目录一. 任务模型展示二. 函数讲解 2.1 全连接层扛把子：torch.nn.Linear 2.1.1 函数的定义及参数功能 2.1.2 函数的数学表达与数据格式 《子任务章节》 2.1.3 函数的调用实例 2.2 激活函数：torch.nn.Sigmoid 2.2.1 函数的定义及参数功能 2.2.2 函数的调用实例 2.3 网络结构容器：torch.nn.Se
矩阵积import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print(np.vdot(a,b)) # vdot() 矩阵点积
# 矩阵点积计算：对应元素乘积之和，如例结果为：1*5+2*6+3*7+4*8
print(np.inner(a,b))
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2023-10-22 09:05:47
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1维张量内积-torch.dot()内积返回的是一个值，如果都归一化了，可以看做相似度。torch.dot(input, tensor) → Tensor
#计算两个张量的点积（内积）
#官方提示：不能进行广播（broadcast）.
#example
>>> torch.dot(torch.tensor([2, 3]), torch.tensor([2, 1])) #即对应位置
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2023-09-02 13:59:17
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# PyTorch求矩阵内积的科普介绍
在深度学习和科学计算中，矩阵运算是非常重要的一部分。尤其是在进行线性代数运算时，矩阵的内积是基础操作之一。PyTorch，作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了高效的方法来执行矩阵运算。在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch来计算矩阵内积，并通过代码示例来理解这一过程。
## 什么是矩阵内积？
矩阵内积（又称点积或数量积）是在线性代数中常用的运算之
理论:向量:一行乘以一列: 内积: 结果一个数一列乘以一行: 外积: 结果一个矩阵 矩阵:点乘: *, mul: 对应元素相乘叉乘: dot, matmul: 矩阵乘法 (而矩阵乘法又可以理解为向量内积, 外积的结合体)传统的矩阵乘法可以看成: 行向量组成一列, 列向量组成一行 关于广播机制的补充说明:广播机制是用在对应元素的: 加, 减,
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2023-09-23 09:56:02
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卷积计算是深度学习模型的常见算子，在3D项目中，比如点云分割，由于点云数据是稀疏的，使用常规的卷积计算，将会加大卷积计算时间，不利于模型推理加速。由此SECOND网络提出了稀疏卷积的概念。稀疏卷积的主要理念就是由正常的全部数据进行卷积运算，优化了为只计算有效的输入点的卷积结果。稀疏卷积的思路网上已经有很多简明扼要的文章，比如知乎的这一篇就很清晰，本文就是根据这一篇的思路实现的一个简单的稀疏卷积流程
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2023-10-11 08:40:58
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# 教你如何实现Python 3D矩阵
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入NumPy库)
C(创建3D矩阵)
D(打印矩阵)
E(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
```
## 任务步骤
| 步骤 | 操作 |
| ----
原创
2024-03-25 07:37:16
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判断tensorc1和c2每个元素是否相同: torch.all(torch.eq(c1, c2))矩阵乘法：对于高维(dim>2)的Tensor，定义其矩阵乘法仅在最后的两个维度上，要求前面的维度必须保持一致(此处的一致包括自动broadcasting后的一致)，就像矩阵的索引一样。 torch.matmul（c,d）近似值操作： a.floor(), a.ceil(), a.trunc(
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2023-11-19 07:46:50
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前言需要用到3DCNN，于是找到了torch.nn.conv3d，网上太多人写参数解读，但没什么人能讲得清楚的，于是我边理解边写代码验证，得到了我想要的结果。实例用3DCNN的开篇之作来当作例子解读一下这个函数的参数，首先来看一下它的网络结构图，网上有很多人解读这篇文章，我就不细说了，这个网络中全是重复的3D卷积 → 池化操作，池化的操作和2D卷积没有区别，所以就讲3D卷积，拿下图红框中的来举例。
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2024-01-10 16:15:10
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# 用Python绘制3D点图
## 引言
在数据可视化领域，绘制3D图形可以更好地展示数据之间的关系和趋势。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了多种库和工具，可以轻松地绘制3D图形。本文将介绍如何使用Python绘制3D点图，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的库。在绘制3D图形时，最常用的库是`matplotlib`和`numpy`。`m
原创
2023-09-22 03:20:51
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# PyTorch 3D卷积
## 简介
深度学习中使用的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）广泛应用于图像和视频的处理任务。然而，传统的卷积操作只适用于二维数据，无法直接处理三维数据。为了解决这个问题，PyTorch提供了3D卷积操作，可以有效处理三维数据，如视频、CT扫描等。
本文将介绍PyTorch中的3D卷积操作，并提供代码示例以帮助读者理
原创
2023-10-09 10:16:22
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CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。一、卷积只能在同一组进行吗？-- G
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2024-08-08 11:07:01
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整理自:《数值线性代数（徐树方）》Householder变换是一种能将n维向量x变换到任一n维向量y的正交变换，由于从几何上看Householder变换通过x和y之间的垂直平分面将x“反射”到y，因此Householder变换又叫镜面变换；Householder的主要应用在于它能够将x变换成任意一个等长的若干个分量为0的向量（这种向量具有某些良好的性质，尤其是在最小二乘法的正交化解法的应用），只需
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2024-07-24 21:52:50
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参考目录：目录0 前言1 R2D2 C3D2.1 R3D3 P3D4 MCx5 R(2+1)D【前前沿】：某一次和粉丝交流的时候，收获一句话：人点亮技能书，不是一次性电量的。是反复折腾，反复批判，反复否定与肯定，加深了记忆轴。 ---某位粉丝0 前言看到这篇论文是因为之前看到一篇Nature上的某一篇医疗影像的论文中用到了这几个算法，R3D，MC3和R2+1D的3D卷积的算法。因为对3D卷积的算
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2023-10-13 00:18:11
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矩阵相乘一、向量的点乘和叉乘在介绍矩阵的乘法之前，需要先回顾总结一下向量的点乘和叉乘（矩阵的点乘叉乘和向量是不一样的）①向量点乘向量的点乘（dot produce）又称为内积，等于对应位置相乘再相加，两个向量点乘（内积）的结果是一个标量有两个向量，，从几何角度看，点积是两个向量的长度与它们夹角余弦的积点乘的结果表示在的乘积，反映了两个向量在方向上的相似度②向量叉乘向量叉乘（cross produc
# 使用 PyTorch 实现 3D CNN 的指南
在计算机视觉和深度学习领域，3D 卷积神经网络（3D CNN）已成为处理视频和医疗图像等三维数据的强大工具。本篇指南将帮助你实现一个简单的 3D CNN 模型，使用 PyTorch 框架。以下是实现过程的步骤。
## 实现流程
下面用表格列出实现 3D CNN 的逻辑步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
# PyTorch 3D人脸分割：理解与实现
人脸分割是一项重要的计算机视觉任务，旨在从图像或视频帧中精准地分离出人脸的区域。随着深度学习技术的迅速发展，使用PyTorch进行3D人脸分割已经成为研究人员和开发者的热门选择。本文将深入探讨这一进程，包括相关的代码示例、流程图和状态图。
## 1. 3D人脸分割的背景
3D人脸分割的目标是提取出人脸的3D形状及其细节信息，例如肤色、表情和面部特
# PyTorch中的3D上采样
## 介绍
在计算机视觉领域，3D上采样是一种常用的技术，用于将低分辨率的3D体积数据（例如MRI或CT扫描图像）转换为高分辨率的数据。在PyTorch中，我们可以使用各种方法来进行3D上采样，其中包括插值和卷积等。
本文将介绍PyTorch中常用的3D上采样技术，并提供相应的代码示例。
## 3D上采样方法
### 1. 插值
插值是一种常用的3D上采样
原创
2023-08-30 04:12:00
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在深度学习的应用中，处理3D图像是一项挑战，而“pytorch 3D图像resize”则是一个非常常见的任务。以下是我对这一主题的详细记录，特别关注于版本对比、迁移指南等方面，使您能够顺利地在PyTorch中实施这一功能。
## 版本对比
在不同的PyTorch版本中，对3D图像处理的支持存在一些差异。我们可以通过以下几个特性来观察这些变化：
| 特性 | PyTorch
包围盒算法说白了就是给物体装进一个盒子里，该盒子可以装下物体。目的是为了进行碰撞检测。种类：球状碰撞体立方体碰撞体胶囊碰撞体Mesh碰撞体实现原理是OBB包围盒。经常使用的两种碰撞算法是OBB包围盒和AABB包围盒算法。OBB包围盒算法方向包围盒（Oriented bounding box），简称为OBB。OBB包围盒特点：始终沿着物体的主方向生成最小的一个矩形包围盒，并且可以随物体旋转，这就决定
