pytorch 常用loss函数整理篇1.Dice Loss1.1 Dice Loss简介1.2 Dice Loss编程实现1.3 其他2.Focal Loss2.1 Focal Loss简介2.2 Multi_class Focal Loss编程实现参考文献 上一篇 pytorch 常用loss函数整理篇（一）介绍了以下几种常用Loss: L1 Loss/平均绝对误差（MAE）L2 Loss
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
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2023-08-07 23:59:07
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大家好，我是老兵。Flink基于流编程模型，内置了很多强大功能的算子，可以帮助我们快速开发应用程序。作为Flink开发老手，大多算子的写法和场景想来已是了然于胸，但是使用过程常常会有一些小小的问题:部分算子长时间未用，忘了用法。。某些场景选择什么算子？如何选择？含糊不清。。工欲善其事，必先利其器！快速高效的使用合适的算子开发程序，往往可以达到事半功倍的效果。想着好记性不如烂笔头这个道理，特此整理一
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2024-06-11 13:25:01
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目录Flink DataStream API概述MapFlatMapFilterKeyByReduceWindowWindowAllWindowReduceIterativeStreamProcessFunction Flink DataStream API概述用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数
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2024-03-22 10:27:58
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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
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2024-02-05 14:56:02
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本文为Pyspark代码Spark版本：Spark-3.2.11. RDD的定义Spark提供了一种对数据的核心抽象，称为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)。这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，并且可以在多次计算时重用。RDD其实就是一个分布在多个节点上的数据集合(一个数据集存储在不同的节点上，每个节点存储数据集的一部分)。RDD的主要特征
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2023-08-11 18:02:10
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在信号处理中，经常要研究两个信号的相似性，或者一个信号经过一段时间延迟后自身的相似性，以便实现信号检测、识别与提取等。可用于研究信号相似性的方法称为相关，该方法的核心概念是相关函数和互相关函数。1 相关函数定义无限能量信号，信号x(n)与y(n)的互相关函数定义为等于将x(n)保持不动，y(n)左移m个抽样点后，两个序列逐点对应相乘的结果。当x(n)与y(n)不是同一信号时，rxy中的x、y顺序是
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2023-08-23 23:18:36
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什么是互相关函数互相关函数是用于衡量两个信号之间的相似程度的一种方法。在信号处理领域中，互相关函数被广泛应用于模式识别、语音处理等领域。它可以帮助我们分析两个信号之间的关系，从而找到它们之间的相似性。互相关函数的计算方法在信号处理中，互相关函数通常被表示为两个信号之间的卷积。具体来说，互相关函数 其中， 和 分别表示两个信号在时刻 的值， 表示时间偏移量。当 举个例子，假设有两个信号 和 ：
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2023-12-25 21:54:29
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在面向对象中,类和类之间也可以产生相关的关系类中的关系: 依赖关系是最轻的,最重的是继承关系,关联关系是比较微妙的依赖关系执行某个动作的时候,需要xxx来帮助完成这个操作,此时的关系是最轻的.随时可以更换另外一个东西来完成此操作1 class Person:
2 def f1(self,tools): # 通过参数的传递把另外一个类的对象传递进来
3 tools
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2023-12-07 22:09:32
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Spark常用算子分析与应用1、算子概述什么是算子
英文翻译为：Operator（简称op）狭义：指从一个函数空间到另一个函数空间（或它自身）的映射。广义：指从一个空间到另一个空间的映射通俗理解：指事物(数据或函数)从一个状态到另外一个状态的过程抽象。实质就是映射，就是关系，就是变换。算子的重要作用
算子越少，灵活性越低，则实现相同功能的编程复杂度越高，算子越多则反之。
老手
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2023-12-25 13:01:08
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互相关运算和卷积运算是两种常用的图像处理方法。它们都是用于在图像处理中进行滤波操作的。1. 互相关运算互相关运算是一种基于滤波的图像处理方法，它用于对图像进行平滑和增强等操作。在互相关运算中，我们将一个滤波器（也称为卷积核或核函数）应用于图像的每个像素，以产生一个输出图像。互相关运算的计算公式如下：其中， 表示输入图像， 表示输出图像，下面是一个简单的例子，展示了如何使用 PyTorch 实现互相
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2023-11-27 22:26:29
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在信号处理中，经常要研究两个信号的相似性，或者一个信号经过一段时间延迟后自身的相似性，以便实现信号检测、识别与提取等。可用于研究信号相似性的方法称为相关，该方法的核心概念是相关函数和互相关函数。1 相关函数定义无限能量信号，信号x(n)与y(n)的互相关函数定义为等于将x(n)保持不动，y(n)左移m个抽样点后，两个序列逐点对应相乘的结果。当x(n)与y(n)不是同一信号时，rxy中的x、y顺序是
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2023-08-23 23:15:30
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.一 .前言二 .算子操作2.1. map2.2. flatMap2.3. mapPartition2.4. filter2.5. reduce/groupBy2.6. reduceGroup/groupBy2.7. aggregate2.8. join2.9. union2.10. rebalance2.11. hashPartition2.12. sortPartition2.13. key
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2024-07-22 20:05:38
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在做毕设的时候需要实现一个PyTorch原生代码中没有的并行算子，所以用到了这部分的知识，再不总结就要忘光了= =，本文内容主要是PyTorch的官方教程的各种传送门，这些官方教程写的都很好，以后就可以不用再浪费时间在百度上了。由于图神经网络计算框架PyG的代码实现也是采用了扩展的方法，因此也可以当成下面总结PyG源码文章的前导知识吧 。第一种情况：使用PyThon扩展PyTorch
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2023-10-25 22:33:52
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参照官方教程，实现pytorch自定义算子。主要分为以下几步：改写算子为torch C++版本注册算子编译算子生成库文件调用自定义算子一、改写算子这里参照官网例子，结合openCV实现仿射变换，C++代码如下：点击展开warpPerspective.cpp#include "torch/script.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
torch::Tensor w
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2023-05-26 16:40:55
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本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识。其实OpenCv
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2023-07-29 18:30:13
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最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。所有的代码都放在了github上，地址是：https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example完整流程下面我们就来详细了解一下PyTorch是如何调用自定义的CUDA算子
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2023-11-15 19:32:26
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Tensorrt自定义算子实现步骤目的这篇文章主要是用于记录tensorrt自定义算子的过程.这里采用的是torch2trt直接转换的方式.实验思路:造一个pytorch中支持的操作,但是tensorrt中不支持的,也是说用torch2trt不能直接转换过去的算子,然后通过自定义一个插件实现跟torch中一样的功能,然后再用torch2trt接口就能转换成功了.下面是具体步骤在模型中造一个自定义的
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2023-11-07 00:10:25
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# 互相关 python
## 什么是互相关？
在信号处理和统计学中，互相关（cross-correlation）是一种衡量两个序列之间相似程度的方法。它表示了两个序列之间的相关性，可以用来发现它们之间的线性关系。在机器学习、数字信号处理和时间序列分析中，互相关是一个非常重要的工具。
互相关的计算公式如下：
$$
R_{xy}[k] = \sum_{n=-\infty}^{\infty}
原创
2024-05-16 07:27:52
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互相关的计算是信号处理和数据分析中的重要工具，特别是在处理时间序列数据或多信号数据的相似性时。使用 Python 进行互相关的分析，不仅能够提高数据处理能力，还可以帮助我们更好地理解各个信号之间的关系。本文将详细描述解决互相关分析相关问题的整个过程。
### 背景定位
在实际使用中，我们常常会遇到信号之间的相关性计算需求。例如，在金融数据分析或生物信号处理领域，分析两个时间序列间的关系显得尤为
