一、缘起这两天在设计一个网页，需要使用同一风格的图片来渲染氛围，当然作为一只懒狗是懒得动手一张一张画的，于是就想到了风格迁移，找了下GitHub，发现了Neural-Style这个项目，就决定是它了！这张是官方的例子，更多请移步原项目二、安装该项目是基于Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, 和 Matthias Bethge撰写的论文《A Neural Algori
## 如何关闭 PyTorch Gym
### 概述
在 PyTorch 中使用 Gym 提供的环境进行强化学习训练时，需要在训练完成后手动关闭环境，释放资源。本文将介绍如何实现"PyTorch Gym关闭"的步骤和代码示例。
### 步骤
下面是实现"PyTorch Gym关闭"的步骤：
```mermaid
pie
"导入必要的库" : 10
"创建环境" : 20
原创
2023-09-30 06:02:57
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风格迁移 Style Transfer1、数据集2、原理简介3、用Pytorch实现风格迁移4、结果展示5、全部代码小结 1、数据集使用COCO数据集，官方网站点此，下载点此，共13.5GB，82783张图片2、原理简介风格迁移分为两类，一类为风格图片（毕加索、梵高…），一类是内容图片，通常来自现实世界中本文主要介绍Fast Neural Style，关于Neural Style可见pytorc
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2023-12-14 10:50:05
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DQN（Deep Q Network）DQN可以使计算机玩游戏比人类厉害，Q-learning和Deep-learning的融合当游戏的状态和动作多种多样，多到天文数字的时候，如果用表格来存储的话，显然不切实际，如果用到神经网络就是给出一个状态和动作，通过神经网络，得到这个状态和动作下的value；也可以经过一个状态，通过神经网络，得到不止一个对应的values + op —> value1
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2023-12-31 16:36:33
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目录1，官网2，gym简介3，gym安装4，运行案例及各类环境安装显示所有可用的环境win10环境下安装各类environmentAlgorithmsAtariBox2DClassic controlMuJoCoRoboticsToy text环境分类自定义gym环境5，细节附录1，OpenAI Gym 白皮书2，Gym Documents3，Gym website / 排行榜4，杆车的位置策略控
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2023-08-11 14:41:42
72阅读
1.Gym是什么我们为什么要用gym呢？因为gym中封装了很多强化学习的环境，我们在入门或者研究DRL时可以轻视调用gym中写好的环境，帮助我们快速完成任务。 OpenAI Gym 是一个环境仿真库，里面包含了很多现有的环境。针对不同的场景，我们可以选择不同的环境，主要有两类环境一类是离散的，一类是连续的。2.Gym怎么安装安装的话很容易，在终端中输入以下命令即可pip install gym在使
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2023-11-21 21:03:00
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来源《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》这是2015年的文献，提出的就是Batch Normalization层的概念。为什么需要它？神经网络学习的过程本质就是数据分布的学习过程。从最开始的感知机到全连接实现或非运算等都是如此。在CNN
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2023-10-17 10:30:02
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# PyTorch中BatchNorm和Conv层的融合
在深度学习领域，批量归一化（Batch Normalization）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是两个非常重要的概念。批量归一化能够加速神经网络的收敛过程，提高模型的准确性，而卷积神经网络则是处理图像、文本等数据的重要工具。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的API和工具，
原创
2024-06-11 05:25:42
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2021年11月17日11:32:14 今天我们来完成Pytorch自适应可学习权重系数，在进行特征融合时，给不同特征图分配可学习的权重！实现自适应特征处理模块如下图所示： 特征融合公式如下： 其中，为归一化权重，，为初始化权重系数。 结构分析：对于一个输入的特征图，有四个分支从上往下，第一个分支用的是Maxpooling进行最大池化提取局部特征第二个分支用的是Avgpooling进行平均池化提取
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2024-01-24 15:31:19
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目录用GraphGym管理实验介绍基本用法小批量处理Pairs of GraphsBipartite GraphsBatching Along New Dimensions关于PyG的MessagePassing计算原理 用GraphGym管理实验介绍GraphGym 是一个设计和评估图神经网络 (GNN) 的平台，最初在 “Design Space for Graph Neural Networ
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2024-01-11 08:49:56
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前言文字说明本文中标红的，代表的是我认为比较重要的。版本说明python环境配置：jupyter的base环境下的python是3.10版本。CUDA配置是：CUDA11.6。目前pytorch官网提示支持的版本是3.7-3.9本文主要用来记录自己在安装pytorch中出现的问题，同时希望我也能够帮助大家解决一些共同遇到的问题。如何查看自己的Anaconda环境下的pytorch第一步，找到自己的
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2024-08-14 11:45:18
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图像金字塔目标1. 理论1.1 高斯金字塔1.2 拉普拉斯金字塔2. 使用金字塔进行图像融合 目标通过本篇文章，你将学习到以下内容：学习图像金字塔使用图像金字塔创建一个新的水果“Orapple”使用功能：cv.pyrUp()，cv.pyrDown()1. 理论通常，我们过去使用的是恒定大小的图像，但是在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，当在图像中搜索某些东西（例如人脸）时，
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2024-01-08 11:54:12
128阅读
在本文中，我们将深入探讨“昇腾PyTorch测试案例”，展示如何通过多个阶段来进行系统地问题分析和解决过程。这其中涵盖了从业务场景到架构设计，再到性能优化与故障復盘的全过程。随着深入的探索，我们将展示各类可视化图表与代码示例，以为此案例提供详尽的数据支持和实践依据。
## 背景定位
在当前人工智能技术快速发展的时代，昇腾PyTorch的应用场景广泛，涵盖了语音识别、图像处理、自然语言处理等多个
目录0 专栏介绍1 Gym介绍2 Gym安装3 基本指令3.1 `make()`3.2 `reset()`3.3 `step()`3.4 `close()`4 常见问题参考资料 0 专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现，帮助读者理解并快速上手开发。同时，辅以各种机器学习、数据处理技术，扩充人工智能的底层知识。?详情：《Pyto
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2023-09-10 12:25:06
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风格转换模型style_transformer项目实例 pytorch实现有没有想过，利用机器学习来画画，今天，我将手把手带大家进入深度学习模型neural style的代码实战当中。 neural-style模型是一个风格迁移的模型，是GitHub上一个超棒的项目，那么什么是风格迁移，我们来举一个简单的例子： 这个项目的理论指导来自论文:Perceptual Losses for Real-Ti
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2023-12-28 19:26:02
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这几天把图片迁移的代码运行出来，感觉很开心！? 之前在github上找了很多关于图片风格迁移的代码，但都没有运行出来，有可能是我的电脑不支持GPU加速。后来买了本书《python深度学习基于pytorch》，书上有相关代码的介绍。市面上关于pytorch深度学习的书籍相对较少，这本是我在豆瓣上看到利用pytorch进行深度学习评分较高的一本，兼顾了CPU和GPU。先上图让大家看看效果： 上面一张图
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2023-12-17 23:10:07
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深度学习Pytorch（二）前言：关于Pycharm终端显示PS而不显示虚拟环境名解决办法：打开Pycharm的设置（File——>setting）,找到Tools，点击Terminal可以看到Shell path处给的路径是powershell.exe,所以终端才会一直显示PS将此处路径改为 C:\Windows\system32\cmd.exe,一般路径都是这个，改好之后点击OK即可关掉
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2024-06-20 18:38:59
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LSTM+CNN是一种常用的文本分类模型，它结合了LSTM和CNN两种神经网络模型的优点，可以有效地提取文本的特征，并对其进行分类。LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种能够捕捉序列信息的递归神经网络模型，其能够有效地解决传统RNN模型在处理长序列时遇到的梯度消失问题。CNN（Convolutional Neural Network）模型是一种能够捕捉局部特征的卷积神经
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2023-10-08 07:51:56
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1 特征融合【学习资源】图像处理-特征融合：相加、拼接、Attention1.1 底层特征/高层特征低层特征：低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征：高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。1.2 早融合/高融合/Attention融合早融合(Early fusion): 先融合多层的特征，然后在融合
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2024-05-24 20:35:14
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# PyTorch图像融合实现教程
## 介绍
在本教程中，我将向你展示如何使用PyTorch实现图像融合。图像融合是一种将两张或多张图像融合成一张图像的技术。我们将使用PyTorch的张量操作和卷积神经网络来实现这个任务。
## 步骤概览
下面是整个图像融合过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 准备数据 | 加载图像数据集 |
| 2. 数据预处
原创
2023-08-03 08:13:25
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