Pytorch使用Sequential快速搭建神经网络本篇笔记主要对应于莫凡Pytorch中的3.3节。主要讲了如何使用Pytorch中的Sequential模块快速搭建一个分类模型的神经网络。接下来我们自己通过两种方法搭建一个分类模型的神经网络。数据生成与展示import torch
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot
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2023-12-10 13:38:00
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靓仔/仙女你好，如果说高数中有一个知识你听过很多次却又不怎么懂，更不知道怎么用，那傅里叶变换必定榜上有名。大多数初次尝试的人都会隐隐觉得傅利叶变换复杂不好上手，实际上并非如此，本篇博客将会用短短一两页纸的篇幅，让你快速明白傅利叶变换的原理以及应用，让你能够从小白出发也能迅速上手，掌握这个数学神器。1. 基本知识大多数学生到了研究生阶段，多多少少会碰到需要做频谱分析的时候。然后查看书本，翻出了下面这
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2024-07-21 11:39:00
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# Python中的二维FFT（快速傅里叶变换）
快速傅里叶变换（FFT, Fast Fourier Transform）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）的算法。在信号处理、图像处理等领域，FFT被广泛应用于快速频谱分析及图像特征提取。本文将介绍如何在Python中使用二维FFT，并提供相关示例代码。
## 什么是二维FFT？
在许多应用中，数据常常以矩阵的形式表示。二维FFT就是将傅
原创
2024-10-26 07:05:45
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# 实现Python二维FFT的步骤和代码解析
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现Python中的二维FFT（快速傅里叶变换）。你将学习到整个实现过程的步骤以及每个步骤所需的代码。
## 什么是二维FFT
二维FFT是一种用于处理二维信号和图像的频域分析方法。它能够将二维信号从时域转换到频域，以便进行各种图像处理操作，如滤波、压缩和特征提取。
## 实现步骤
下面是实现Py
原创
2024-01-18 08:44:42
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FFT频谱分析原理采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数(或N个点)，每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz(即直流分量)，最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号频率：Fn=(n-1)*F
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2023-07-20 23:09:32
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快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研
在计算和图像处理领域，二维快速傅里叶变换（2D FFT）是一种非常重要的算法，能够有效地将图像从空间域转换到频率域。本文将记录如何通过 Python 实现二维 FFT，并从环境配置到实施过程进行完整的复盘记录。
### 环境配置
首先，确保我们的开发环境已安装相关依赖库。以下是一个有序列表，列出了安装的主要包及其版本。
1. Python 3.7+
2. NumPy
3. Matplotli
-------------------------------- 图像傅立叶变换 图像的傅立叶变换，原始图像由N行N列构成，N必须是基2的，把这个N*N个包含图像的点称为实部，另外还需要N*N个点称为虚部，因为FFT是基于复数的，如下图所示： 计算图像傅立叶变换的过程很简单：首先对每一行做
Task5卷积神经网络二维卷积层卷积层应用二维互相关运算互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅LeNet 卷积神经网络本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。i
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2023-11-27 10:38:28
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上一节我们已经做好了关于傅里叶变换的一些准备工作，这一节我们正式开始利用matlab认识傅里叶变换傅里叶变换：傅里叶变换是基于这样一个原理：任何周期函数都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示（关于这点我们下面会用matlab直观的表现一下）选择正弦函数与余弦函数作为基函数是因为它们是正交的公式（我觉得这个公式更方便初学者理解）：1、给定周期函数
，
则周期
# 实现Transformer Pytorch 二维
## 1. 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Pytorch实现一个二维Transformer模型。Transformer是一种强大的深度学习模型，特别适用于处理序列数据。通过学习如何实现这个模型，你将对深度学习领域有更深入的理解。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备数据)-->B(构
原创
2024-04-21 04:51:02
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Pytorch——卷积网络基础1. 二维卷积层在CNN模型，最常见的是二维的卷积层，我们也从这个方面开始介绍。1.1 知识回顾在二维的卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组。举一个具体的例子来说： 这里定义原始的二维矩阵为33的矩阵，定义卷积核为22，通过卷积核在原始矩阵上的滑动来进行互运算，以蓝色的部分为例： 在二维的互运算中，卷积核从原始的输入矩阵从左上方开始
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2024-02-19 11:17:58
97阅读
定义：
MATLAB帮助文件原文
The 'i' in the 'Nth root of unity' 是虚数单位 调用： 1. Y = fft（y）; 2. Y = fft（y，N）; 式中，y是序列，Y是序列的快速傅里叶变换。y可以是一向量或矩阵，若y为向量，则Y是y的FFT，并且与y具有相同的长度。若y为一矩阵，则Y是对矩阵的每
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2024-10-28 10:16:59
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# PyTorch一维转二维
深度学习中的数据处理是非常重要的一环。在某些情况下，我们需要将一维数据转换为二维数据，以适应模型的需求。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了灵活的工具来处理数据。本文将介绍如何使用PyTorch将一维数据转换为二维数据，并提供相应的代码示例。
## 一维数据与二维数据
在深入讨论之前，我们先简单了解一下一维数据和二维数据。一维数据是指具有单一维度
原创
2023-12-11 07:32:31
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参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.1_conv-layerhttps://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-neural-networks/index.html请大家也多多支持这两个很好用的平台~大部分内容为书中内容，
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2023-09-04 15:07:10
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# PyTorch二维插值简介
在深度学习和计算机视觉的领域中，插值是一种重要的技术，常用于图像缩放、平滑和生成新数据点等任务。PyTorch作为一款广泛使用的深度学习框架，提供了便捷的接口来实现二维插值。本文将通过实例详细介绍PyTorch的二维插值功能及其应用。
## 插值的基本概念
插值的基本目标是根据已知数据点来推测未知数据点的值。在二维情况下，通常涉及图片的坐标系，并利用周围像素的
# PyTorch二维插值
## 介绍
在计算机视觉和图像处理领域，图像的插值是一种常用的处理技术。插值可以用于图像缩放、旋转、变形等操作，以及图像的重建和增强。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了丰富的插值方法来进行图像处理。
本文将介绍PyTorch中常用的二维插值方法，包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。我们将通过代码示例和相关图表来说明每种插值方法的原理和应用场景。
原创
2024-01-29 03:56:28
263阅读
参考
5.1 二维卷积层卷积神经网络(convolutional neural network)是含有卷积层(convolutional layer)的神经网络。本章介绍的卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度,常用来处理图像数据。本节中,我们将介绍简单形式的二维卷积层的工作原理。5.1.1 二维互相关运算# 将上述过程实现在 corr2d 函数里.它接受输入数组 X 与核数
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2023-10-21 15:36:21
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MATLAB如何实现傅里叶变换FFT？有何物理意义？
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为什么要进行傅立叶变换，究竟有何意义？如何用MATLAB实现快速傅立叶变换？本文从 FFT 的由来开始讲起，然后在 MATLAB 中实现了 FFT 的计算，并给大家详细地解读了 FFT 的变换结果，最后还介绍了 FFT 的一个应用实例。 工具/原料
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2024-08-11 13:36:00
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其他相关操作：本篇pytorch的维度变换进行展示，包含：view/reshapesqueeze/unsqueezeexpand/repeattranspose/t/permutebroadcast使用方法和含义均在代码的批注中给出，因为有较多的输出，所以设置输出内容的第一个值为当前print()方法所在的行维度变换import torch
import numpy as np
import sy
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2023-08-22 20:59:59
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