原始模型就是给出一个原始对象来指明要创建对象的类型，然后用复制这个原始对象的方法创建出更多同类型的对象。 要理解原始模型需要先理解浅层次的拷贝与深层次的拷贝之间的不同。 浅层次拷贝就是获取的新对象是一份拷贝，然而所引用的对象仅仅拷贝的是内存地址。拷贝对象和原对象共享内存地址，这就意味
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2024-10-13 13:04:55
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写在前面：以此记录关于模型显存和参数量的一些理解和计算。首先是“运算量”和“参数量”两个概念： 参数量：这个比较好理解，例如卷积层中的卷积核c_i*k*k*n_o，其参数量就是相乘的结果。而且，无论输入图像的尺寸怎么变（YOLO实现中的multi scale训练策略），只要模型结构确定，参数量就固定。还需要注意，参数都是FP32（4字节）存放，所以模型大小是参数量*4。 运算量：使用FLOPs衡量
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2024-03-22 15:00:17
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1、从模型方面考虑。举例说明：本身问题是二次的，用线性模型处理问题就是欠拟合，用三次及更高次处理问题就是过拟合。但是这里未考虑数据量的多少，只是针对本身模型阶次的考虑。而且现实问题，越强大的模型是很难确定模型复杂度的。2、处理相同的问题时，在数据量多的情况，可以用相对复杂的模型处理问题，在数据量少的情况下，可以用相对简单的模型处理问题。过拟合：当数据量太少时，模型无法完成充分的训练，模型过度拟合用
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2024-04-30 18:14:10
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文章目录Unet为什么 Unet 适合做医学影像处理Unet 结构展示复现的代码1. 主函数 main2. data.py3. model.py一点尾巴 Unet为什么 Unet 适合做医学影像处理图像语义较为简单、结构较为固定。做脑的，就用脑CT和脑MRI，做胸片的只用胸片CT，做眼底的只用眼底OCT，都是一个固定的器官的成像，而不是全身的。由于器官本身结构固定和语义信息没有特别丰富，所以高级
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2024-03-11 21:29:18
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目录一.实验数据集设置二.训练前的准备三.知识蒸馏训练方式3.1 加载教师模型的最优参数，加载学生模型的最优参数，使用蒸馏方法训练3.2 加载教师模型的最优参数，学生模型用原始模型，然后使用蒸馏方法训练3.3 结果对比3.4 知识蒸馏的调参经验四.代码train_teacher_model.pytrain_student_model.pytrain_distill_student_model.p
在解析代码之前，我们现在看一下SRM模型。 第一个函数表示一个spike应该具有的形状。其中tf是上一个发放脉冲的时间。 第二个函数中Iext描述的是所有突触前脉冲时间对膜电位产生的影响。 第三个函数应该很好理解，就是一个静息电位的电压。 早期的文章里SRM模型被描述成： 第二项就是前任神经元对本神经元对影响。 第三项比较特殊 一般的SNN模型里强行规定在本神经元射了之后的任何输入刺激均直接舍弃，
最近对计算流体力学、网格地形很感兴趣。玩了玩相关的软件和算法代码。做个简单记录。 如何模拟地形：数字高程模型希望构建如下图的地理模型颇似游戏里面的3D建模，顺藤摸瓜找到了网格地形绘制涉及到结构网格和非结构网格：这里涉及到几个概念：数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM），DEM是表示地形空间分布的一个三维向量系列{X, Y, Z},其中(X,
1 概述 word embedding 是现在自然语言处理中最常用的 word representation 的方法，常用的word embedding 是word2vec的方法，然而word2vec本质上是一个静态模型，也就是说利用word2vec训练完每个词之后，词的表示就固定了，之后使用的时候，无论新句子上下文的信息是什么，这个词的word embedding 都不会跟随上下文的场景发生变
1. MobileNet v1 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861 PyTorch官方实现代码：https://pytorch.org/vision/stable/models.html#cl
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2024-06-07 15:33:28
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# 不同输入大小的深度学习模型
深度学习模型在处理不同输入大小的数据时表现各异。大多数深度学习任务中，输入大小通常会影响模型的架构、训练方式和最终的性能。本文将通过一个简单的示例，探讨如何构建适应不同输入大小的深度学习模型。
## 1. 输入大小的概念
深度学习模型的输入大小通常指的是输入数据的维度。例如，在图像分类任务中，输入大小可以表示为图像的宽度、高度和通道数。不同的输入大小可能会导致
原创
2024-10-19 05:58:22
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1.搭建环境环境在实验进行时已经搭建完毕，具体步骤就不过多赘述接下来只需导入所需的包即可import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from tensorflow.keras import layers,activations
from tensor
tensorflow实现线性回归模型1.变量（1）变量的创建（2）变量的初始化（3）变量的作用域2.可视化学习Tensorboard（1）开启tensorboard（2）增加变量显示3.tensorflow实现线性回归实战（1）Tensorflow运算API（2）梯度下降API（3）实现线性回归4.模型加载和保存5.命令行参数 1.变量（1）变量的创建变量也是一种OP，是一种特殊的张量，能够进行
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2024-04-21 13:36:46
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抑制过拟合：四个方法1.添加正则项L1正则项 （作为特征选择器，模型稀疏）尽可能是余项（w相关项）为0 ，（说明细胞是死掉的，模型就变得稀疏，这个细胞就没用，在模型进行压缩的时候可以砍掉就可以很大倍数的压缩）， w为0的时候这个细胞是没有意义的。入 自己定义的，J(w)是lossL2正则项（连续可导，易于训练）2.Dropout$$
X \sim b(n, p)
$$以2算式丢弃神经网络的节点。
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2023-12-12 16:26:18
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目录1. 简介2. math 模块3. decimal 模块4. random 模块 1. 简介我们来看一下 Python 中数学相关模块，如下所示：模块描述math提供了对 C 标准定义的数学函数的访问（不适用于复数）cmath提供了一些关于复数的数学函数decimal为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持fractions为分数运算提供支持random实现各种分布的伪随机数生成器statis
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2024-04-08 22:33:28
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LeNet手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的，其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet体系结构。AlexNetA
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2024-08-08 22:08:39
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Ollama模型和Dify是一对近年来备受关注的AI模型。作为新一代的AI工具，它们在多种任务上展现出了令人瞩目的效果，但在实现和使用上也存在不少差异。本文将探讨在使用中遇到的种种问题，并通过对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展来帮助大家更好地理解和运用这两个模型。
## 版本对比
首先，让我们看看这两个模型的特性差异。Ollama模型更专注于自然语言处理的速度和准确度，而
之前在开发中遇到一个问题，vue项目结合 element ui 使用。但是 element ui 的样式不一定符合我们的需求，这时我们就需要改变它的样式。比如博主使用到了element ui 的对话框，我想要改变这个对话框标题的颜色，所以我需要在页面中审查元素找到对应的标签。但是当我找到并且复制，然后试图去改变它的样式时，怎么都没办法改变。我以为是权重的问题，所以我加 ! important，但是
计算图的概念 计算图是TensorFlow中最基本的一个概念，TensorFlow中所有的计算都会被转化为计算图上的节点。 TensorFlow----Tensor（体现数据模型）和Flow（体现计算模型） 。Tensor就是张量。张量这个概念在物理和化学中有不同的解释，在本文中张量可以简单的理解为多维数组。Flow则体现了他的计算模型，中文翻译是‘流’，他直观的表达了张量之间通过计算相互转化的过
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2024-09-17 12:15:23
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关于“PyTorch 计算模型大小”的讨论
在机器学习尤其是深度学习中，有效管理模型大小是一个重要的课题。模型的规模直接影响到计算资源的消耗、训练及推理的速度，甚至会影响到模型的推广能力。而使用 PyTorch 作为框架的高级功能和灵活性，让这一过程有了更广阔的空间。
### 初始技术痛点
在初始阶段，不同模型的复杂性和大小难以量化，这使得开发人员在基于 PyTorch 的项目中陷入了困境。
# 如何在 PyTorch 中输出模型大小
在深度学习中，了解模型的大小对于各种任务（如模型优化、内存管理等）至关重要。本文旨在教会你如何在 PyTorch 中输出模型的大小。我们将通过几个简单的步骤来实现这一目标，最后为你提供相关代码示例和注释。
## 流程概述
下面是获取模型大小的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装并导入必要的库
原创
2024-10-20 06:44:10
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