PyTorch框架学习二——基本数据结构（张量）一、什么是张量？二、Tensor与Variable（PyTorch中）1.Variable2.Tensor三、Tensor的创建1.直接创建Tensor（1）torch.tensor()（2）torch.from_numpy()2.依据数值创建（1）torch.zeros()（2）torch.zeros_like()（3）torch.ones()（
网络可视化工具Gephi 是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件，其主要用于各种网络和复杂系统，动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。可用作：探索性数据分析，链接分析，社交网络分析，生物网络分析等。 Gephi是一个应用于各种网络、复杂系统和动态分层图的交互可视化与探索平台，支持Windows、linux和Mac等各种操作系统。Gephi
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2023-10-21 11:35:32
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摘要：深度学习网络通常具有比较深的层次结构，因此需要可视化工具将建立的深度学习网络结构层次化的展示出来。本文中我们首先定义一个简单的CNN网络对MNIST数据进行分类，并通过PytorchViz库进行网络的可视化处理。一、准备网络和数据 我们将定义一个简单的CNN模型对手写字体数据进行分类，并对定义好的CNN模型进行可视化。 &nb
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2024-01-11 11:36:45
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文章目录可视化网络结构使用print函数打印模型基础信息使用torchinfo可视化网络结构CNN可视化CNN卷积核可视化CNN特征图可视化方法CNN class activation map可视化方法使用TensorBoard可视化训练过程 datawhale 深入浅出PyTorch 可视化网络结构随着深度神经网络的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数
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2023-10-20 06:52:22
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论文地址：（ECCV 2016 oral） SSD: Single Shot MultiBox Detectorarxiv.org 笔者读论文的学习笔记，本人水平有限，如有错误，请指出。码字不易，如果您觉得写得不错，请点个赞，谢谢。SSD关键点：one-stage，可以end-to-end训练比YOLOv1快且精准度高，比Faster R-CNN精度略低多尺度：多个feature
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2023-12-12 11:31:19
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一 概念1.1 定义PERT(Program Evaluation and Review Technique)即计划评审技术，最早是由美国海军在计划和控制北极星导弹的研制时发展起来的。用网络图来表达项目中各项活动的进度和它们之间的相互关系，在此基础上，进行网络分析和时间估计。该方法认为项目持续时间以及整个项目完成时间长短是随机的，服从某种概率分布，可以利用活动逻辑关系和项目持续时间的加权合计，即项
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2024-04-01 22:01:06
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# 使用 PyTorch 绘制网络结构图的科普文章
在机器学习和深度学习的领域，神经网络是最常见的工具之一。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活性和简易的调试而受到许多研究者和工程师的欢迎。在本篇文章中，我们将探讨如何根据 PyTorch 代码绘制相应的网络结构图，并以示例代码进行说明。
## 1. 为什么绘制网络结构图？
绘制网络结构图有助于我们更直观地理解模型的架构，包
卷积神经网络在深度学习和计算机视觉应用中都有着举足轻重的地位，可以说CNN是目前深度学习的主流方法了。在CNN这样普遍化的工业应用之后，也许你会思考，我们能否更进一步，构造出性能超越CNN的网络结构？解铃还须系铃人，当年提出CNN的Hinton经过多年研究，在2017年11月提出了著名的胶囊网络(Capsule Nets)，并在mnist数据识别任
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2024-01-17 08:14:42
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# 如何实现 Docker 网络结构图
在当今的开发环境中，Docker 是一种极为重要的工具。它提供了一个轻量级的虚拟化方案，让我们可以快速搭建和管理应用程序。在本篇文章中，我将引导你制作一个 Docker 网络结构图，帮助你可视化 Docker 网络的架构。我们会通过几个简单的步骤来实现。
## 流程概述
以下是我们制作 Docker 网络结构图的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 03:32:13
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# 如何实现“网络结构图”在Python中
在编程的世界中，网络结构图是表示网络中节点及其连接关系的重要工具。作为一名刚入行的小白，学习如何生成网络结构图将对你未来的项目大有裨益。本文将引导你通过简单的步骤实现这一目标，并提供必要的代码示例。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|--------
原创
2024-10-27 05:27:15
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Transformer从整体框架来讲，Transformer其实就是encode-decode框架，即就是编码解码。只不过在编码和解码的内部比较复杂，经过了多次复杂计算。比如说，encode编码阶段，其内部整体框架如图所示。 在图上可以看出，首先输入所有的向量，然后经过多次block的计算，最终得到相同数量的输出结果向量。其中每个block内部包含一层自注意力机制、一层全连接层。同样，在
1、通信线路是构成通信网的重要组成部分，是光电信号的传输媒介，为信息提供安全畅通、稳定可靠的通路。光纤的全称是光导纤维，主要由石英玻璃制成。光纤的结构由纤芯、包层、涂覆层三部分组成。2、损耗和色散是光纤的两个主要传输特性，他们分别决定光纤通信系统的传输距离和通信容量。3、光波在光纤中传输时，随着传输距离的增加光功率逐渐减小的现象称为光纤的损耗。光纤损耗的单位是dB/km。4、测量光纤长度的仪器可以
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2024-10-24 07:38:19
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1Netscope在线链接：http://ethereon.github.io/netscopeGithub地址：https://github.com/ethereon/netscope文档链接：https://ethereon.github.io/netscope/quickstart.htmlcaffe prototxt网络结构可视化工具，2Caffe自带工具caffe源码中python/dr
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2023-07-18 08:55:15
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Darknet53网络结构图及代码实现 Darknet是最经典的一个深层网络，结合Resnet的特点在保证对特征进行超强表达的同时又避免了网络过深带来的梯度问题，主要有Darknet19和Darknet53，当然，如果你觉得这还不够深，在你条件允许的情况下你也可以延伸到99,199,999，…。1、结构图大致如下（这张图是从网上扒来的，凑合着，懒得自己画了）2、清楚结构之后，那么，这么深的网络，
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2023-12-09 08:48:41
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一、背景 传统的神经网络，由于网络层数增加，会导致梯度越来越小，这样会导致后面无法有效的训练模型，这样的问题成为梯度消弭。为了解决这样的问题，引入残差神经网络（Residual Networks），残差神经网络的核心是”跳跃”+“残差块”。通过引入RN网络，可以有效缓解梯度消失的问题，可以训练更深的网络。二、残差网络的基本模型 下图是一个基本残差块。它的操作是把某层输入跳跃连接到下一层乃至更深层的
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2023-08-14 13:54:51
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有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构
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2023-12-26 22:31:11
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@tags caffe 网络结构 可视化 当拿到一份网络定义文件 ，可以用工具画出网络结构。最快速的方法是使用 "在线工具netscope" ，粘贴内容后shift+回车就可以看结果了。 caffe也自带了网络结构绘制工具，需要稍微配置下，并确保你用的caffe版本中实现了网络中涉及到的层。以下是在
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2016-10-13 09:31:00
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kaldi学习笔记之卷积神经网络(CNN)摘要：本文将以switchboard为例，解读kaldi卷积神经网络部分的bash脚本。一方面便于以后自己回顾，另一方面希望能与大家互相交流。正文：在switchboard部分的训练代码中，kaldi官方并未提供相关训练的deamon，但kaldi本身支持卷积神经网络的训练，在egs/swbd/s5c/steps/nnet2中，kaldi提供了训练的CNN
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2024-09-24 19:16:19
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1. src/network.h(darknet中网络结构体：network)typedef struct network {
int n; // 网络总层数
int batch;//一张图像被划分成batch x batch个小方块
uint64_t *seen; // 目前已经读入的图片张数（网络已经处理的图片张数）（在make_network()中动态
网络上确实有很多画神经网络图的方法，我是一个初学者，仅仅只有一点Python基础，下面记录一下我自己第一次画神经网络结构图的方法和踩过的坑。我的办法按照网上各路大神提供的资料，我首先 尝试了graphviz，但是在安装成功后，尝试了网上的一个现成的代码。digraph G {
rankdir=LR
splines=line
nodesep=.05;
node [label=""];
s
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2021-01-13 17:05:18
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