测试了pytorch的三种取样器用法。一：概念Sample:取样器是在某一个数据集合上，按照某种策略进行取样。常见的策略包括顺序取样，随机取样（个样本等概率），随机取样（赋予个样本不同的概率）。以上三个策略都有放回和不放回两种方式。TensorDataset:对多个数据列表进行简单包装。就是用一个更大的list将多个不同类型的list数据进行简单包装。代码如下：class TensorDatase
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2023-07-27 20:03:09
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一、反池化操作反池化操作有两种，一种是反最大池化，另一种是反平均池化。反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。因为池化的过程就只保留了主要信息，舍去部分信息。反最大池化 主要原理就是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。如上图，（图源网络）以下是我用在自编码结构中的一个
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2023-12-05 22:34:10
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# PyTorch 降采样实用指南
在深度学习的过程中，常常需要对图像进行处理，而降采样（downsampling）是一个非常重要的步骤。通过降采样，您可以减小图像的尺寸，从而减少计算量，提高清晰度。本文将指导您实现 PyTorch 中的降采样，适合刚入行的小白进行学习和实践。
## 流程概述
我们可以将降采样分成几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-19 08:43:01
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降采样 降采样指的是成比例缩小特征图宽和高的过程，比如从（W，H）变为（W/2，H/2）。深度卷积神经网络中降采样的方法主要有三种：stride大于1的poolingstride大于1的convstride大于1的reorg（在YOLOv2的论文里叫passthrough layer）其中1和2在深度卷积神经网络中使用非常普遍，3比较小众，由Joseph Redmon在YOLOv2中首次提出。用s
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2023-12-07 03:28:37
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降采样：
以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。
在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若
R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域
，而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少，于是，通过低通滤波器滤掉fm以上的噪声分量，就
可以提高系统的
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2024-02-22 07:15:34
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# PyTorch图像降采样
## 引言
图像降采样是计算机视觉中常用的处理技术，用于减小图像的尺寸。在图像处理和机器学习任务中，降采样可以帮助减少计算复杂度和内存消耗，同时保留图像中的主要特征。本文将介绍如何使用PyTorch实现图像降采样，包括常用的降采样方法和代码示例。
## 什么是图像降采样
图像降采样是指将原始图像缩小到更小的尺寸。在降采样过程中，我们通常会丢弃一些像素，并根据像
原创
2023-11-21 10:16:51
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# 使用 PyTorch 进行图像降采样
图像降采样是计算机视觉和图像处理中的重要技术，主要用于减小图像的尺寸，以便节省存储空间或加速后续算法的运行。降采样常用于深度学习中的图像预处理，尤其是在处理高分辨率图像时。本文将探讨如何使用 PyTorch 实现图像降采样，并介绍相关的概念和代码示例。
## 什么是图像降采样
图像降采样是将原始图像中的像素数量减少的过程。图像中的像素数减少后，通常会
在机器学习和深度学习领域，尤其是在使用 PyTorch 进行神经网络训练时，经常需要处理大量数据。然而，过大的矩阵可能导致内存消耗过高或计算效率低下，因此矩阵降采样成为了一个重要的问题。本博文将详细记录如何在 PyTorch 中进行矩阵降采样的解决方案、流程及最佳实践。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保开发环境的兼容性和性能：
```mermaid
mindmap
root(Ma
1.问题描述:已知三组学习时长和最终得分的数据，建立数学模型，预测学习时长为4小时的最终得分2.随机梯度下降：x:学习时长 y:最终得分模型：采用线性回归模型y_pred=wx+b，求解参数w,b。损失函数：loss=(y_pred-y)**2这里和梯度下降算法的区别是:梯度下降算法cost=sum(y_pred-y)**2/n，计算了所有样本点的loss,求和做的平均，再求cost关于w的偏导数
本文主要介绍pytorch中有哪些常用的模型参数初始化方法，以及如何实现初始化。一、常用的初始化方法import torch.nn as nn
import torch
weights = torch.empty(2, 2)
# 1.用均匀分布的值填充输入张量, 参数a：均匀分布的下界, 默认为0.; 参数b：均匀分布的上界, 默认为1.
uniform_weights = nn.init.u
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2023-10-13 20:03:53
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去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional
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2023-09-24 14:40:52
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# PyTorch 中的降采样池化
在深度学习中，尤其是卷积神经网络（CNN）中，池化操作是一个重要的组成部分，它用于减少特征图的空间尺寸，从而降低计算复杂度，减轻过拟合，并提取不变性特征。降采样池化是实现这一目标的主要手段之一。本文将带您了解 PyTorch 中的降采样池化，包括基本原理和相关代码示例。
## 什么是池化
池化是一种下采样操作，主要用来在深度学习模型中压缩数据。常见的池化操
线性回归的简洁实现在每个迭代周期⾥，我们将完整遍历⼀次数据集（train_data），不停地从中获取⼀个小批量的 输⼊和相应的标签。对于每⼀个小批量，我们会进⾏以下步骤:通过调⽤net(X)⽣成预测并计算损失l（前向传播）。通过进⾏反向传播来计算梯度。通过调⽤优化器来更新模型参数。from torch import nn
from d2l import torch as d2l
import to
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2024-10-08 16:13:17
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图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越
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2023-08-26 19:58:51
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11.6 重采样及频率转换重采样(resampling)指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。将高频率数据聚合到低频率称为降采样(downsampling)，而将低频率数据转换到高频率则称为升采样(upsampling)。并不是所有的重采样都能被划分到这两个大类中。例如，将W-WED(每周三)转换为W-FRI既不是降采样也不是升采样。pandas对象都带有一个resample方法，
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2023-11-01 20:57:38
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目录1. 小批量梯度下降2. 读取数据3. 从0开始实现4. 简洁实现5. 小结1. 小批量梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降 (batch gradient descent)。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几节中所看到的，我们还可以在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个⼩批量，然后使用这个⼩批量来
原始的脑电图信号是有噪声的。预处理对于提高信号的信噪比以获得“清晰”的脑电图数据是非常有必要的。但是，想要完全区分噪音和信号却是几乎不可能的。在脑电信号中，信号与噪声常常混合在一起。在某些步骤中，某些伪影可以很容易地识别和删除。而有些步骤在去噪时可能会滤除部分信号。此外，一些步骤甚至会引入一些噪音。在脑电图分析中，脑电图预处理没有标准的程序。某一频带内的信号在某一实验中是分析对
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2024-07-18 13:46:50
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# 使用 PyTorch 实现卷积降采样
在深度学习中，降采样是减少特征图大小的一种常见操作。使用卷积（`conv`）层可以实现降采样，同时提取特征。本文将告诉你如何在 PyTorch 中实现这一过程。
## 整体流程
以下是使用 PyTorch 的卷积来实现降采样的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-22 06:52:18
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pooling池化是下采样（down-sample）的一种手段，让feature map减小；而up-sample则是上采样，实际上做了放大图像的操作。在CNN中，基本的单元是一个Conv2d，后面配上[Batch Norm, pooling, ReLU]，后面三个的顺序不一定。pooling图像的down-sample在图像中要缩小图像的尺寸，常用的是隔行采样的方式，例如纵向每隔一行，横向每隔一
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2023-10-23 11:19:34
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图像的降采样与升采样（二维插值）1、先说说这两个词的概念： 降采样，即是采样点数减少。对于一幅N*M的图像来说，如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像。降采样很容易实现. 升采样，也即插值。对于图像来说即是二维插值。如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点，使其构成k分。二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值
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2023-09-08 07:08:20
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