目录前言1. 课程介绍2. pytorch_quantization2.1 initialize函数2.2 tensor_quant模块2.3 TensorQuantizer类2.4 QuantDescriptor类2.5 calib模块总结 前言手写 AI 推出的全新 TensorRT 模型量化实战课程，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。该实战课程主要基于手写 AI 的 Latte 老师
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2024-10-08 12:01:58
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关于ListView设置了OnScrollListener之后onScrollStateChanged（）和onScroll方法监听不到的问题：原因：首先OnScrollListener是焦点滚动的监听事件，需要有焦点才能响应。如果在ScrollView中内嵌了ListView之后，动态计算了ListView的高度，并予以设置高度，那么这时用户拖动界面，造成的滚动是ScrollView的滚动，而并
留出法（Holdout Method）是一种用于评估机器学习模型性能的基本方法。它将数据集分为训练集和测试集，以便在训练完成后在未见过的数据上测试模型的泛化能力。在本文中，结合 PyTorch 实现留出法的过程，我将详细记录从环境准备到实战应用的每个细节。
## 环境准备
首先，我们需要配置合适的环境来支持 PyTorch。同时，考虑到不同平台的兼容性，我准备了以下版本兼容性矩阵：
| 库/
在这篇博文中，我们将探讨如何使用PyTorch实现拉格朗日乘子法，并详细记录整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及部署方案。
## PyTorch 拉格朗日乘子法
拉格朗日乘子法是一种用于求解带约束优化问题的数学方法，它通过引入拉格朗日乘子将约束条件融入到目标函数中。本文将展示如何使用PyTorch实现这一方法。
### 环境配置
要运行PyTorch代码，我
## PyTorch 牛顿法实现
### 介绍
在机器学习中，我们经常需要使用优化方法来最小化损失函数。牛顿法是一种经典的优化算法，它可以快速收敛到函数的最小值。在本文中，我将向你介绍如何使用 PyTorch 来实现牛顿法。
### 算法流程
在使用牛顿法求解最小值时，我们首先需要计算损失函数的一阶导数和二阶导数，然后使用牛顿法的迭代公式来更新参数。下面是整个流程的一个概览。
| 步骤 |
原创
2023-08-19 07:38:25
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在学习算法的过程中，常常需要用到向量的求导。下边是向量的求导法则。 拉格朗日乘子法：应用在求有约束条件的函数的极值问题上。 通常我们需要求解的最优化问题有如下几类： (i) 无约束优化问题，可以写为: min f(x); (ii) 有等式约束的优化问题，可以写为:&n
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2023-11-14 19:54:17
227阅读
INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCHWe’d prefer you install the latest version, but old binaries and installation instr
原创
2024-10-24 13:52:09
250阅读
1. 基本概念（Momentum vs SGD）
Momentum 用于加速 SGD（随机梯度下降）在某一方向上的搜索以及抑制震荡的发生。
GD（gradient descent）
θt=θt−1−η∇Jθ(θ)⇒θ=θ−η∇J(θ)
for i in range(num_epochs):
params_grad = evaluate_gradient(loss_functi
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2017-04-02 10:37:00
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# 实现PyTorch拟牛顿法
## 简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，拟牛顿法是一种优化算法，可以用于训练神经网络。在这篇文章中，我将向你介绍如何在PyTorch中实现拟牛顿法。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(初始化模型参数和优化器)
B(计算损失函数)
C(计算梯度)
D(计算Hessian矩阵的逆)
原创
2024-04-23 05:31:24
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文章目录引言1.网格搜索GridSearchCV()2.随机搜索GridSearchCV()3.总结 引言 不同的超参数的值对于模型的性能有不同的影响,我们需要找到的就是使得模型性能最佳的超参数。1.网格搜索GridSearchCV() 网格搜索的思想非常简单，比如你有2个超参数需要去选择，那你就把所有的超参数选择列出来分别做排列组合。举个例子： ?=0.01,0.1,1.0 和 ?=0.0
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2024-10-21 12:15:15
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# 在PyTorch中实现牛顿法
牛顿法是一种用于求解方程根的迭代方法。它通过计算函数的导数来快速收敛到方程的根。此文将指导你如何在PyTorch中实现这一算法。我们将详细介绍实现过程的每一步，代码示例，以及每一步的解释。
## 整体流程
首先，我们需要明确实现牛顿法的整体流程。以下是一个简单的步骤表格，以帮助你更加清晰地理解每一步的内容。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
最速下降法 1.最速下降方向函数f(x)在点x处沿方向d的变化率可用方向导数来表示。对于可微函数，方向导数等于梯度与方向的内积，即： Df(x;d) = ▽f(x)Td,因此，求函数f(x)在点x处的下降最快的方向，可归结为求解下列非线性规划： min ▽f(x)Tds.t. ||d|| ≤ 1 当 &n
代码功能包括函数图像展示，初始值选取收敛区间判断，迭代结果输出，迭代过程图像输出。 因讲解过于冗长，先将完整代码直接放在这里，只是想抄个模板方便修改的可以直接拿去用啦，有不了解的地方可以再翻下去看。"""
牛顿法编程计算sin(x)-x
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2023-06-19 15:18:37
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TensorBoard是一款优秀的基于浏览器的机器学习可视化工具。之前是tensorflow的御用可视化工具，由于tensorboard并不是直接读取tf张量，而是读取log进行可视化。所以，其他框架只需生成tensorboard可读的log，即可完成可视化。之前，我一直用visdom做pytorch可视化，也是非常易用。不过现在跟tensorboard对比，我还是更推荐tensorboard。v
一、简介牛顿方法同梯度下降法一样，是一种优化算法，其应用如可解决logistic回归于分类问题中的似然函数最大化。其是一种用于求函数零点的数值方法。二、具体形式首先选择一个与零点相近的起始点，之后遵循以下更新规则不断更新：实际上，对于f(x)上的一个点(x0,f(x0))，求过此点切线（即斜率为f'(x0)）与x轴的交点，即解以下方程若原先的点x0记作xn，新得到的点x记为xn+1，那么解得这便是
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2023-12-25 14:57:28
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接下来介绍OTSU方法的原理：***************************************************************************************************************************************************************OTSU法对于具有双峰性质的灰度图像或是彩色图像的某
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2024-07-31 13:20:04
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在本文中，我们将深入探讨“PyTorch最近邻插值法”，一种在深度学习图像处理领域中广泛应用的技术，它用于将输入数据根据邻近点的值进行重采样。这种方法在图像缩放、超分辨率重建等方面具有重要意义。
### 协议背景
在过去的几年中，深度学习技术的发展迅速，随着图像处理需求的增加，插值算法的重要性也随之上升。最近邻插值法作为最简单的插值方式之一，它通过选择最近的像素值来进行插值，尽管在某些情况下可
# PyTorch中的共轭梯度法DFP算法
## 引言
在深度学习和机器学习领域，优化算法是非常重要的一部分。共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）是一种常用的优化算法之一，用于求解大规模线性方程组或者最小化二次函数。DFP（Davidon-Fletcher-Powell）算法是共轭梯度法的一种变种，用于求解非线性函数的最小值。
本文将介绍如何在PyTorch中使用
原创
2023-12-15 11:15:10
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特征点匹配之-光流法（LK）一、理论 LK是特征点匹配其实并不确切，更多的应该叫特征点追踪。为什么这么说呢？是因为前面我们提到的ORB,SIFT,SURF(点击查看)都是要计算特征点的描述子的，通过描述子之间的距离来判断特征点是否匹配，而光流法并不需要计算描述子。 LK光流法基于以下三条假设： （1） 亮度恒定：一个像素点随着时间的变化，其亮度值（像素灰度值）是恒定不变的。这是光流法的基本设定。所
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2023-12-21 11:52:10
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通过python来实现基本的梯度下降算法，及其关于衰减学习率以及冲量优化的变种梯度下降的实现和效果分析，我们发现在参数配置得当的情况下，普通的梯度下降法效率甚至比通用库中的BFGS方法实现效率更高。
原创
2022-05-05 14:23:59
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