VGG网络详解 使用时用的是D的配置，十六层。网络分成两个部分： 1、全连接层前：提取特征网络的结构 2、三层全连接层：分类网络结构感受野的计算感受野： 3个33的卷积核可以替代一个77的卷积核： 采用多个小的卷积核进行堆叠，得到的感受野大小相同，这可以去替代一个大的卷积核，可以节省网络的训练参数的个数。 网络结构：输入： 224x224大小的RGB图像。通过两层3x3的卷积核： 得到的特征层大小
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2023-11-30 18:23:03
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# 教你如何实现“slice pytorch”
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你展示如何在PyTorch中实现“slice”操作。首先，我们来看一下整个流程的步骤：
## 流程步骤：
| 步骤 | 内容 |
|------|--------------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建一个PyTorch张量
原创
2024-06-29 06:05:28
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## PyTorch Slice的实现流程
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(输入Tensor);
B(定义slice的起始位置和终止位置);
C(使用slice函数进行切片);
D(输出切片后的结果);
A-->B;
B-->C;
C-->D;
```
### 二、具体步骤
下面将详细介绍如何
原创
2023-10-29 09:20:27
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pytorch基础二索引与切片Indexing 直接索引： 采样索引... 任意维度维度变换.view( ) 合并维度Squeeze \ unsqueeze 删减 \ 增加维度expand / repeat 维度扩展Transpose / t / permute 转置 索引与切片Indexing 直接索引以下方程序为例 ，首先创建的 tensor -> (4,3,28,28) 分别为bat
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2024-01-04 07:32:01
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# 如何实现pytorch slice算子
## 1. 概述
在PyTorch中，slice算子是一种用于在张量上进行切片操作的方法，可以方便地获取张量的部分内容。本文将向你展示如何使用PyTorch中的slice算子。
## 2. 实现步骤
下面是实现PyTorch中slice算子的步骤，可以用表格的形式展示：
```mermaid
gantt
title 实现PyTorch中sl
原创
2024-03-23 04:22:20
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如果您看到我的记录，建议忽略我的，看官方参考资料，现在水平，不值得您看 python是一种面向对象抽象，书写深度学习程序，最好是将所有程序对象像化，这样的化，可以花更多的精力在网络结构上，在这里介绍基于pytorch高级库Ignite，这个非常有用的库，下面看下源码布局Ignite介绍读这个之前，最好看官网github的列子 这个package中包含四个包：contribenginehandler
TORCH.TENSOR.SCATTER_Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor把src里面的元素按照index和dim参数给出的条件，放置到目标tensor里面，在这里是self。下面为了讨论方便，目标tensor和self在交换使用的时候，请大家知道，在这里指的是同一个tensor.注意：这里self, index, src
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2023-12-13 21:32:19
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argparse 是 Python 内置的一个用于命令项选项与参数解析的模块，通过在程序中定义好我们需要的参数，argparse 将会从 sys.argv 中解析出这些参数，并自动生成帮助和使用信息。主要有三个步骤 创建 ArgumentParser() 调用 add_argument() 方法添加参数 使用 parse_args() 解析添加的 *实现：import argpars//导入命令行
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2023-12-15 06:32:53
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pytorch的tensor排序为：batch、channel、height、width lenet的结构先后顺序为：卷积、下采样、卷积、下采样、3个全连接层 以下控制台的截图有两个颜色是在两台电脑实现截图的（本篇文章非一次写完）。网络的大概结构如图： 目录结构准备编写网络结构torch.nn.Conv2d（卷积层）：torch.nn.MaxPool2d（池化层）：torch.nn.Linear（
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2024-02-19 18:11:44
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文章目录Tensor计算的可视化（线性回归为例）如何使用可视化库torchviz安装graphviz软件安装torchviz库使用 torchviz.make_dot() 在学习Tensor时，将张量y用张量x表示，它们背后会有一个函数表达关系，y的grad_fn会被赋予一个对应的函数。先定义的x是一个叶子节点，将所有Tensor节点的计算连接起来就可以用一个有向无环图(DAG)来表示，称为计算
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2023-10-09 13:09:01
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# PyTorch中的间隔切片：概述与应用
在深度学习的世界中，数据处理和预处理的方式非常关键。PyTorch是一个流行的深度学习库，提供了很多功能来操控和处理数据。这篇文章将重点介绍PyTorch中的“间隔切片”功能，帮助你更好地理解如何使用这一特性进行数据处理。
## 1. 什么是间隔切片？
在Python中，切片是一种从序列类型（如列表、元组和字符串）中提取部分元素的方式。而在PyTo
原创
2024-10-11 06:12:31
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1）UpsampleCLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)上采样一个给定的多通道的 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional height] x width。因此对于一个空间sp
# Python 按照间隔差分的实现教程
在数据分析和机器学习中，“差分”是一个常用的技术，用于处理非平稳时间序列数据。而“间隔差分”即是计算数据点间差值的一种方式。本文将为你详细阐述如何在Python中实现间隔差分。
## 流程概述
在开始编码前，让我们先明确整个流程，以下是实现间隔差分的主要步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-09-29 05:39:16
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总览特性fastermore pythonicas dynamic as evertorch.compile，部分零件由C++迁移到Python,加强torch.compile的新技术有TorchDynamo, AOTAutograd, PrimTorch and TorchInductor。benchmarks 分成三类HuggingFace Transformers46个模型TIMM 61个模
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2023-11-20 10:12:52
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import torchA_idx = torch.LongTensor([0, 2]) # the index vectorB = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])C = B.index_select(1, A_idx)# 1 3# 4 6
原创
2022-07-19 11:48:58
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## Python坐标轴间隔按照H设置间隔
### 引言
在数据可视化中，坐标轴的设置是非常重要的一环。合适的坐标轴间隔可以使图表更加清晰明了，帮助读者更好地理解数据。在Python中，可以使用matplotlib库来绘制图表，并且通过设置坐标轴间隔来实现我们的需求。
本文将介绍如何使用Python中的matplotlib库来设置坐标轴间隔，并结合示例代码进行说明。
### 1. 安装ma
原创
2024-02-03 08:00:51
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主动模式和被动模式 •主动或者被动是相对客户端来讲的 •被动模式，服务端会主动连接客户端获取监控项目数据，客户端被动地接受连接，并把监控信息传递给服务端 •主动模式，客户端会主动把监控数据汇报给服务端，服务端只负责接收即可。 •当客户端数量非常多时，建议使用主动模式，这样可以降低服务端的压力。 •服务端有公网ip，客户端只有内网ip，但却能连外网，这种场景适合主动模式 添加监控主机
# PyTorch Tensor 间隔索引的科普
## 什么是 PyTorch Tensor？
PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了灵活且高效的计算工具。PyTorch 的核心模块是 Tensor，类似于 NumPy 数组，但具有更强大的功能，例如 GPU 加速和自动求导。插值索引是对 Tensor 的一种高级操作，能让我们灵活地从 Tensor 中提取子集或处理整体数据。
原创
2024-09-13 04:27:53
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目录gpu vs cpucuda例子：补全代码cuDNNpytorch参考：GPU/ CUDA/ cuDNN_哔哩哔哩_bilibiligpu vs cpu显卡就是一块负责承担输出图形任务的板卡gpu就是显卡上的一块芯片，是显卡的核心gpu能够减少显卡对cpu的依赖，分担部分cpu的工作gpu是高度并行的结构，所以在部分情况下他更高效 通常来说cpu里只有几个算储单元（绿色+黄色+紫色）
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2024-08-08 10:22:40
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**标题：PyTorch按照索引赋值教程**
**引言：**
PyTorch是一个广泛应用于深度学习的开源机器学习库，它提供了丰富的工具和功能，用于构建和训练神经网络。在PyTorch中，按照索引赋值是一种常用的操作，它允许我们选择特定位置的元素并进行修改。本文将介绍如何使用PyTorch按照索引进行赋值的步骤和示例代码。
**步骤：**
可以使用以下步骤来实现PyTorch按照索引赋值：
原创
2024-01-26 07:54:46
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