Tensorflow训练的模型转换成TFlite可使用的模型Windows篇1. Anaconda2.下载Tensorflow model、 SSD预训练模型和文件库3. 设置conda虚拟环境4. 编译Protobuf5. 标注图片6. 生成训练数据7. 创建Label Map8. 配置训练文件9. 开始训练10. 生成.pb文件11. 测试Tensorflow模型12. 导出 frozen
# PyTorch 将数据转化为 DatasetDict
在机器学习和深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的框架，其核心思想是灵活性和效率。在 PyTorch 中，数据预处理是构建模型的重要一步，而 Dataset 和 DataLoader 的使用则简化了这一过程。在本文中，我们将深入研究如何使用 PyTorch 将数据转化为 DatasetDict，并附上相关的代码示例。
## 1.
Python遥感开发之数据趋势分析Sen+mk1 方法介绍1.1 Theil-Sen Median方法1.2 Mann-Kendall方法2 Python实现Sen+mk3 最终结果3.1 对slope.tif以及z.tif进行重分类3.2 对分类结果相乘3.3 最终结果Python代码实现 前言：主要使用Python完成遥感时间序列数据趋势分析Sen+mk，得到slope、trend、p、s
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2024-08-23 16:45:11
62阅读
## 将PyTorch模型文件转化为bin的流程
### 整体流程
下面是将PyTorch模型文件转化为bin的整体流程：
```mermaid
journey
title 将PyTorch模型文件转化为bin的流程
section 准备工作
- 安装PyTorch和相关依赖
- 加载训练好的模型
section 将模型转换为bin
- 遍历模型的所有参数并保存到bin文件中
section
原创
2023-09-17 06:51:07
3727阅读
## PyTorch将One-Hot编码转化为数值
在机器学习和深度学习中，经常需要将类别变量转化为数值表示，以便进行训练和预测。One-Hot编码是一种常用的将类别变量转化为数值表示的方法。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了方便的函数来进行One-Hot编码的转化。
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch将One-Hot编码转化为数值。
### 什么是One-Hot编码？
原创
2023-07-17 03:01:46
535阅读
# 将本地 PyTorch 模型转化为 LibTorch 模型
在深度学习领域，PyTorch 是一个流行且功能强大的框架，而 LibTorch 是其 C++ 接口，专为高效推理而设计。将 PyTorch 模型转换为 LibTorch 模型的过程，可以让开发者在 C++ 中利用训练好的模型进行推理，这对于产品的部署尤为重要。本文将介绍如何进行这一转换，并提供一些示例代码帮助大家理解。
## 1
原创
2024-09-17 07:06:08
217阅读
torch.transpose与tensor.permute——数组的转置torch.transpose——交换两个维度代码案例tensor.permute——交换多个维度代码案例区别扩展官方文档 torch.transpose——交换两个维度torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor功能：将输入数组的dim0维度和dim1维度交换输入：
input：
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2024-02-14 19:44:45
73阅读
# PyTorch将行向量转化为列向量
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常需要将行向量转化为列向量。行向量和列向量在矩阵运算中有不同的应用场景，因此在实际操作中，我们需要灵活转换它们的维度。本文将介绍如何使用PyTorch将行向量转化为列向量，并提供相应的代码示例。
## 1. PyTorch简介
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了丰富的工具和接口来支持
原创
2023-09-02 14:58:50
743阅读
本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型（续），阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型，怎么通过人为的加入数据入口（即占位符）来克服无法用于图像推断的问题。要解决这个问题，最简单和最省时的方法是模仿。我们模仿的
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2018-08-22 11:34:00
204阅读
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一、概览 HashMap的某个桶位如果存储的是单向列表，当向这个桶位继续插入一个元素的时候，这个桶位元素的数量超过 8时，单项列表会转化为红黑树（同时是一个双向列表，jdk1.8之后），且会先转化为双向列表： 二、转化过程 1，运行如下程序，使map底层数组的某个桶位的单向列表”开始“转化为红黑树 按道理，当map-put的元素超过 8*100 = 800
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2024-05-19 06:36:18
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标量简单操作 长度 向量简单操作 长度 其他操作 矩阵简单操作 乘法（矩阵*向量） 乘法（矩阵*矩阵） 范数 取决于如何衡量b和c的长度常见范数矩阵范数：最小的满足的上面公式的值Frobenius范数 特殊矩阵对称和反对称 正
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2024-08-15 13:50:15
52阅读
CMake+libtorch+Qt毕业设计打算做一个小软件，实现一个简单的Machine Reading。前几天pytorch发布了1.0稳定版，据说在部署上更方便，于是尝试一下。 首先准备anaconda+pycharm+Qt+pytorch1.0+libtorch。流程：pytorch训练模型完成，保存为.pt文件(包含模型与参数，相当于tensorflow的pb文件？)编写CMakeList
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2024-04-17 21:10:08
149阅读
# PyTorch中的.pkl文件是什么？如何使用它？
## 引言
在深度学习中，模型的保存和加载是一个非常重要的环节。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了一种方便的方式来保存和加载训练好的模型。其中，.pkl文件是PyTorch中常用的保存模型的文件格式之一。本文将介绍.pkl文件的具体含义以及如何使用它。
## .pkl文件的含义
原创
2023-11-20 09:13:02
705阅读
作者：Facebook编译：ronghuaiyang导读Facebook刚刚发布了PyTorch的最新版本，PyTorch1.1.0，这是自从发布PyTorch1.0以来的又一个重大的更新。Facebook刚刚发布了PyTorch的最新版本，PyTorch1.1.0，这是自从发布PyTorch1.0以来的又一个重大的更新，在这个版本中，最最显眼的一个更新就是官方支持TensorBoard了，之前大
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2023-11-06 12:53:21
223阅读
从RGB色转为灰度色算法（转） 一、基础 对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式：
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2023-12-11 13:53:14
187阅读
我们在训练深度学习模型的过程中，最好对已经训练好的深度学习模型进行保存，或者方便的加载别人训练好的模型微调节省训练时间，实现高效率解决问题。为什么需要模型文件深度学习的模型参数超级多比如：Transformer模型、Bert模型等。训练的数据集一般很大，比如：1000G以上等。若本地电脑的算力或者实验室的服务器算力基本不够，训练模型花费时间多，一个模型短则训练几天不能停，甚至几个月，有可能发生内存
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2024-01-28 03:06:40
42阅读
到目前为止，我们介绍了如何处理数据以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然⽽在实际中，我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。import torch
from torch import nn目录1. 读取Tensor2. 读写模型3. 小结1. 读取Tensor我们可以直接使⽤save函数和load函数分别存储和读
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2024-01-21 09:28:04
201阅读
在面对将 PyTorch 模型转换为 TensorFlow 的挑战时，我发现其实这是一个挑战与乐趣并存的过程。从环境配置到最终部署，每个环节都需要一些聪明的解决方案和工具支持。接下来，我将详细介绍这个过程。
## 环境配置
首先，我们需要为我们的项目配置一个合适的环境。以下是搭建这个环境所需的步骤:
```mermaid
flowchart TD
A[安装Python环境] -->
在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面4中方法：
人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation
2.
Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过
mysql 将秒转化为时间select SEC_TO_TIME(15528)将时间转化为秒数select TIME_TO_SEC("02:10:11")
原创
2022-10-26 10:37:48
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