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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# 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中的反卷积上采样
反卷积（Deconvolution），又称为转置卷积（Transpose Convolution），是一种常用的上采样技术。在图像处理和计算机视觉领域，反卷积可以将小尺寸的特征图转换为更大的特征图。本文将详细介绍如何使用PyTorch进行反卷积上采样，运用代码示例帮助读者加深理解，并通过状态图和流程图展示整个过程。
## 什么是反卷积？
反卷积的核心思想是
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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卷积层由一组可学习的滤波器（也称为卷积核或过滤器）组成的层，用于提取输入数据的特征import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d,ReLU
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard impo
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2024-10-12 08:32:42
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卷积层由一组可学习的滤波器（也称为卷积核或过滤器）组成的层，用于提取输入数据的特征import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d,ReLU
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard impo
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2024-10-12 08:31:19
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笔者最近在研究 pytorch 代码的一些细节实现，在看到 转置卷积 这一概念的实现时，花了很长时间才搞懂。原因有两个：1.网上很多资料都是讲解 转置卷积 这一数学运算的，但是基本没有详细讲 pytorch 转置卷积函数的传入参数是怎么得到结果的。2当你尝试去看源码时却发现，python源码只是定义了接口，真正的计
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2023-11-12 09:19:40
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# Python图像两倍下采样
## 简介
图像处理是计算机视觉中的重要任务之一，而下采样是图像处理中常用的技术之一。下采样是指减小图像的分辨率，通常用于缩小图像的大小和减少计算量。本文将介绍Python中如何实现图像的两倍下采样，并提供相应的代码示例。
## 什么是两倍下采样
两倍下采样是指将图像的高度和宽度都缩小一半。例如，对于一个分辨率为640x480的图像，经过两倍下采样后，图像的
原创
2023-08-13 08:21:16
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pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下：class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True)
class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kern
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2023-11-26 15:29:51
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函数原型resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None)比较关键的是rule,closed,label下面会随着两
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2023-07-06 22:10:04
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在深度学习的计算机视觉领域，PyTorch 提供了对卷积及反卷积操作的强大支持。反卷积操作常用于图像上采样，例如，生成对抗网络（GANs）中的生成模块。此外，反卷积可以帮助改善模型在图像细节增强方面的性能。下面将通过各个方面详细记录如何在 PyTorch 中实现反卷积的 n 倍上采样。
### 环境配置
在进行 PyTorch 反卷积上采样之前，首先需要正确配置Python环境。以下是所需的步
# Redis内存两倍
## 简介
Redis（Remote Dictionary Server）是一种高性能的键值存储数据库，常用于缓存、队列和发布/订阅系统。它以内存为主要存储方式，具有快速读写能力和丰富的数据结构支持。
然而，Redis的内存使用情况通常是数据量的两倍或更多，这是因为Redis在内存中维护了多个数据副本和索引，以提高读取和写入的性能。这篇文章将深入探讨Redis内存两倍
原创
2023-08-16 07:42:35
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实现"android 两倍图"的流程如下：
1. 在res目录下创建一个新的文件夹，命名为“drawable-xhdpi”。
2. 将需要的图片文件复制到“drawable-xhdpi”文件夹中。
3. 在XML布局文件中使用ImageView来显示图片。
下面是每一步需要做的事情以及对应的代码：
### 步骤一：创建drawable-xhdpi文件夹
首先，我们需要在res目录下创建一个
原创
2024-01-14 07:38:55
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命令补充docker信息与帮助docker version 和 docker infodocker --help 查看所有docker命令列表docker --help run/commit/... 查看指定docker命令用法镜像命令本机镜像列表 docker images -a 列出本机所有镜像（包括中间层） -q 只显示镜像ID --digests 显示镜像的摘要信息 --no-trunc
贴出一些参考的文章： 1.iPhone屏幕尺寸、分辨率及适配一.切图常说的”@1X @2X @3X”苹果IOS程序开发不同分辨率的设备统一为一个尺寸而标记的。@3X就是@1X分辨率的3倍。例如，iPad2 是768 x 1024，iPad Retina 是1536 x 2048，开发时都按 768 * 1024 操作。但实际上两者有一倍差异。为了达到最佳效果，使用的图片大小不一样。这时候就用同一
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2024-07-14 11:02:53
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# 使用 PyTorch 实现上采样为 2 倍大小
PyTorch 是一个强大的深度学习框架，具有灵活的张量操作和自动微分功能。在计算机视觉中，上采样是一个常见的操作，目的是增加图像的分辨率。例如，我们可能希望将输入图像的尺寸扩大为其原始大小的两倍。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现这一功能。
## 整体流程
在进行操作之前，让我们首先明确整个流程。下表展示了步骤：
| 步骤 |
一、图像卷积1.互相关操作（卷积运算） 严格意义来说，输入与核的计算叫做互相关，是将滤波器进行镜像翻转再进行计算的。但习惯上称为卷积。 卷积的计算过程是，给定卷积核在输入图片上从左到右从上到下滑动，卷积核框取图片对应大小进行各元素相乘再相加得到输出特征图的一个元素。 输出特征图大小计算公式： outputsize=([(IN_h- K_h+2padding)/step]+1,[(IN_w- K_w
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2024-02-19 11:12:05
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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
文章目录1. 理论介绍1.1. 深度卷积神经网络（AlexNet）1.1.1. 概述1.1.2. 模型设计1.2. 使用块的网络（VGG）1.3. 网络中的网络（NiN）1.4. 含并行连结的网络（GoogLeNet）1.5. 批量规范化1.6. 残差网络（ResNet）1.7. 稠密连接网络（DenseNet）2. 实例解析2.1. 实例描述2.2. 代码实现2.2.1. 在FashionMN
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2024-10-09 06:54:16
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# 使用 PyTorch 实现 2 倍上采样的反卷积操作
在计算机视觉和深度学习中，上采样是一项重要操作，常用于将低分辨率图像转换为高分辨率图像。反卷积（Deconvolution）或转置卷积（Transposed Convolution）是实现上采样的一种有效方法。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现反卷积进行 2 倍上采样，并给出相应的代码示例。
## 反卷积的基本概念
反卷积通常用
原创
2024-08-10 04:28:01
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