目录1--ResNet50介绍1-1--Stem Block环节1-2--Stage环节1-3--ResNet50核心代码：2--SENet介绍3--SEResNet50介绍4--实例之使用SEResNet50实现数据集CIFAR10分类5--参考1--ResNet50介绍分析：上图为ResNet50的整体结构，除Input和Output环节外，还包含5个环节：Stem Block环节、Stage
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2024-01-17 10:46:17
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第二章 PyTorch基础PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow、Keras等框架，但自发布之日起，其关注度就在不断上升，目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。PyTorch采用Python语言接口来实现编程，非常容易上手。它就像带GPU的Numpy，与Python一样都属于动态框架。PyTor
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2023-09-09 22:29:17
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# PyTorch实现Inception模块
## 引言
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种非常重要的模型。然而，传统的CNN模型通常在处理图像数据时需要考虑不同尺寸的特征，这就涉及到合并和分支的问题。为了解决这个问题，Google的研究人员提出了Inception模块，它能够有效地处理不同尺寸的特征，并在图像分类和目标检测任
原创
2023-08-17 11:52:54
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目录1. 结构1.1. 与门门控1.2. Latch门控clk与Latch的竞争——还是毛刺！1.3. 触发器门控clk与触发器的竞争——还是毛刺！2. RTL实现 时钟的不断翻转会产生很大的翻转功耗，因此在某个模块不工作时及时地停下时钟常见的一种低功耗手段。顾名思义就是为时钟输入增加一个使能en，详情如下芯片设计进阶之路——门控时钟6.4 Verilog RTL 级低功耗设计（下）FPGA设计
0.背景对于如机器翻译、语言模型、观点挖掘、问答系统等都依赖于RNN模型，而序列的前后依赖导致RNN并行化较为困难，所以其计算速度远没有CNN那么快。即使不管训练的耗时程度，部署时候只要模型稍微大点，实时性也会受到影响。Tao Lei等人基于对LSTM、GRU等模型的研究，提出了SRU模型。在保证速度的前提下，准确度也是没有多少损失。1.SRUTao Lei等人通过将每一时间步的主要计算部分，优化
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2024-03-25 17:45:45
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PyTorch实现SqueezeNet的Fire模块。
原创
2022-08-20 00:36:06
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import torchimport torch.nn as nnfrom torch.nn import Parameterfrom torch.nn import initfrom torch import Tensorimport mathclasse nn.LSTM""" def ...
原创
2023-01-20 09:42:08
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计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并自动求导；然而对于大规模的网络，autograd太过于底层。
在构建神经网络时，我们经常考虑将计算安排成层，其中一些具有可学习的参数，它们将在学习过程中进行优化。
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2023-07-13 06:13:31
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神经网络(Nueral Networks) 是由对数据进行操作的一些 层(layer) 或 模块(module) 所组成，而PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类，在调用或自定义时均需继承 nn.Module 类。同时 torch.nn 包为我们提供了构建神经网络所需的各种模块，当然一个神经网络本身也是一个由其他 模块/层 组成的模块，这种嵌套结构就允许我们构建更为复杂的网络
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2024-01-28 03:22:48
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# PyTorch实现多头注意力模块
深度学习的进步在于能够模拟复杂的数据模式，其中多头注意力机制是当前自然语言处理和计算机视觉中的重要技术之一。多头注意力是Transformer模型的核心成分，通过并行处理信息来提高模型的表现力和效率。本文将通过PyTorch框架实现一个简单的多头注意力模块，逐步带你了解这个机制的原理和实现过程。
## 1. 多头注意力基础
在理解多头注意力之前，我们需要
原创
2024-09-26 06:10:39
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目录机器学习与深度学习基本步骤pytorch模型训练基本流程基本参数设置数据读入自定义数据类从本地读入数据数据分批加载图片数据查看模型构建Module构造神经网络自己构造Layer构造模型模型初始化常用损失函数模型训练、验证与测试训练过程验证/测试过程优化器实例：FashionMNIST时装分类基本库准备数据加载定义数据格式转化数据读入数据加载数据验证CNN模型构建模型训练定义损失函数定义优化器
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2024-01-24 16:47:06
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您今天与之交互的许多服务都依赖于机器学习（ML）。从在线搜索和产品推荐到语音识别和语言翻译，这些服务都需要ML模型来进行预测。随着ML进入更多服务领域，您将面临以下挑战：获得辛勤工作的结果，并快速可靠地将模型部署到生产环境。随着使用这些服务的人数的增加，确保这些模型同时安全可靠地向数百万用户提供低延迟预测变得更具挑战性。开发人员使用许多不同的开源框架进行模型开发。在过去的几年中，PyTorch已成
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2024-05-31 19:29:13
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pytorch以及其在DNN、CNN里的基本应用（代码均有含个人理解的较详尽注释）参考：tensor和Variable库的导入：前言：torch和numpy构造tensor<——————>构造ndarraytensor的一些基本计算<——————>ndarray的一些基本计算Variable：变量Variable的一些属性pytorch里的损失函数导入库哪些函数：示例：神
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2023-09-06 20:00:29
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前言：前面介绍了如何自定义一个模型——通过继承nn.Module类来实现，在__init__构造函数中申明各个层的定义，在forward中实现层之间的连接关系，实际上就是前向传播的过程。事实上，在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的，我前面说过，pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的，这里和keras是不一样的。前面介绍过，我们当然也可以直
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2023-12-01 19:40:32
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二、PyTorch主要组成模块1. 深度学习的步骤1）数据预处理：通过专门的数据加载，通过批训练提高模型表现，每次训练读取固定数量的样本输入到模型中进行训练2）深度神经网络搭建：逐层搭建，实现特定功能的层（如卷积层、池化层、批正则化层、LSTM层等）3）损失函数和优化器的设定：保证反向传播能够在用户定义的模型结构上实现4）模型训练：使用并行计算加速训练，将数据按批加载，放入GPU中训练，对损失函数
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2023-11-27 08:50:26
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# PyTorch 模块命名指南—初学者入门
作为一名刚入行的开发者，学习如何在 PyTorch 中创建和命名模块是理解深度学习模型构建的基础。本文将为你提供一条清晰的路径，帮助你熟悉 PyTorch 模块的整体命名过程，并且提供具体的代码示例。
## 流程概述
在创建 PyTorch 模块时，通常遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|:---:|:---|
| 1 | 导入必要的
# RFB模块在PyTorch中的应用
## 引言
随着深度学习技术的迅猛发展，各种模块和网络架构层出不穷。其中，RFB（Receptive Field Block）模块因其在目标检测与图像分割中的良好表现而引起了广泛关注。RFB模块的核心思想是通过增加感受野的大小，以获取更丰富的上下文信息，进而提升模型的表现。本篇文章将详细介绍RFB模块的原理、结构及其在PyTorch中的实现，并提供代码示
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录一、SPP的应用的背景二、SPP结构分析三、SPPF结构分析四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析（内含注释分析） 一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？通常来说，我们有以下几种方法：（1）对输入进行
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2024-07-19 06:18:39
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hub 模块概述代码实现
概述PyTorch Hub 是一个简易 API 和工作流程. 为复现研究提供了基本构建模块, 包含预训练模型库.PyTorch Hub 还支持 Colab, 能与论文代码结合网站 Paper With Code 集成, 用于更广泛的研究.PyTorch Hub 的使用非常简单, 无需下载模型, 只需要敲torch.hun.load()就完成了
代码
原创
2021-02-28 03:24:55
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