一、1d/2d/3d卷积卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。 卷积过程类似于用一个模板去图像上寻找与他相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，色彩这一些细节模式卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积 
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2024-02-24 01:26:12
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1、RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 使用pytorch的时候报这个错误说明你label中有些指不在[0, num classes)， 区间左闭右开。比如类别数num_class=3， 你的label出现了-1或者3， 4， 5等！！！！2、RuntimeError:invalid argument 5:k not in
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2023-11-12 10:59:44
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随着深度学习的普及，很多开发者和研究者在使用 PyTorch 框架进行模型构建时，遇到了一个常见但却不容忽视的问题：如何在 PyTorch 中去掉网络中的偏置（bias）。下面，我将详细记录我在解决这一问题的过程中所经历的背景、错误、分析和解决方案。
### 用户场景还原
在我们的深度学习项目中，有几个关键的步骤需要进行调优，其中一个重要的决策是选择是否使用偏置。以下是项目进行过程中的几个关键时
一、（如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面，配合激活函数，即可实现network in network的结构）二、应用：GoogleNet中的Inception、ResNet中的残差模块三、作用：1、降维（减少参数）例子1 : GoogleNet中的3a模块输入的feature map是28×28×1921×1卷积通道为643×3卷积通道为1285×5卷积通道为32左图卷积核参数：192 × (1
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2024-08-08 11:24:26
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# 实现"PYTORCH Bias"的步骤
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现"PYTORCH Bias"的步骤
section 开始
初始化
section 中间步骤
提取数据
创建模型
添加Bias
训练模型
section 结束
原创
2024-06-03 06:43:32
19阅读
这篇博客分为两部分：卷积的计算两种特殊卷积的介绍：可分离卷积、空洞卷积卷积的细节计算首先是第一部分，卷积的计算。参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/268179286一、单通道单卷积核这计算公式很简单，为方便描述，可以把卷积核以及卷积核扫描到图像的区域当作两个矩阵（但实际计算并不是矩阵乘法，不要搞混咯）。 具体计算的方式是：将对应位置的元素相乘将得到的所有乘积做一个
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2024-04-26 15:27:12
265阅读
# PyTorch 删除 bias
## 引言
在使用PyTorch进行深度学习模型训练的过程中，我们有时可能需要删除模型中的bias。本文将指导你如何实现这一操作。
## 操作步骤
下面是删除模型中bias的步骤，你可以按照这个流程来操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 获取模型的参数 |
| 步骤2 | 删除bias |
| 步骤3 | 更新模型参数
原创
2024-01-09 04:51:00
109阅读
17维度变换4.t 转置，但是只适合2d的矩阵，其他会报错a.shape#[3,4]
a.t()
a.shape#[4,3] transpose加粗样式a.shape#[4,3,32,32] BCHW
a1=a.transpose(1,3).view(4,3*32*32).view(4,3,32,32)#报错 1,3维度长度交换，变成BWHC
#第一个view把后三个维度合并变B【WHC】
#
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2023-06-25 09:53:56
215阅读
反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；（ZFNet可视化）FCN全卷积网络中，由于要对图像进行像素级的分割，需要将图像尺寸还原到原来的大小，类似upsampling的操作，所以需要采用反卷积；GAN对抗式生成网络中，由于需要从输入图
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2024-03-26 10:22:44
53阅读
深入理解深度学习中的卷积和feature map
虽然深度学习和CNN的概念已经传遍大街小巷，本文还是说一说CNN中的卷积。 本文主要介绍卷积层的结构。下图显示了CNN中最重要的部分，这部分称之为过滤器(filter)或内核(kernel)。因为TensorFlow官方文档中将这个结构
文章目录偏置项.Batch-Normalize.Nomalize Input.BN.Why it works.测试数据.指数加权平均. 偏置项.神经网络中，进行运算后，通常要对结果加上一个偏置项 ，记输入数据为 ，参数为 ，运算为 ，偏置项为 ，则上述过程表述为：后续经过激活函数 ，通常为 等非线性函数，得到本层输出数据 ，该过程表述如下：关于偏置项 偏置实际上是对神经元激活状态的控制，当偏置
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2023-10-14 05:56:33
97阅读
一、卷积中的相关函数的参数定义如下：in_channels(int) – 输入信号的通道 out_channels(int) – 卷积产生的通道 kerner_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸 stride(int or tuple, optional) - 卷积步长 padding (int or tuple, optional)- 输入的每一条边补充0的层数 dilati
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2024-05-28 21:30:03
87阅读
# PyTorch加上Bias的实现教程
在深度学习中，偏置(bias)是一种常用技巧，能提高模型的表达能力。在本篇文章中，我们将教你如何在PyTorch中实现包含偏置的线性层。通过这一教程，你将学习到整个流程、每一步的具体实现以及相关代码的解释。最后，我们会提供一张简单的关系图和序列图以帮助你理解。
## 整体流程
下面的表格展示了我们需要完成的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 04:19:30
218阅读
# 实现"pytorch 拆分出bias"的步骤和代码示例
## 1. 操作流程
下面是整个操作的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现"pytorch 拆分出bias"的步骤
section 获取模型参数
获取模型参数 :done, a1, 2021-11-01, 1d
section 拆分出bias
拆分出
原创
2024-04-14 06:22:16
47阅读
# PyTorch中的线性层设置无偏置项的详细说明
在深度学习的模型中，线性层是至关重要的基本构建块。PyTorch提供了方便的API来构建这些层，但默认情况下，线性层通常会包含一个偏置项（Bias）。在某些情况下，您可能希望创建一个不包含偏置项的线性层，比如在构建特征提取模块时。本文将深入探讨如何在PyTorch中实现这一目标，并提供一个具体的示例来解决实际问题。
## 1. 理解线性层和偏
1. 参数初始化 参数的初始化其实就是对参数赋值. 而待学习的参数其实都是 Variable，它其实是对 Tensor 的封装，同时提供了data，grad 等接口，这就意味着可以直接对这些参数进行操作赋值. 这就是 PyTorch 简洁高效所在.如，卷积层的权重weight 和偏置 bias 的初始化:import torch
import t
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2023-12-10 23:01:23
119阅读
convolution参数详解以2d卷积为例torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kernel_size,
stride=1,
padding=0,
dilation=1,
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2023-07-04 17:21:19
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在深度学习领域，PyTorch是一个备受欢迎的框架，广泛应用于各种任务，如图像识别、自然语言处理等。然而，在模型参数的优化中，“PyTorch params中的bias”问题也时常引发关注。此问题不仅影响了模型的性能，还直接关系到业务的效果与结果，这是非常重要的。
### 背景定位
在具体的业务实践中，模型性能的波动往往是由多个因素造成的。其中，bias参数的导入和处理可能导致数据的偏差，从而
# PyTorch：将bias设为false的探索
在使用PyTorch构建神经网络模型时，bias（偏置）是一个重要的组成部分。通常情况下，在每个层的输出中都会加入偏置项，以提高模型的拟合能力。不过，在某些情况下，我们需要将bias设为false，以满足特定的需求。在这篇文章中，我们将探讨为什么要这样做，并伴随代码示例来帮助理解这一过程。
## 为何将bias设为false？
在某些模型架
# PyTorch 中线性层取消 Bias 的实现与应用
在深度学习中，线性层（或全连接层）是构建神经网络的重要组成部分。它可以通过加权和加上偏置（bias）项来实现输入特征到输出特征的映射。通常情况下，线性层的公式为：
\[
y = Wx + b
\]
其中，\( W \) 是权重矩阵，\( x \) 是输入特征，\( b \) 是偏置项，\( y \) 是输出特征。
然而，在某些情况下
