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GAN基础模型搭建
利用MNIST手写字母数据集进行基础GAN程序编写
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import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.utils.data as data
import torch.optim as optim
import numpy as np
import ma
深度学习的一般性流程：1. 构建网络模型结构2. 选择损失函数3. 选择优化器进行训练梯度下降法(gradient descent)是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。torch.optim.SGD 是随机梯度下降的优化函数梯度下降（Gradient Descent）方法变种：(full) Batch gradient descent : 使用全部数据集来计
//通过context对象获取私有目录，/data/data/packagename/filse
context.getFileDir().getPath()存储到SD卡,获取SD的大小及可用空间 （重点）使用Sdcard注意事项：
1.权限问题：
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERN
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2023-11-10 12:40:46
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Docker是一个非常流行的容器化平台，它允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器。搭建一个Docker环境可以使得应用部署变得更加简单、快速且高效。在本文中，我们将通过一个详细的分步指南，向大家展示如何使用Docker搭建一个服务端（SD），并在这个过程中提供必要的配置详解、测试、排错指南以及扩展应用的可能性。
### 环境准备
在搭建Docker环境之前，我们需要准备合适的软硬件
序言本文是针对笔者前一阵子写的博客【数值分析×机器学习】以SVD的分解形式进行深度神经网络的训练基于的一个实现流程，以及对在实现过程中存在的问题与解决做一个记录。大致的思想是将深度神经网络中各个网络层（主要指全连接层与卷积层）对应的权重矩阵进行低秩分解，以简化模型复杂度以及提升模型优化的收敛速度，有兴趣地可以去看一下链接中对应的论文，笔者阅读后受益匪浅：英文标题：Learning Low-rank
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2024-07-05 21:10:42
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sd 用哪个pytorch 的描述
在当今深度学习快速发展的时代，选择合适的框架变得至关重要。Stable Diffusion（SD）作为一个强大的生成模型，它的实现和运用很大程度上依赖于底层框架。许多开发者在选择PyTorch时，会遇到“sd 用哪个pytorch”的问题。这不仅涉及到模型的性能，还关系到开发的效率和可维护性。因此，理解在这个背景下如何选择适合的PyTorch版本显得尤为重要。
不同类型的优化器随机梯度下降法(SGD) 如果我们的样本非常大，比如数百万到数亿，那么计算量异常巨大。因此，实用的算法是SGD算法。在SGD算法中，每次更新的迭代，只计算一个样本。这样对于一个具有数百万样本的训练数据，完成一次遍历就会对更新数百万次，效率大大提升。由于样本的噪音和随机性，每次更新并不一定按照减少的方向。如上图，椭圆表示的是函数值的等高线，椭圆中心是函数的最小值点。红色是BGD的逼近
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2024-01-12 02:03:49
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深度学习入门学习笔记1两个重要工具dirhelp数据加载初识ananconda 自动带jupyterjupyter使用时遇到问题：Dataset 实战类：TensorBoardSummaryWriter()导包：查看 函数使用方法add_scalar()TransformsTransforms的使用常见的TransformsToTensor()NormalizeResizecomposetorc
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2024-10-04 11:29:01
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本周Facebook宣布发布PyTorch 1.5 上周，我们回答了以下问题：哪个是深度学习网络编程的最佳框架？ 还有今天？ Facebook发布了新的PyTorch 1.5，其中包括几个基于Facebook和AWS之间的协作的项目？ 领先的深度学习框架TensorFlow 当今有许多深度学习框架可用，但是，TensorFlow（由Google开发并于2022年11月作为开源发布）是目前
输入print(‘Hello World!’)，写下你的第一句Python代码。（三）增加环境变量下面介绍下怎么手动添加环境变量，因为不添加python没法用。首先得知道在哪添加，按照这个顺序点进去就能找到环境变量在怎么增加呢 很简单，首先找到你python的安装路径——复制哪增加。 怎么增加呢 很简单，首先找到你python的安装路径——复制 再找到刚刚那个环境变量的窗口，找到Path进行编辑，
神经网络在对图像识别的实际应用过程中，经常会遇到这样的问题：需要识别的目标只是图片的一小部分；目标区域大小不一；目标的视角有差异或者是扭曲的。这些情形如果不做任何处理，直接使用样本，对于CNN模型的效果就会造成一定消极影响。比如，对于手写文字的识别，我们都希望输入的样本是按文字切割好的、大小一致的、清晰而工整的。所以对于上述问题，我们常常会在模型训练之前先对样本做一定的预处理，但这些处理往往是复杂
碎碎念问题是这样的，今天在看鱼书（《深度学习进阶：自然语言处理》）。看到SVD分解：使用奇异值分解（singular value decomposition，SVD）对矩阵进行降维。然后我手写了一下书里的代码，结果和书中的输出不一样。本来我想越过这个问题不管它，因为书里还用matplotlib画了散点图，我想我画一下看看和人家结果一不一样不就行了嘛。结果我画图也出bug了。在不能使用图的情况下我只
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2024-10-05 17:07:40
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Ubuntu下安装cuda，cudnn和pytorch服务器配置cuda和cudnn安装在安装一台电脑时候，遇到`'torch.cuda.is_available()`',输出是False的情况。 服务器配置公司新配了几台2080TI主机打算做分布式训练，我事先以安装好Anaconda和pycharm了，这2个安装不难去官网下载对应安装就行了，下面主要记录cuda10.1、cudnn7.6和to
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2024-09-11 11:01:23
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随着嵌入式系统在工控领域的应用，大容量的数据存储是需要解决的一个问题。常见的解决方案包括Flash存储芯片、SD卡和U盘。综合比较而言，SD卡是个不错的选择。SD卡具有存储容量大（大于128GB）、方便携带及支持SPI通信的特点。今天这篇文章，我们就来聊聊SD卡的那些事。SD卡的全名为“Secure Digital Memory Card”，中文翻译为“安全数字存储卡”。S它是一种基于半导体闪存工
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2024-04-25 00:13:28
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导读 只需要添加几行代码，就可以得到更快速，更省显存的PyTorch模型。你知道吗，在1986年Geoffrey Hinton就在Nature论文中给出了反向传播算法？此外，卷积网络最早是由Yann le cun在1998年提出的，用于数字分类，他使用了一个卷积层。但是直到2012年晚些时候，Alexnet才通过使用多个卷积层来实现最先进的imagenet。那么，是什么让他们现在如此出名
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2024-08-06 13:10:16
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通过阅读本文，你将:1.完成ResNet基本的block的构建。2.将这些blocks组合到一起并完成训练一个基本的网络来完成图片分类任务。首先加载需要的packages：import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from resnets_utils import *
from torch.utils.data
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2023-09-17 21:17:58
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目录1.启动anaconda2.执行3.创建沙盒环境4.激活环境5.准备在虚拟环境中安装库6.下载pytorch7.使用上交镜像8.在镜像中安装pytorch9.检查安装结果10.安装opencv和tifffile库11.安装git和matplotlib12.初步测试demo13.执行测试demo14.下载数据集15.执行训练1.启动anaconda如下图所示：可以注意到，有一个有PowerShe
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2023-09-28 22:20:48
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Pytorch搭建ResNet1、网络架构ResNet的网络架构这里就不做过多解释，论文原文网络结构如下图2、环境搭建pytorch版本：1.10.2python版本：3.6.15pytorch的安装教程可以参照pytorch的安装和入门使用3、模型搭建3.1 定义ResNet[18,34]基础残差块BasicBlockexpansion用来区分残差结构中不同层卷积核的个数，（50，101，152
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2023-09-06 16:40:39
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前言最近在学习CNN 图像分割相关内容，接触到了UNet 网络，UNet是一个很经典的网络，因其结构像字母U得名，对于一般的图像分割有显著的效果。UNet的网络结构是一个U形结构，左半边是Encoder，右半边是Decoder。Encode部分，下采样不断的增大channel，宽高减半，并提取图像的特征，但是丢弃了图像的位置信息。Decoder 上采样，upconvolution，融合下采样的图像
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2024-05-13 17:53:27
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背景SD卡(Secure Digital Memory Card)具有体积小、容量大、数据传输快、可插拔、安全性好等优点，被广泛应用于便携式设备上。例如作为数码相机的存储卡，作为手机、平板多媒体扩展卡用的TF卡(micro sd)等等。SD卡概述SD卡技术是在MMC卡的基础上发展起来的，其尺寸与MMC卡一样，只是比MMC卡厚了0.7mm，因此SD主机可以识别并存取MMC卡。SD卡接口除了保留MMC
