1、map的概念哈希表1、哈希表是一种巧妙且实用的数据结构。2、它是一个无序的key/value对的集合，其中所有的key都是不同的，然后通过给定的key可以在常数时间复杂度内检索、更新或删除对应的value。map1、在go中，一个map就是一个哈希表的引用2、map的类型写作map[K]Y，K是key的数据类型，Y是value的数据类型，K与Y可以是不相同的3、所有的key必须是声明的同一类型
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2023-06-24 23:11:14
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包一、graphviz创建图形对象：添加节点和边：检查生成的源代码：保存并渲染源代码，可选择查看结果：二、numpyarray数组导入模块1.使用array方法生成数组2.使用numpy.arange方法生成数组3.使用内置函数生成特殊矩阵（数组）4.索引与切片5.获取数组属性6.数组变换7.数组组合8.数组分割矩阵1.生成矩阵2.数组矩阵转化3.矩阵方法三.torchbiomed四.glob
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2024-10-26 18:55:50
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# PyTorch中的Map函数应用
在PyTorch中，`map`函数是一种非常便捷的方式，可以对Tensor中的每个元素进行操作。使用`map`函数可以使代码更加简洁和高效。在本文中，我们将介绍PyTorch中`map`函数的用法，并提供一个示例来说明其应用。
## Map函数概述
在PyTorch中，`map`函数用于对Tensor中的每个元素执行相同的操作。通过传入一个函数作为参数，
原创
2024-04-24 08:01:44
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mAPmAP，全称为mean Average Precision，在目标检测任务中被用于衡量检测器的好坏。本文第一部分讲解mAP的概念以及计算过程，第二部分专注于用代码实现mAP的计算。在做目标检测时，每个类别对应有一个AP，全部类别的AP求平均就是mAP。AP是P-R曲线下方的面积。P-R曲线的横轴是Recall，纵轴是Precision。因此，欲计算mAP，得先计算每个类别对应的AP，进一步，
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2024-04-15 13:35:46
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CAM Class Activation Mapping -pytorch标签： pytorchCAM是类激活图，是在Learning Deep Features for Discriminative Localization 这篇文章中提出的，主要的作用是中间层的特征可视化。通过CAM可以看出来在深度网络中图片的哪一部分能起到作用，这样对于深度网络有更好的解释性。原理传统的深度学习，我们通过卷积
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2023-08-23 12:34:12
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pytorch做自己的目标检测模型先放上代码的百度云链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1ms12_2aUvm5M9hjofP8UHA 提取码：8xpf第一章：制作数据集要训练自己的pytorch目标检测模型，第一步就是要制作自己的数据集。我这里只是尝试，所以做了很小的数据集，只有一个分类，15张图片，就是手机随便拍的。如图，在桌子上随便拍了些益达口香糖的瓶子，目的就是设
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2023-08-02 13:16:34
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1.ROC-AUC 和PR-AUC定义 AUC：
随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。 ROC-AUC 指的是 ROC 曲线下的面积，通过在【0，1】范围内设置阈值来计算对应的TPR和FPR，最终将所有的点连起来构成ROC曲线。 PR-AUC 的构造和上述过程基本一致，只是需要再计算
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2023-08-08 14:50:40
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PyTorch | 自动求导 Autograd一、自动求导要点二、计算图三、标量反向传播四、非标量反向传播1. 定义叶子节点及算子节点2. 手工计算 y 对 x 的梯度3. 调用 backward 来获取 y 对 x 的梯度 在神经网络中，一个重要的内容就是进行参数学习，而参数学习离不开求导，那么 是如何进行求导的呢？ 现在大部分深度学习架构都有自动求导的功能， 也不例外， 中所有神
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2024-02-28 14:25:07
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相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间1.介绍：在PyTorch模块中，我将展示如何使用torch和检查、初始化GPU设备pycuda，以及如何使算法更快。PyTorch是建立在torch的机器学习库。它得
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2023-12-28 14:11:30
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分享 | 将Pytorch模型部署到Movidius神经计算棒内容提要这篇文章将是从笔者一个小白的视角出发，演示如何将自己训练的网络模型使用OpenVINO的优化器进行优化，并将其部署到神经计算棒进行推理加速的过程。正文部分1.将Pytorch模型转化为ONNX格式我们可以从脚本中保存网络的结构开始看，Pytorch保存模型分为两种：
① 只保留模型参数只保留参数[/align]torch.
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2023-10-17 13:05:23
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import os from utils.eval_utils import evaluate_on_cpu, evaluate_on_gpu, get_preds_gpu, voc_eval, parse_gt_rec from read_xml import readXMLAndReturnBo
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2020-05-14 23:42:00
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# 使用 PyTorch 的 dict 通过 map 函数进行操作
在数据科学和机器学习的领域，PyTorch 是一个广泛使用的深度学习库，它为算法的实现和优化提供了灵活且高效的工具。在处理数据时，数据结构的选择是至关重要的，Python 的字典（dict）作为一种内置数据结构，常用于存储和组织数据。本文将探讨如何使用 PyTorch 通过 `map` 函数对字典进行操作，并提供示例代码以帮助更
多目标跟踪 YOLOv4+Deep Sort 文章目录多目标跟踪 YOLOv4+Deep Sort主要工作一、YOLOv4部分数据集训练部分二、Deep Sort目标跟踪部分1.算法来源2.整个算法部分解读3.测速部分界面编写部分总结 主要工作本文主要是记录一下最近做的一些关于多目标跟踪的学习，难免以后忘记了，在这儿记录一下。首先，参考的是本站大佬Bubbliiiing的yolov4检测算法部分，
计算mAP """ Mask R-CNN Configurations and data loading code for MS COCO. Copyright (c) 2017 Matterport, Inc. Licensed under the MIT License (see LICENSE ...
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2021-04-24 14:04:00
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Autograd: 自动求导机制autograd 和 Function 的官方文档 https://pytorch.org/docs/autogradPyTorch 中所有神经网络的核心是 autograd 包。autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导。它是一个在运行时定义的框架，这意味着反向传播是根据代码来确定如何运行，并且每
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2024-01-04 16:50:43
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参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457四种计算pytorch参数的方式参数计算1. 使用thop计算import torch
from thop import profile
from models.yolo_nano import YOLONano
device = torch.device("cpu")
#input_shape of model,b
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2023-08-17 12:58:40
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一、计算图与动态机制 计算图是一个表示运算的有向无环图。如果学过图论，应该对有向无环图这个概念很熟悉。一个有向无环图包含“结点”和“边”。TensorFlow和PyTorch都用到计算图。Pytorch中结点表示数据，如向量、矩阵、张量等。边表示运算，如加减乘除等。TensorFlow的数据流图中结点表示
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2023-09-25 12:55:28
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目录 说明BatchNorm1d参数num_featuresepsmomentumaffinetrack_running_statsBatchNorm1d训练时前向传播BatchNorm1d评估时前向传播总结说明网络训练时和网络评估时，BatchNorm模块的计算方式不同。如果一个网络里包含了BatchNorm，则在训练时需要先调用train()，使网络里的BatchNorm
PyTorch: Tensors这次我们使用PyTorch tensors来创建前向神经网络，计算损失，以及反向传播。 一个PyTorch Tensor很像一个numpy的ndarray。但是它和numpy ndarray最大的区别是，PyTorch Tensor可以在CPU或者GPU上运算。如果想要在GPU上运算，就需要把Tensor换成cuda类型。 import tor
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2023-11-20 12:48:46
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Pytorch之卷积网络卷积操作互操作原理图 虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使⽤更加直观的互相关（crosscorrelation）运算。计算如下：代码原理def corr2d(X, K):
"""计算卷积操作(互操作)"""
h, w = K.shape
# 得到卷积后
Y = t.zeros((X.shap
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2023-09-27 09:31:19
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