过程中才能知其所以然。1、扩频因子(SF)LoRa采用多个信息码片来代表有效负载信息的每个位，扩频信息的发送速度称为符号速率（RS），扩频因子 = 码片速率/符号速率（RS），其表示了每个信息位需要发送的符号数量。扩频扩频因子越大，需要的有效数据的编码长度越大，导致有效数据的发送速率越小，但可以降低误码率，提高信噪比(信号与噪音的
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2024-10-20 19:37:52
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把PyTorch代码加载到GPU跑
随着深度学习的快速发展，对于处理大规模数据和复杂模型的需求越来越高。为了提高训练和推断的速度，使用图形处理单元（GPU）来加速这些任务已经成为了一个常见的选择。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了便捷的方法来将代码加载到GPU上运行，以充分利用GPU的计算能力。
本文将介绍如何将PyTorch代码加载到GPU上运行，并提供相应的代码示例。首先，我
原创
2024-01-21 05:42:42
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迭代器&生成器一、可迭代的&迭代器可迭代协议①协议内容：内部实现了__iter__方法②验证方法：dir()方法；使用dir()方法查看数据类型中的方法是否包含__iter__③__iter__()方法的作用：可迭代的数据类型执行__iter__()方法后会生成一个迭代器对象④例子：print([1,2].__iter__())
# 结果
<list_iterator obj
在辛辛苦苦训练好模型之后，我们想将它保存起来，或我们想使用已经训练完成的模型。那么该如何是实现呢？ 本文参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html 本文将以一个CNN模型演示如何保存或加载以训练好的模型。 首先给训练过程：import torch
import torch.nn
import torch.
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2023-09-26 16:03:37
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目录DataLoader数据集构建自定义数据集torchvision数据集TensorDataset从文件夹中加载数据集数据集操作数据拼接数据切分采样器SamplerRandomSampler**SequentialSampler****SubsetRandomSampler****BatchSampler**WeightedRandomSampler自定义采样器 DataLoaderDataL
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2023-06-30 19:59:25
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Pytorch提供了两种方法进行模型的保存和加载。第一种（推荐）： 该方法值保存和加载模型的参数# 保存
torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
# 加载
# 定义模型
the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
# 加载模型
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))例
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2023-07-02 22:25:30
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Pytorch加载数据集的方式总结一、自己重写定义（Dataset、DataLoader）二、用Pytorch自带的类（ImageFolder、datasets、DataLoader）2.1 加载自己的数据集2.1.1 ImageFolder介绍2.2.2 ImageFolder加载数据集完整例子2.2 加载常见的数据集三、总结四、transforms变换讲解五、DataLoader的补充 在
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2023-08-17 01:53:16
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