pytorch以及其在DNN、CNN里的基本应用（代码均有含个人理解的较详尽注释）参考：tensor和Variable库的导入：前言：torch和numpy构造tensor<——————>构造ndarraytensor的一些基本计算<——————>ndarray的一些基本计算Variable：变量Variable的一些属性pytorch里的损失函数导入库哪些函数：示例：神
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2023-09-06 20:00:29
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Avamar管理员可能经常会用DPN Summary来查看Avamar的备份信息。本文将介绍一下DPN Summary中几个比较有用的条目：TotalBytes、ModReduced、ModNotSent和ModSent。
原创
2013-11-22 17:20:59
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利用高层信息再发掘底层特征；2）DenseNet新特征挖掘，Dens...
原创
2023-06-27 22:57:42
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计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并自动求导；然而对于大规模的网络，autograd太过于底层。
在构建神经网络时，我们经常考虑将计算安排成层，其中一些具有可学习的参数，它们将在学习过程中进行优化。
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2023-07-13 06:13:31
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神经网络(Nueral Networks) 是由对数据进行操作的一些 层(layer) 或 模块(module) 所组成，而PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类，在调用或自定义时均需继承 nn.Module 类。同时 torch.nn 包为我们提供了构建神经网络所需的各种模块，当然一个神经网络本身也是一个由其他 模块/层 组成的模块，这种嵌套结构就允许我们构建更为复杂的网络
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2024-01-28 03:22:48
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目录1 概述2 模型结构2.1 卷积（等长卷积）2.2 池化（Downsampling and polling）2.3 近路连接（shortcut connect）2.4 Text region embedding 1 概述DPCNN（Deep Pyramid Convolutional Neural Networksfor Text Categorizat
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2024-01-29 10:05:00
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您今天与之交互的许多服务都依赖于机器学习（ML）。从在线搜索和产品推荐到语音识别和语言翻译，这些服务都需要ML模型来进行预测。随着ML进入更多服务领域，您将面临以下挑战：获得辛勤工作的结果，并快速可靠地将模型部署到生产环境。随着使用这些服务的人数的增加，确保这些模型同时安全可靠地向数百万用户提供低延迟预测变得更具挑战性。开发人员使用许多不同的开源框架进行模型开发。在过去的几年中，PyTorch已成
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2024-05-31 19:29:13
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二、PyTorch主要组成模块1. 深度学习的步骤1）数据预处理：通过专门的数据加载，通过批训练提高模型表现，每次训练读取固定数量的样本输入到模型中进行训练2）深度神经网络搭建：逐层搭建，实现特定功能的层（如卷积层、池化层、批正则化层、LSTM层等）3）损失函数和优化器的设定：保证反向传播能够在用户定义的模型结构上实现4）模型训练：使用并行计算加速训练，将数据按批加载，放入GPU中训练，对损失函数
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2023-11-27 08:50:26
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前言：前面介绍了如何自定义一个模型——通过继承nn.Module类来实现，在__init__构造函数中申明各个层的定义，在forward中实现层之间的连接关系，实际上就是前向传播的过程。事实上，在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的，我前面说过，pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的，这里和keras是不一样的。前面介绍过，我们当然也可以直
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2023-12-01 19:40:32
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目录机器学习与深度学习基本步骤pytorch模型训练基本流程基本参数设置数据读入自定义数据类从本地读入数据数据分批加载图片数据查看模型构建Module构造神经网络自己构造Layer构造模型模型初始化常用损失函数模型训练、验证与测试训练过程验证/测试过程优化器实例：FashionMNIST时装分类基本库准备数据加载定义数据格式转化数据读入数据加载数据验证CNN模型构建模型训练定义损失函数定义优化器
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2024-01-24 16:47:06
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hub 模块概述代码实现
概述PyTorch Hub 是一个简易 API 和工作流程. 为复现研究提供了基本构建模块, 包含预训练模型库.PyTorch Hub 还支持 Colab, 能与论文代码结合网站 Paper With Code 集成, 用于更广泛的研究.PyTorch Hub 的使用非常简单, 无需下载模型, 只需要敲torch.hun.load()就完成了
代码
原创
2021-02-28 03:24:55
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# 实现ARM模块 pytorch
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现ARM模块。ARM模块是一种用于图像处理的卷积神经网络层，它具有良好的空间感知能力和局部信息特征提取能力。作为一名经验丰富的开发者，我将逐步指导你完成这个任务。
## 流程图
下面是实现ARM模块的整个流程图。我们将按照这个流程图一步一步进行操作。
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---
原创
2023-07-15 06:07:06
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# Residual 模块与 PyTorch
近年来，深度学习的发展使得复杂的神经网络结构不断被提出。其中，Residual Network（残差网络，简称 ResNet）在图像识别领域取得了耀眼的成绩。ResNet 的核心思想是通过引入残差连接（skip connections）来解决深层次网络的训练难题。本文将详细介绍 PyTorch 中的 Residual 模块，并提供相应的代码示例，帮助
# PyTorch 模块命名指南—初学者入门
作为一名刚入行的开发者，学习如何在 PyTorch 中创建和命名模块是理解深度学习模型构建的基础。本文将为你提供一条清晰的路径，帮助你熟悉 PyTorch 模块的整体命名过程，并且提供具体的代码示例。
## 流程概述
在创建 PyTorch 模块时，通常遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|:---:|:---|
| 1 | 导入必要的
# RFB模块在PyTorch中的应用
## 引言
随着深度学习技术的迅猛发展，各种模块和网络架构层出不穷。其中，RFB（Receptive Field Block）模块因其在目标检测与图像分割中的良好表现而引起了广泛关注。RFB模块的核心思想是通过增加感受野的大小，以获取更丰富的上下文信息，进而提升模型的表现。本篇文章将详细介绍RFB模块的原理、结构及其在PyTorch中的实现，并提供代码示
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录一、SPP的应用的背景二、SPP结构分析三、SPPF结构分析四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析（内含注释分析） 一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？通常来说，我们有以下几种方法：（1）对输入进行
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2024-07-19 06:18:39
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一、introductionResNet是2015年提出来的深度学习网络模型，其主要解决的是网络层数过多导致的退化问题。过去的网络模型层数差不多在十几二十层，随着网络层数的增多，人们发现模型的准确率很难再有较大的提升，甚至会出现准确率下降的情况，而ResNet提出的残差网络有效解决了这一问题，使得网络层数达到了上百层。 更重要的是，这一思想的提出，使得ResNet模型逐渐取代了VGG网络，几乎是当
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2023-10-10 15:51:21
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2.1 神经网络学习机制数据预处理模型设计损失函数和优化方案设计前向传播反向传播更新参数2.2 深度学习特殊性样本量很大，需要batch加载 模块化搭建网络多样化损失函数和优化器设计GPU的使用：并行计算2.3 深度学习模块基本配置导入包numpy, pandas, torch, torch.nn, torch.optim, torch.utils.dataimport os
impor
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2023-11-11 15:53:00
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基本配置 如下是一些需要导入的包import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.optim as optimizer对如下超参数进行统一设置：batch size初始学习率（初始）训练次数（max
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2023-12-21 12:25:18
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3.1 构建PyTorch项目的基本配置 调用常用的库：import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn # 常用的神经网络库
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader # 数据集及读取器
import torch.optim as optimizer # 优化器库
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2023-08-08 13:15:06
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