class LocalCamNet(nn.Module):
def __init__(self, args=None):
super(LocalCamNet, self).__init__()super(Net, self).__init__()指首先找到Net的父类（nn.Module），然后把类Net的对象self转换为类Module的对象，在子类init时会调用父类的
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2024-07-05 18:12:09
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本课程笔记是基于今年斯坦福大学Feifei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson联合开设的Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程的学习笔记。目前课程还在更新中，此学习笔记也会尽量根据课程的进度来更新。今天终于可以开始讲神经网络啦~~1.一个简单的介绍我们先把那些关于人脑、神
需要的第三方库：pytorch、matplotlib、json、os、tqdm一、model.py的编写(1)准备工作1.参照vgg网络结构图（如下图1），定义一个字典，用于存放各种vgg网络，字典如下图2（M表示最大池化层） 2.定义一个获取特征的函数,此处命名为make_features,参数为模型名字,再遍历字典中键对应的值列表,向layers中加入对应的卷积层和池化层,最后返回打包完成的f
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2023-09-18 05:34:51
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以往人们普遍认为生成图像是不可能完成的任务，因为按照传统的机器学习思路，我们根本没有真值（ground truth）可以拿来检验生成的图像是否合格。2014年，Goodfellow等人则提出生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN），能够让我们完全依靠机器学习来生成极为逼真的图片。GAN的横空出世使得整个人工智能行业都为之震动，计算机视觉和图像生成领域发
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2023-09-01 07:54:49
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VGG网络结构网络中的亮点：通过堆叠多个3x3的卷积核来代替大尺度卷积核(减少所需参数)，可以拥有相同的感受野 1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。 2、conv1两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再2X2最大池化，输出net为(112,112,64)。 3、conv2两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,
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2023-12-22 12:20:24
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Pytorch自带一个PyG的图神经网络库，和构建卷积神经网络类似。不同于卷积神经网络仅需重构__init__( )和forward( )两个函数，PyTorch必须额外重构propagate( )和message( )函数。一、环境构建 ①安装torch_geometric包。pip install torch_geometric
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2023-08-21 14:16:58
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GCN代码详解-pytorch版本1 GCN基本介绍2 代码解析2.1 导入数据2.2 GCN模型框架2.3 评估与训练参考资料 写在前面… 在研究生的工作中使用到了图神经网络，所以平时会看一些与图神经网络相关的论文和代码。写这个系列的目的是为了帮助自己再理一遍算法的基本思想和流程，如果同时也能对其他人提供帮助是极好的~博主也是在学习过程中，有些地方有误还请大家批评指正！github: http
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2023-11-24 14:34:20
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LSTM的参数解释LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入层
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2023-08-06 13:59:19
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tensor数据类型Tensor在使用时可以有不同的数据类型，官方给出了 7种CPU Tensor类型与8种GPU Tensor类型。16位半精度浮点是专为GPU模型设计的，以尽可能地节省GPU显存占用，但这种节省显存空间的方式也缩小了所能表达数据的大小。PyTorch中默认的数据类型是 torch.FloatTensor，即torch.Tensor等同于torch.FloatTensor。 Py
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2023-10-01 11:48:53
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一.VGG 网络参数如下： VGG网络及使用的图像输入是3x224x224的图像。二.VGG 网络搭建如下（学习于B 站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）： 1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是3x224x224，进入全连接层的输入是512x7x7,各个层次的输入输出，建议手算一遍。import
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2024-01-25 20:02:42
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Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
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2023-09-20 16:43:06
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VGGVGG是牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）在2015年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》上提出的一种结构，在当年（2014年）的ImageNet分类挑战取得了第二名的好成绩（第一名是GoogleNet）。主要工作是证明了通过使用非常小的卷积层（3x3）来
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2024-03-11 09:20:17
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# 实现 Shuffle Attention 的 PyTorch 代码指导
在本指南中，我将向你展示如何实现 Shuffle Attention（洗牌注意力）的 PyTorch 代码。我们将一步一步地进行，确保你能够理解每个阶段的代码以及其背后的逻辑。
## 整体流程图
以下是实现 Shuffle Attention 的总流程。我们将分成几个步骤进行解析。
| 步骤 | 描述
fsanet的pytorch代码涉及到高效的深度学习模型处理，特别是在图像处理和计算机视觉领域。这篇博文将详细阐述针对“fsanet的pytorch代码”所制定的备份策略、恢复流程、潜在灾难场景、工具链集成、验证方法及预防措施。接下来，我们逐步展开这些内容。
### 备份策略
为了保证“fsanet的pytorch代码”及其相关数据的安全性，我们采用定期备份策略。以下是备份流程的示意图：
`
### 如何验证PyTorch的代码
验证PyTorch代码的过程主要包括以下几个步骤。通过这些步骤，你可以确保你的模型和算法能够正常运行，并且得到合适的输出。
#### 流程图
下面是一张表格，总结了整个验证过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-----------------
# 深入了解图卷积网络（GCN）在PyTorch中的实现
图卷积网络（GCN）是一类用于处理图数据的神经网络结构，它在节点分类、图分类等任务中取得了显著的效果。这篇文章将引导你从零基础开始，逐步实现一个简单的GCN模型。我们将使用PyTorch框架来完成我们的任务。
## 实现流程
以下是实现GCN的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-06 06:02:35
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# 在 PyTorch 中实现 Self-Attention
## 1. 引言
Self-Attention 是一种能够捕捉上下文信息的机制，广泛应用于 Transformer 架构。本文将带你一步一步实现 PyTorch 中的 Self-Attention 代码。
## 2. 流程概览
以下是实现 Self-Attention 的步骤概览：
| 步骤 | 描述
在本篇中，我们将深入探讨SAC（Soft Actor-Critic）算法在PyTorch中的实现。SAC是一种基于策略的强化学习算法，广泛应用于连续控制任务。为了深入理解其实现过程，我们将从多个维度进行分析，包括理论基础、抓包方法、数据报文结构、交互过程及其与其他协议的对比，最终通过逆向案例进行深入解析。
### 协议背景
SAC算法在深度强化学习领域扮演着极为重要的角色，以其高效性和稳定性被
# 使用PyTorch实现Transformer模型的完整指南
在本文中，我们将一起学习如何使用PyTorch实现Transformer模型。我们将从基本的流程开始，逐步深入每个步骤，并提供相应的代码示例和详细注释。
## 实现流程
在实现Transformer模型时，可以按照以下步骤执行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装PyTorch | 确保你已
# 探索生成对抗网络（GAN）与PyTorch的实现
## 引言
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，旨在生成与真实数据相似的样本。GAN由两个主要组成部分：生成器和判别器。生成器负责生成数据，而判别器则负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。通过这两者的对抗训练，GAN能够生成高质量的样本。
在本文中，我们将通过具体的代码示例来探讨如何在PyTorch中实现GAN，并配合可视化工
原创
2024-08-18 04:01:27
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