此代码是关于pytorch版本的AlexNet网络代码的详解，注释内容清晰，几乎每行都有解释，帮助很好的读懂相关代码。1. model.pyimport torch.nn as nn
import torch
class AlexNet(nn.Module): # 创建类AlexNet，继承于父类nn.module
def __init__(self, num_classes=1000,
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2023-11-30 15:12:02
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在看了FoldingNe之后补一下自动编码器的知识
AE(AutoEncoder) 学习笔记目录AE(AutoEncoder) 学习笔记Auto-Encoder, AEDenosing Auto-Encoders, DAEStacked Denoising Auto-Encoders, SAEConvolution Auto-Encoders, CAEV
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2023-12-13 20:49:18
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重命名图层Rename选中图层后按 Enter 键可重命名图层。提示：图层的名称显示方式分为“源名称”（素材名称）和“图层名称”（修改后的名称）两种，在面板的列标题栏处单击可切换。当图层名称和源名称相同时，图层名称周围会出现方括号以示区别。替换图层Replace按住 Alt 键从项目面板拖动素材到图层上。选择图层Select按住 Ctrl 键再按↑或↓键，可选中当前图层的上层或下层。提示：如果仅按
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2023-12-26 22:44:09
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音频Audio调制器Modulator通过改变（调制）频率和振幅，将颤音和震音添加到音频中。有正弦、三角形等调制类型。倒放 Backwards通过将音频从最后一帧播放到第一帧来颠倒图层的音频。低音和高音 Bass &Treble用于提高或削减音频中的低频或高频，从而增加或减少低音或高音。参数均衡 Parametric EQ可增强或减弱特定的频率范围。
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2023-12-25 15:58:59
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# AE深度学习与PyTorch：入门指南
自编码器（Autoencoder，简称AE）是一种无监督学习模型，在数据降维、特征提取和无标签数据生成方面具有广泛应用。通过对输入数据的编码和重构，自编码器可以有效地学习数据的内在特征。本篇文章将介绍自编码器的基本原理，如何使用PyTorch实现，并提供源码示例和相关图表。
## 自编码器的基本原理
自编码器通常由两个主要部分组成：编码器和解码器。
目录Pytorch中Vision functions详解pixel_shuffle用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式示例代码及输出 pixel_unshuffle用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式示例代码及输出pad用途用法使用技巧注意事项参数示例代码interpolate用途用法使用技巧注意事项示例代码upsample用途用法参数注意事项示例代码总结Pytorch中Visi
SimCLR图像分类 pytorch复现一、网络模型、损失函数1.原理2.code二、配置文件三、无监督学习数据加载四、无监督训练五、有监督训练六、训练并查看过程七、验证集评估八、自定义图片测试 一、网络模型、损失函数1.原理SimCLR(A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)是一种对比学习网络
机器学习概论4—神经网络简介1 神经网络简介1.1 概述1.2 神经网络的表示1.3 激活函数1.3.1 为什么激活函数都是非线性的1.3.2 sigmod 函数1.3.3 tanh 函数1.3.4 ReLU 函数1.3.5 Leaky Relu 函数1.4 正向传播和反向传播1.4.1 正向传播1.4.2 反向传播 1 神经网络简介目前最广泛使用的定义是Kohonen于1988年的描述，神经网
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2023-12-28 14:47:12
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文章目录数据降维主成分分析（PCA）自编码器（AE）变分自编码器（VAE）pytorch实现AE实现自编码器网络结构实现AE对MNIST数据集的处理VAE实现变分自编码器网络结构实现VAE对MNIST数据集的处理 本文只设计简单的介绍和pytorch实现，数学原理部分请移步知乎“不刷知乎”大佬的文章：半小时理解变分自编码器 本文部分观点引自上述知乎文章。数据降维降维是减少描述数据的特征数量的过程
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2023-12-10 09:47:50
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首先下载：ZXP installer工具安装完成后：安装插件：flow.zxp 和 bodymovin.zxp将插件flow.zxp和bodymovin.zxp直接拖到aescript+aeplugins中进行安装安装脚本：EaseCopy.jsxbin和Motion.jsxbin打开AE安装目录---scripts--ScriptUI Panels（把插件直接复制到此文件夹）在AE中--窗口中可
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2023-07-04 17:12:07
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基于一个定时器的事件循环，每次循环取已被触发的事件做处理
先列模块
ae.c event loop 主模块ae_evport.c 负责调用 evport 的接口ae_epoll.c 负责调用 epoll 的接口ae_kqueue.c 负责调用 kqueue 的接口ae_select.c 负责调用 select 的接口 注意 evport, epoll
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2023-05-25 17:44:05
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AE我目前最为专业也是最火的特效制作工具，全称叫AfterEffects，现在最新的就是2021的，而且是中文，并且内置的ACR已更新到最新的14.0，非常适合新手朋友刚开始零基础入门学习使用，并且非常好上手，学习入门会更容易，不过… 有很多朋友并不清楚AE最新中文版到哪里去下载，以及如何安装才可以永久是用一辈子，所以此文我主要就这两个方面为你分享一下；首先，我们在安装AE最新中文版之前，电脑上肯
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2023-08-04 16:53:23
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神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。pytorch神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。 一个典型的神经网络训练过程包括以下几点：1.定义一个包含可训练参数的神经网络2.迭代整个输入3.通过神经网络处理输入4.计算损失(loss)5.反向传播梯度到神经网络的参数6
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2023-11-24 06:02:11
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#!/usr/bin/env pythoncoding: utf-8In[1]:get_ipython().magic(u’matplotlib’)神经网络的典型训练过程如下：1：定义包含一些参数（或者权重）的神经网络模型2：在数据集上迭代，3：通过神经网络处理输入4：计算损失，输出值和正确值的插值大小5：将梯度反向传播会回网络的参数6：更新网络的参数，主要使用如下的更新原则：weight = w
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2023-09-04 14:09:33
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redis网络IO模型
目录单线程多路复用机制单线程Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的。持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的。避免了多线程编程模式面临的共享资源的并发访问控制问题。多路复用机制一个线程处理多个 IO 流（select/epoll）：在 Redi
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2023-06-13 23:39:46
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训练深度学习网络的过程中出现 loss nan总是让人觉得头疼，本人这次是在pytorch的半精度amp.autocast, amp.GradScaler训练时候出现了loss nan。loss nan 常见的一般几种情况有：lr学习率设置的过大，导致loss nan，调小lr；训练数据中有脏数据，也会导致loss，这个需要自己排查，batch设置为1，遍历所有训练数据遇到nan就打印数据路径再退
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2023-07-09 19:18:51
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文章目录PyTorch 神经网络基础学习上手笔记1.层和块自定义块从零开始编写一个块顺序块在前向传播函数中执行代码小结拓展self指针:实例化：2.参数管理访问参数，用于调试、诊断和可视化。一次性访问所有参数参数初始化。内置初始化自定义初始化在不同模型组件间共享参数。3.自定义层不带参数的层带参数的层小结4.读写文件加载和保存张量加载和保存模型参数小结 PyTorch 神经网络基础学习上手笔记1
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2024-06-16 11:49:23
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PyTorch(二)——搭建和自定义网络 目录连接 (1) 数据处理 (2) 搭建和自定义网络 (3) 使用训练好的模型测试自己图片 (4) 视频数据的处理 (5) PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层 (6) 梯度反向传递(BackPropogate)的理解 (总) PyTorch遇到令人迷人的BUGPyT
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2023-07-27 19:32:29
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前言本文通过一个简单的神经网络的实现，来介绍相关的pytorch函数，以及相关流程。前面首先介绍代码的实现，后面再针对问题进行相应的解释。前期准备1.pytorch中文文档2.神经网络基础3.BP算法4.文中代码来源代码实现import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import
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2023-10-18 13:52:57
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目录一、关键部分代码分解1.定义网络2.损失函数（代价函数）3.更新权值二、训练完整的分类器1.数据处理2. 训练模型（代码详解）CPU训练GPU训练CPU版本与GPU版本代码区别 以下神经网络构建均以上图为例一、关键部分代码分解1.定义网络import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 注释均为注释下一
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2023-10-10 22:01:30
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