elif self.cfg.MODEL.ATSS.POSITIVE_TYPE == 'ATSS':
# 注意：以下的过程都是对于一张图片来操作的
num_anchors_per_loc = len(self.cfg.MODEL.ATSS.ASPECT_RATIOS) * self.cfg.MODEL.ATSS.SCALE
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2024-07-04 18:18:59
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在具体使用pytorch框架进行训练的时候，发现实验室的服务器是多GPU服务器，因此需要在训练过程中，将网络参数都放入多GPU中进行训练。 正文开始： 涉及的代码为torch.nn.DataParallel，而且官方推荐使用nn.DataParallel而不是使用multiprocessing。官方代码文档如下：nn.DataPa
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2023-08-22 14:20:11
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# 如何实现“pytorch_tabnet”
## 介绍
欢迎来到这篇教程！在本文中，我将教你如何实现“pytorch_tabnet”。作为一名经验丰富的开发者，我将会带你一步步完成这个任务。首先，让我们看一下整个流程的步骤：
## 流程步骤
下面是我们要完成的任务的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装 pytorch_tabnet |
| 2 |
原创
2024-03-20 06:27:47
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在这篇博文中，我们将探讨当我们需要执行“pip 更新pytorch_tabnet”时可能遇到的问题以及如何解决它。我们将涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等方面的内容。
### 环境准备
在进行任何操作之前，我们首先需要确保环境的兼容性。以下是技术栈对照表，展示了与 `pytorch_tabnet` 相关的库及其对应的版本。
| 库名 | 推荐
论文名称：《TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.07442 相关代码：https://github.com/dreamquark-ai/tabnet Pytorch版本（目前star:778）《TabNet: Attentive Interpretable Tabular
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/rmb_classification/人民币 二分类实现 1 元人民币和 100 元人民币的图片二分类。前面讲过 PyTorch 的五大模块：数据、模型、损失函数、优化器和迭代训练。数据模块又可以细分为 4 个部分：数据收集：样本和标签。数据划分：训练集、
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2024-09-30 13:18:47
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前言是基于 DLPerf 测试框架总体测试过程的踩坑总结。目录前言环境 （Environment）系统NGC 容器Feature support matrixNVIDIA/DeepLearningExamples 踩坑物理环境运行安装依赖apex 包容器环境运行多机血泪史docker 容器连通问题IB 驱动rn50混合精度PyTorch Official examples/im
莫烦PyTorch教程笔记整理 文章目录一、PyTorch神经网络基础1.Torch和Numpy2.变量2.激励函数二、搭建简单的神经网络1.回归2.分类3.搭建网络的两种方法4.模型的保存和提取5.批训练 一、PyTorch神经网络基础1.Torch和NumpyTorch中的tensor与Numpy中的数组非常类似，二者的基本操作类似，可以相互转换： 将Numpy数组转换为Torch的tenso
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2023-10-08 16:38:36
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安装tensotflow、pytorch更改下载源：（国外的服务器下载很慢）安装CUDA9.0安装cuDNN v7.0安装Anaconda卸载anaconda打开Jupyter Notebook:Anaconda虚拟环境安装tersorflow-gpu版本：卸载tensorflow安装pytorch 更改下载源：（国外的服务器下载很慢）也可以不用系统去选择，手动选择China里面的源安装CUDA
在本博文中，我将为大家详细说明如何使用 PyTorch 实现 TabNet，我们将从环境准备开始，逐步探讨集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。通过这些内容，您将能够掌握 PyTorch 版本的 TabNet 的使用与配置。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确认我们的开发环境兼容性。以下是适用于 PyTorch 和 TabNet 的技术栈兼容性信息：
```bash
# 安装
目录PyTorch主要组成模块1. 深度学习流程（1）机器学习流程（2）深度学习流程2. 基本配置3. 数据读入(1) 可以直接用PyTorch的子模块torchvision准备好的数据(2) 自定义Dataset类进行数据读取及初始化4. 模型构建（1）神经网络的构造（2）神经网络中常见的层1. 不含模型参数的层2. 含模型参数的层3. 常见的神经网络的一些层5. 模型初始化（1）torch.
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2024-03-07 13:16:44
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现在大多数人都开始选择接触高科技产品，其中电脑就是一个非常常见的事物，但是对于电脑这种东西，有些人还是无法理解一些比较常识的东西，比如回车键这个名字究竟是怎样由来的？如果你有台属于自己的电脑或者你的家庭有一台电脑的话，你会发现这个键和其他的键相比使用次数多得多。如果按照这个按键上面“enter”这个英文字母的翻译的话就是起到输入作用。其实这种了解它的来历，我们需要先从机械英文打字机说起，在这种设备
包含主要 Python 发行版中的标准库的 Python 代码的编码约定。1.代码缩进（1）每个缩进需要使用 4 个空格。一般使用一个Tab键。Python 3 不允许混合使用制表符和空格来缩进。python 2 使用 tabs 和空格的组合缩进方式应该转换为专门使用空格缩进。延续行应该使用 Python 的隐式行在括号、括号和大括号内进行垂直对齐，或者使用悬挂缩进。使用悬挂缩进时，应考虑以下因素
Pytorch 学习记录什么是PytorchPyTorch是一个基于python的科学计算包，主要针对两类人群：1.作为NumPy的替代品，可以利用GPU的性能进行计算 2.作为一个高灵活性、速度快的深度学习平台 PyTorch 是Torch7 团队开发的，从它的名字就可以看出，其与Torch 的不同之处在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。所谓“Python first”，同样说
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2023-08-13 22:25:23
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SVM获取数据阵和标签表选择αj剪辑变量坐标下降的方法，将原来的N个阿尔法利用坐标下降的方法简化为两个计算W可视化分类结果计算径向基核函数创建一个对象，用全局变量计算误差根据最大步长选择j将误差放在echache中作为全局变量储存完整的SMO优化过程完整的SMO算法测试径向基核函数的分类再看文本分类，先转化为向量处理所有文本的数据和标签利用SMO算法求解 # -*- Coding: UTF-8
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2024-09-23 14:36:40
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TORCH.TENSOR.SCATTER_Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor把src里面的元素按照index和dim参数给出的条件，放置到目标tensor里面，在这里是self。下面为了讨论方便，目标tensor和self在交换使用的时候，请大家知道，在这里指的是同一个tensor.注意：这里self, index, src
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2023-12-13 21:32:19
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1、Autograd 求导机制 我们在用神经网络求解PDE时， 经常要用到输出值对输入变量（不是Weights和Biases）求导； 例如在训练WGAN-GP 时， 也会用到网络对输入变量的求导，pytorch中通过 Autograd 方法进行求导，其求导规则如下：1.1当x为向量，y为一标量时
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2023-07-25 21:58:52
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最近有个小项目要搞姿态识别，简单调研了一下2D的识别：基本上是下面几种（单人）single person
直接关键点回归heatmap，感觉其实就是把一个点的标签弄成一个高斯分布（多人）multi person
自顶向下：先把人圈出来，再针对单个人做检测自底向上：把所有关键点弄出来，再聚合适配到个人这个不是本文重点，笔者也还没吃透，可以看这篇综述：Deep Learning-Based Human
机器学习AI算法工程 公众号：datayx随着深度神经网络的不断发展，DNN在图像、文本和语音等类型的数据上都有了广泛的应用，然而对于同样非常常见的一种数据——表格数据，DNN却似乎并没有取得像它在其他领域那么大的成功。参加过Kaggle等数据挖掘竞赛的同学应该都知道，对于采用表格数据的任务，基本都是决策树模型的主场，像XGBoost和LightGBM这类提升（Boosti
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2022-05-16 13:13:56
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[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 文章目录[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计0x00 摘要0x01 分布式RPC框架1.1 RPC 框架1.2 PyTorch RPC 四大支柱1.3 RRef1.3.1 假设条件1.3.2 同步调用1.3.2 异步调用0x02 示例0x03 前向传播期间的 Autograd
