作者：Ja1r0用PyTorch构建的神经网络，其梯度计算是通过torch.autograd来完成的。当我们进行了一系列计算，并想获取一些变量间的梯度信息，需要进行以下步骤：构建一个计算图，用Variable将Tensor包装起来，形成计算图中的节点。然后Variable之间进行各种运算就像Tensor之间的运算一样，Variable支持几乎所有的Tensor运算。当你进行完一系列运算之后，可以执
目标检测IoU GIoU DIoU CIoU EIoU LossL1 L2 Loss&Smooth L1 LossIoU LossGIoU LossDIoU LossCIoU LossEIoU Loss L1 L2 Loss&Smooth L1 LossL1 Loss对x的导数为常数，在训练后期，x很小时，如果learning rate 不变，损失函数会在稳定值附近波动，很难收敛
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2024-06-18 06:04:52
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文章目录Log一、TensorBoard1. TensorBoard 的安装2. SummaryWriter 的使用① add_scalar() 的使用a. 参数说明b. 函数使用c. 使用 Tensorboard② add_image() 的使用a. 参数说明b. 使用 numpy.array() 对 PIL 图片进行转换c. 使用函数d. 改变 global_step二、Transforms
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2023-12-15 11:10:01
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本章将理解 RS/D 锁存器的概念，了解 RS/D/JK 触发器的概念，使用 Verilog 实现各种锁存器
原创
2023-07-09 10:38:30
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题目传送门 1 /* 2 题意：将子符串分成k组，每组的字符顺序任意，问改变后的字符串最少有多少块 3 三维DP：可以知道，每一组的最少块是确定的，问题就在于组与组之间可能会合并块，总块数会-1。 4 dp[i][j]表示第i组以第j个字符结尾的最少块数，状态转移方程...
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2015-08-07 16:06:00
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文章目录使用PyTorch构建神经网络，并使用thop计算参数和FLOPsFLOPs和FLOPS区别使用PyTorch搭建神经网络整体代码1. 导入必要的库2. 定义神经网络模型3. 打印网络结构4. 计算网络FLOPs和参数数量5. 结果如下手动计算params手动计算FLOPs注意 使用PyTorch构建神经网络，并使用thop计算参数和FLOPsFLOPs和FLOPS区别FLOPs（flo
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2023-08-10 12:01:07
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前言在深度学习的研究中，神经网络有时候不光要求网络的精度，在调整模型或者精简模型的时候，需要知道模型的运算量有多大。一般来说模型的参数量能够大致反映模型量级，但是运算量才是我们真正需要知道的。本系列文章旨在介绍神经网络中各种网络层的运算量计算方法，以及代码实现自动计算网络模型运算量。 神经网络的计算量主要体现在卷积层、全连接层，其它的激活层、BatchNorm层、池化层等占比重较少。运算量计算方法
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2023-09-12 19:45:17
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在神经网络的压缩与加速设计中，必然要考虑高内存存储与高度复杂的浮点计算，高内存存储体现在模型参数过多，复杂体现在浮点计算次数过多。因此有必要讲一下参数与FLOPs的计算方法。1. 模型parameters计算首先明确 parameters 是一个模型所要学习的权重(W, b)，或者说是定义这个模型的所需要的变量。 注：卷积核是一个 d * d * C 的3D卷积核，然后 C 是输入通道数，卷积核的
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2023-08-29 16:41:37
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什么是pytorch？ pytorch是一个基于python语言的的科学计算包，主要分为两种受众：能够使用GPU运算取代NumPy提供最大灵活度和速度的深度学习研究平台开始Tensors Tensors与numpy的ndarray相似，且Tensors能使用GPU进行加速计算。 创建5 * 3的未初始化矩阵： 创建并随机初始化矩阵： 创建一个类型为long且值全为
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2024-09-30 10:52:43
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一、FLOPS、FLOPs和GFLOPs的概念 FLOPS：注意S是大写，是 “每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。 FLOPs：注意s小写，是floating point operat
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2023-08-18 16:18:27
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之前搞了一个 D-Latch，看一下下图是怎么变化的 In D-latch anytime its enabled the input D is going to be output at Q 使用clk 通常情况下clk输入是这样的，很短很短的一下: 这个很短的脉冲是怎么实现的呢? 答案: 可以用
原创
2021-09-01 14:36:43
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目录知识储备1、IOU的概念2、TP TN FP FN的概念3、precision（精确度）和recall（召回率）4、概念举例5、单个指标的局限性什么是AP什么是MAP绘制mAP1 下载mAP压缩包2 images-optional文件夹3 ground_truth文件夹3.1 将xml导入到ground_truth文件夹3.2 将xml转成txt文件4 detection-results文件
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2024-04-22 14:58:00
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public class A02 {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
for (int i = 0;&nbs
原创
2014-06-01 12:11:23
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文章目录8.1 建立时间检查(Setup Timing Check)8.1.1 触发器到触发器路径(Flip-flop to Flip-flop Path)8.1.2 输入到寄存器路径(Input to Flip-flop Path)8.1.3 触发器到输出路径(Flip-flop to Output Path)8.1.4 输入到输出路径(Input to Output Path)8.1.5 频率
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2024-01-19 19:23:40
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触发器（Flip-Flop）也是数字电路中的一器。
原创
2023-06-24 09:40:17
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目录前言Latch与Flip-Flop问题引入DFF电路结构问题拓展仿真歧义 前言本文通过引入Latch和Flip-Flop深入分析为何DFF需要setup time和hold timeLatch与Flip-FlopLatch属于组合逻辑电路，其时序图如下，最大的特点在于EN->Q以及D->Q均有延时
而Filp-Flop的延时来源于CK->Q
问题引入为何Fl
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2024-08-20 21:18:42
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显卡是由 GPU 计算单元和显存等组成。显存用于存放模型、数据，显存越大，所能运行的网络也就越大GPU 计算单元类似于 CPU 中的核，用来进行数值计算。衡量计算量的单位是 flop： the number of floating-point multiplication-adds，浮点数先乘后加算一个 flop。计算能力越强大，速度越快。衡量计算能力的单位是 flops： 每秒能执行的 flop
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2024-04-25 20:36:17
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0.怕了怕了，看网络ShuffleNet-V2，18年由旷视提出，比MobileNet更好。ECCV2018论文地址：ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design1.problem&motivation使用FLOP作为计算复杂性的唯一度量是不够的，只基于FLOP度量可能会导致次优的设计结果
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2023-10-17 16:15:18
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目录一、GOPS与FLOPS1.1 FLOPSFLOPS定义FLOPS换算前标的十进制与二进制显卡FLOPS值1.2 GOPS1.3 FLOP与GOPS之间的换算二、常规神经网络算力2.1 AlexNet2.2 ResNet-1522.3 EIE算力2.4 一些层的算力 三、FPGA平台上算力评估3.1 zynqNet算力评估3.2 MTCNN算量一、GOPS与FLOPS1.1 FLOP
导读使用相当数量的参数和 FLOP 时，YOLO-MS 优于最新最先进的实时目标检测器，包括 YOLO-v7 和 RTMDet。以YOLO-MS的X
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2023-10-07 09:48:43
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