一.什么是PyG?PyG全称是Pytorch Geometric，它是一个基于Pytorch构建的库，可以帮助用户快速构建和训练自己的图神经网络模型。PyG中实现了很多先进（state of the art）的GNN模块，例如GCN、GraphSage、GAT、SGC、GIN等等。此外，PyG中还包含了大量的benchmark图数据集、丰富的图数据操作方法、支持多GPU。二.PyG的安装关于PyG
转载
2024-04-18 12:51:01
39阅读
实际上，本文讨论如何在PyTorch中启用融合算子（Operator Fusion），这对于提高模型的运行效率和减少计算资源消耗至关重要。融合算子技术可以在深度学习模型中通过将多个运算合并成一个，来降低内存带宽的需求和提高计算速度。这在模型推理和训练过程中都能大幅度提升性能。
在实际应用中，用户会经历以下场景：在使用PyTorch进行深度学习模型推理时，用户发现其运行时间较长，特别是在处理大规模
深度学习Pytorch（二）前言：关于Pycharm终端显示PS而不显示虚拟环境名解决办法：打开Pycharm的设置（File——>setting）,找到Tools，点击Terminal可以看到Shell path处给的路径是powershell.exe,所以终端才会一直显示PS将此处路径改为 C:\Windows\system32\cmd.exe,一般路径都是这个，改好之后点击OK即可关掉
转载
2024-06-20 18:38:59
359阅读
思路：首先建立一个数据集用来拟合函数，要拟合函数我们就需要建立一个神经网络，建立好神经网络后，我们再通过训练网络来减小神经网络拟合函数的误差，最后再可视化拟合过程。建立数据集 我们创建一个一元二次函数：y=a*x^2 + b, 我们给y数据加上一点噪声来更加真实的展示它。import torch
import matplotlib.pyplot as plt #可视化函数库
x = torch.
转载
2023-11-07 00:10:37
125阅读
IMU标定+数据融合 文章目录IMU标定+数据融合1 低精度惯组标定1.1 系统性误差1.2 ALLAN方差校准随机误差1.3 开源工具介绍 1 低精度惯组标定MEMS惯性器件的误差一般分成两类：系统性误差和随机误差。系统性误差本质就是能找到规律的误差，所以可以实时补偿掉，主要包括常值偏移、比例因子、轴安装误差等。但是随机误差一般指噪声，无法找到合适的关系函数去描述噪声，所以很难处理。一般采用时
1、Transformation转换算子RDD整体上分为Value类型、双Value类型和Key-Value类型1.1，Value类型 1.1.1，map()映射 object value01_map {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkConf并设置App名称
v
转载
2024-07-17 10:07:53
119阅读
基本数据Tensor可以保证完成前向传播，想要完成神经网络的训练，接下来还需要进行反向传播与梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制，autograd，将前向传播的计算记录成计算图，自动完成求导 在PyTorch 0.4 版本之前，Tensor仅仅是对多维数组到的抽象，使用自动求导机制需要将Tensor封装成torch.autograd.Variable类型，才能构建计算图。PyTorch 0
转载
2024-02-23 10:03:23
199阅读
摘自：一、模型：① 现有8个小球，对小球进行编号，依次为a、b、c、……、g、h。② 将编号后的8个小球分成三组，分组情况如下： ■ 第一组：[a, b, c] ■ 第二组：[d, e] ■ 第三组：[f, g,
一个电脑小白的自我成长之路。1.常见的距离算法1.1欧几里得距离（Euclidean Distance）公式如下：标准欧氏距离的思路：现将各个维度的数据进行标准化：标准化后的值 = ( 标准化前的值 － 分量的均值 ) /分量的标准差，然后计算欧式距离欧式距离的标准化（Standardized Euclidean distance）公式：1.2马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distan
转载
2023-12-06 16:00:45
105阅读
边缘检测学习目标了解Sobel算子，Scharr算子和拉普拉斯算子掌握canny边缘检测的原理及应用1 原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示：图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘
1.并行处理机制DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络
转载
2023-08-07 23:59:07
293阅读
机器学习中的模型合并（model combination）可以通过「合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的」。模型合并往往被认为是集成学习（ensemble learning）的一个子领域，但其实也可以被单独拿出来讨论，作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随
转载
2023-12-12 22:59:45
145阅读
TensorFlow算子融合 TensorFlow的特点： 真正的可移植性 引入各种计算设备的支持，包括CPU，GPU，以及能够很好的运行在各种系统的移动端 多语言支持 支持C++，python，R语言等 高度的灵活性和效率 边学习边体验 支持 由谷歌提供支持，谷歌希望其可以成为机器学习研究和开发人
转载
2021-07-10 06:20:00
799阅读
2评论
这是一篇pytorch与cuda结合的~~ 用PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式：JIT、Setuptools、CMake。代码地址 https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example运行环境NVIDIA Driver: 418.116.00CUDA: 11.0Python: 3.7.3PyTorch: 1.7.0+cu11
转载
2024-02-05 14:56:02
100阅读
spark-聚合算子aggregatebykey Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". This function can return a differ
转载
2018-12-23 10:40:00
181阅读
2评论
无论是在区块链刚刚被认识的早期阶段，抑或是经历了多次洗牌的当下阶段，很多人对于区块链的认识依然是不全面的。在很多人的眼中，所谓的区块链，只不过是他们实现暴富梦想的工具，割韭菜，打概念，成为了他们投身到区块链的既定动作。很显然，在这样一种狂热且激进的思想的引领下，区块链的发展进入到了不健康，不理性的发展周期里。 究其原因，对于区块链的本质和内涵缺少一个完整且全面的认识，无疑是一个关键原因所在
典型的图像融合方法也是比较简单的图像融合方法，但也是目前应用最广泛的图像融合方法。 目前，常用的颜色模型一种是通常采用的红、黄、绿(RGB)三原色模型。另外一种广泛应用的颜色模型是强度、色调、饱和度(IHS) 颜色模型。IHS颜色模型适合于人的直觉的配色方法，因而成为彩色图像处理最常用的颜色模型。强度表示光谱的整体亮度大小，对应于图像的空间分辨率，色调描述纯色的属性，决定与光谱的主波长，是光谱在质
1. 概述先看两个例子，拍摄花、昆虫等照片时，背景拍的比较模糊，突出被拍物。但当拍摄纪念照、风景等照片时，却会把背景拍摄得和被拍对象一样清晰。这两者就是不同景深。前者为浅景深，拍摄聚焦到被拍物上，只能拍清一小段距离，被拍物前后的景色都被虚化，清晰范围较小。而后者为大景深，清晰范围较大。 浅景深大景深 景深(depth of field)定义：摄影机镜头或其他成像器前沿能够取得清晰图像的成像
作者 | 应知 编辑 | 汽车人研究生进行无人机控制导航时，使用GNSS/Mag/IMU等传感器进行组合导航定位，用于计算无人机的姿态。本文主要介绍ESKF算法在多传感器融合中的应用，详细记录和推导ESKF状态传播方程，并更详细解释观测方程及其物理意义，直观的解释SLAM-IMU状态预测方程的关系，用于算法学习研究。EKF算法过程简单理解：通过I
转载
2024-05-10 16:03:10
784阅读
身为公司的业务人员，你会不会也有这样的困扰。打开大数据量的文件时，会不由自主地在哼出，等待，是漫长的等待~获得数据太麻烦了，每次都要找IT小哥帮忙，太为难社恐人了。只能通过微信、QQ或邮件共享，总是害怕在哪一环节不小心泄露了公司的秘密。我曾经也被这个问题困扰了很久，直到我遇到了Smartbi的Excel融合分析。这是何方神圣？Smartbi的Excel融合分析给你开外挂，让工作如有神助。Smart
转载
2024-10-17 08:48:55
41阅读
