Parallel Programming系列为本学期（2020春季）并行程序设计课程笔记整理~本章目录一、消息传递程序设计基础二、机群进行消息传递三、并行程序评估四、经验方法对并行程序的调试和评估一、消息传递程序设计基础1.消息传递多计算编程的方法专用的并行程序设计语言：如occam语言对顺序高级语言的语法/保留字扩展-->处理消息传递：如Fortran M为顺序高级语言配备进行消息传递的外
今天学习的是谷歌大脑的同学 2017 年的工作《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》，也就是我们经常提到的消息传递神经网络（Message Passing Neural Network，MPNN），目前引用数超过 900 次。严格来说，MPNN 不是一个模型，而是一个框架。作者在这篇论文中主要将现有模型抽象其共性并提出成 MPNN 框架，同时利
原创
2021-02-04 20:43:31
1160阅读
谷歌大脑 2017 年的工作——MPNN 框架
原创
2021-07-24 11:22:37
1113阅读
目录1. 安装2. 基本概念介绍2.1 Data Handling of Graphs 图形数据处理2.2 Common Benchmark Datasets 常见的基准数据集2.3 Mini-batches2.4 Data Transforms 数据转换2.5 Learning Methods on Graphs——the first graph neural network 搭建我们的第一个
转载
2023-07-24 10:55:00
1004阅读
文章目录消息传递图神经网络一、引言二、 消息传递范式介绍三
原创
2022-08-25 11:20:05
706阅读
一、VGG模型VGG模型是科学家们提出的图像分类模型，这一模型采用了简单粗暴的堆砌3×3卷积层的方式构建模型，并花费大量的时间逐层训练，最终在ImageNet图像分类比赛中获得了亚军，这一模型的优点是结构简单，容易理解，便于利用到其他任务当中VGG-19网络的卷积部分由5哥卷积块构成，每个卷积块中有多个卷积层，结尾处有一个池化层 结构如下图所示 二、图像风格迁移介绍图像风格迁移是指将一张
Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。它能够定位到特定的图像区域，从而使得神经网络的决策过程更加可解释和可视化。Grad-CAM 的基本思想是，在神经网络中，最后一个卷积层的输出特征图对于分类结果的影响最大，因此我们可以通过对最后一个卷积层的梯度进行全局平均池化来计算
论文为VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION，主要讨论了在大规模图片识别中，卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第二的成绩。改进创新点VGGNet对2012年的AlexNet模型主要提出了两种改进思路：小卷积核（ker
转载
2023-07-27 20:43:40
2阅读
作者：姚童，Datawhale优秀学习者，华北电力大学图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。阈值处理是指剔除图像内像素值高
一、定义torch.nn.Parameter是继承自torch.Tensor的子类，其主要作用是作为nn.Module中的可训练参数使用。它与torch.Tensor的区别就是nn.Parameter会自动被认为是module的可训练参数，即加入到parameter()这个迭代器中去；而module中非nn.Parameter()的普通tensor是不在parameter中的。nn.Paramet
为了更好理解Pytorch基本类的实现方法，我这里给出了关于参数方面的3个类的源码详解。此部分可以更好的了解实现逻辑结构，有助于后续代码理解，学pytorch的话这个不是必须掌握的，看不懂也没关系。 文章目录1 Parameter 参数类源码2 ParameterList 参数列表类源码3 ParameterDict 参数字典类源码总结 1 Parameter 参数类源码Parameter作为Mo
一、 配置lanelme数据集标注工具1.安装labelmelabelme安装参考链接，从这个链接中选取你要安装的labelme版本，按照教程操作即可。 注：在安装时候可能出现一些版本报错，这时候只需要按照出现的提示安装指定版本的即可。（也可以直接将结果复制出来百度，一般都很容易解决） 安装成功后在cmd输入labelme就会自动跳出labelme的窗口。 本身的标记操作也很简单。标记好之后直接保
在编程中遇到了with torch.no_grad()用法，想整明白，过程中有一些意料之外的东西，故此记录一下。 首先说明一下环境，以下的测试均在：python3.6, pytorch1.2.0 环境下给出：官网的截图如下： 主要有几个重要的点：torch.no_grad上一个上下文管理器，在你确定不需要调用Tensor.backward()时可以用torch.no_grad来屏蔽梯度计算在被to
文章目录GAN代码实操导包导入参数＋建立输出文件夹设定cuda加载数据定义模型并将模型移到device上做DataParallel数据并行定义损失函数和优化器反归一化开始训练在训练过程中动态自定义进度条显示信息网络优化（for循环内部）训练成果展示数据并行化用单卡运行用多卡做数据并行DataParallel GAN代码实操GAN的理论部分已经讲过，下面是代码实战。可以生成MNIST数据集的手写数
1.消息处理的一些基本机制：将消息定义为不可变；向Actor 请求响应；转发消息；Future 管道2.有应都会返回给...
原创
2022-10-18 16:42:31
113阅读
目录AlexNet介绍idea过拟合解决方案卷积后矩阵尺寸计算公式AlexNet网络结构model代码VGGNet介绍idea感受野感受野计算公式VGGNet网络结构model代码AlexNet介绍 AlexNet是2012年ISLVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual RecognitionChallenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的 70%+提升到
的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章...
转载
2022-08-11 12:35:13
192阅读
在对象上调用方法，是OC中经常使用的功能。用OC的术语来说，这叫做“消息传递”。 在很多语言中，比如C，调用函数就是跳转到内存中某一点开始执行代码，没有任何动态性可言，因为在编译期就决定了。而OC不同，是在运行时发送消息的。这个消息，也许会由对象自己处理，也可能被转发给另一个对象，或者不予理睬。下面就说一下消息传递是如何工作的： （1）检查接受对象是否为nil，如果是，调用nil处理程序 （
文章目录概述代码实战导包数据准备定义生成器定义判别器初始化模型、优化器及损失计算函数绘图函数GAN的训练输出整体代码参考资料 概述本文通过Pytorch搭建基本的GAN模型结构，并通过 torchvision 的 MNIST 数据集进行测试。 对于GAN模型的基本结构及公式的理解可以看前一篇博客：GAN的理论知识及公式的理解 下文的实现完全对照这一篇博客的基本理论。代码实战代码是基于Pytorc
Android的消息机制（1-Android的消息机制概述） Android消息传递机制最重要的就是Handler了，Handler的使用过程很简单，通过Handler可以简单的切换一个任务到Handler所在的线程中。Handler的一大作用是更新UI，但这不是他的全部作用，只是Handler使用的一个特殊的场景。使用的地方有：1、在子线程中进行耗时的I/O操作，2、网络操作，3、文件
转载
2023-08-04 14:07:17
65阅读
