卷积操作框在上一层移动，卷积操作生成下一层的每一个点 给不同的k(x,y)可以生成图片上不同的层最上面的x是b张图片三个通道，每个通道28*28 onek是一个kernel,knernel有三个通道，每个通道3*3multi_kernel是多个kernel，16个kernel，每个3个通道，每个通道3*3最左边的是原始一张图的三个通道rgb，他们和第二列k1（kernel1）进
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2023-08-08 14:05:06
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文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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PyTorch Upsample() 函数实现上采样import torchimport torch.nn as nninput = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1,1,2,2)print(input)m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bicubic', align_corners=True)m(input)输出结果如下：tensor([[[[1., 2.],
原创
2021-08-10 14:48:49
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PyTorch Upsample() 函数实现上采样import torchimport torch.nn as nninput = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1,1,2,2)print(input)m =
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2022-04-18 17:50:36
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Upsample（上采样，插值）Upsampletorch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)Upsamples a given multi-channel 1D (temporal), 2D (spatial) or 3D (volumetric)
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2023-07-24 15:27:13
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文章目录随机数种子和生成器状态seedmanual_seedinitial_seedget_rng_stateset_rng_statepytorch 内置的随机数生成器bernoulli (伯努利分布)multinomial （多项分布）normal （正态分布）Poisson （泊松分布）rand （区间[0,1)上的均匀分布）rand_like （区间[0,1)上的均匀分布、输出张量大小同
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2023-08-22 08:39:22
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由于我们不能将大量数据一次性放入网络中进行训练，所以需要分批进行数据读取。这一过程涉及到如何从数据集中读取数据的问题，pytorch提供了Sampler基类【1】与多个子类实现不同方式的数据采样。子类包含：Sequential Sampler（顺序采样）Random Sampler（随机采样）Subset Random Sampler（子集随机采样）Weighted Random Sampler（
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2023-09-01 21:46:24
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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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2023-12-29 18:53:43
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# PyTorch 上采样 Mask 的应用
## 引言
在计算机视觉领域，上采样（Upsampling）是一个常见的技术，它的主要作用是将低分辨率的图像或特征图提升到更高的分辨率。在许多应用中，比如语义分割和目标检测中，上采样用于恢复特征图的空间尺寸，以便进行更精确的预测。本文将介绍如何使用PyTorch进行上采样，特别是当使用掩膜（Mask）时，以及相关的代码示例。
## 上采样的概念
# 实现 PyTorch 上采样（BP）
在计算机视觉和深度学习中，图像的上采样（Up Sampling）是一项重要的技术。在PyTorch中，我们可以使用多种方法来实现图像的上采样，比如结果图像更清晰的反向传播（BP, BackPropagation）过程。本文将引导你实现这一过程，包括每一步需使用的代码以及详细解释。下面是整个过程的步骤表：
| 步骤 | 描述
# 实现 PyTorch 上采样层的指导
在深度学习中，上采样是一个常见的操作，尤其是在生成对抗网络（GAN）和图像分割任务中。PyTorch 提供多种上采样方法，本文将指导您使用 PyTorch 实现上采样层，帮助您建立对这一概念的理解。
## 流程概述
在实现的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
# 使用 PyTorch 实现音频上采样
在深度学习和音频处理领域，音频上采样是一项常用的技术，它可以将低采样率音频信号转换为更高采样率的音频信号。对于刚入行的开发者来说，PyTorch 提供了一些方便的工具处理这个任务。本文将引导你通过一系列步骤实现音频上采样，并提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
下面是实现 PyTorch 音频上采样的步骤概览：
| 步骤 | 说
文章 pytorch卷积操作官方文档 这里我们用nn.conv2d来讲解卷积操作。什么是卷积？ 就是卷积核在输入图像上移动，然后将卷积核上与输入图像上对应位置上的值相乘求和。Stride=1使用来控制卷积核的移动步长的。卷积操作示例代码：import torch.nn.functional as F
import torch
# 输入图像(5X5)
input = torch.tensor([
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2023-10-09 22:23:36
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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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# 在 PyTorch 中实现一维上采样
在深度学习中，上采样（Upsampling）是一个重要的操作，常用于图像处理、音频信号处理等任务。在本文中，我们将学习如何在 PyTorch 中对一维数据进行上采样。
## 流程概述
为实现一维上采样，我们将遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 导入必要的库 | 导入 PyTorch 及其相关模块 |
|
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2024-08-28 06:33:12
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torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode=‘nearest’, align_corners=None)函数的参数如下：input (Tensor) – the input tensor size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int]) – output spatial size. scale_factor
原创
2021-08-12 22:31:35
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在机器学习领域，尤其是计算机视觉任务中，对图像进行上采样是一个常见需求。在这里，我将详细记录如何通过 PyTorch 的 `resize` 函数完成上采样工作。随着深入的探讨，我会涵盖背景定位、核心维度、特性拆解等内容。
在过去的几年中，图像处理技术得到了显著提升。从传统的图像处理算法到深度学习的卷积神经网络（CNN）上采样的需求愈加频繁。早期的插值算法，如最近邻插值和双线性插值，虽然简单有效，
# 一维信号上采样在PyTorch中的实现
在信号处理和深度学习中，上采样是一种常用的操作，可以用来增加信号的分辨率或将信号转换为更高的采样率。本文将教你如何使用PyTorch库对一维信号进行上采样。我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------
# PyTorch中的上采样：如何将图像放大两倍
在现代计算机视觉任务中，图像大小的调整是一个常见的需求。而PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了强大的工具来处理各种图像操作。本文将介绍如何使用PyTorch对图像进行两倍上采样，并通过代码示例进行阐述。
## 什么是上采样？
上采样是一种图像处理技术，用于增加图像的分辨率。常用的方法包括最近邻插值、双线性插值等。上采样的目的通常是
原创
2024-08-17 05:07:20
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# PyTorch中的3D上采样
## 介绍
在计算机视觉领域，3D上采样是一种常用的技术，用于将低分辨率的3D体积数据（例如MRI或CT扫描图像）转换为高分辨率的数据。在PyTorch中，我们可以使用各种方法来进行3D上采样，其中包括插值和卷积等。
本文将介绍PyTorch中常用的3D上采样技术，并提供相应的代码示例。
## 3D上采样方法
### 1. 插值
插值是一种常用的3D上采样
原创
2023-08-30 04:12:00
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