一，归一化层概述归一化技术对于训练深度神经网络非常重要。它们的主要作用是让模型的中间层的输入分布稳定在合适的范围，加快模型训练过程的收敛速度，并提升模型对输入变动的抗干扰能力。各种归一化层使用的公式都是一样的，如下所示：其中的 和 是可学习的参数。注意到，当 恰好取标准差，恰好取均值时，归一化层刚好是一个恒等变换。这就能够保证归一化层在最坏的情况下，可学习为一个恒等变换，不会给模型带来负面影响。本
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2024-01-20 05:05:02
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引言暑假在家闲得无聊，但是又不想提前学习研究生的课程，于是就在网上随便看看，然后就想动手实现一个简单的计算图，求解一个表达式的梯度。当然了，底层的数据并不是Tensor，而是一个标量，因为如果数据类型是向量那么求导需要改动的地方就比较多，所以这个只是一个demo。（不过理论上标量拼接起来就可以实现向量求导）计算图的原理解析前向传播前向传播就是构建一组运算顺序，在神经网络中就是从输入层
张量Tensor tensor是pytorch的一种特殊的数据格式，它表示多维数组概括了所有数学意义和计算机意义上的向量形式。Rank/shape概念Rank：表示我们需要多少个索引来访问或引用张量数据结构中包含的元素，即代表维度数Shape(size)：告诉我们每个轴的长度，即每个轴上有多少个数据Rank=len(shape) Shape是很重要的东西，因为它包含了rank,size
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2024-07-05 23:09:36
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# Python图像形状：理解图像形状及其在Python中的应用
*作者：AI助手*
二维卷积层, 输入的尺度是(N, C_in,H,W)，输出尺度（N,C_out,H_out,W_out）的计算方式 这里比
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2024-08-28 15:55:55
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前言最近在由 TensorFlow 迁移至 Pytorch， 不得不说，真的香啊。 在写模型的时候发现 Pytorch 中处理变长序列与 TensorFlow 有很大的不同， 因此此处谈谈我自己的理解。 此外， 我对 LSTM, GRU 进行了二次加工， 将对变长序列的处理封装到内部细节中，感兴趣的可以看看：NLP-Pytorch从 LSTM 谈起[1]首先， 注意到这里LSTM的计算公式
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2023-12-27 08:07:33
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Dense全连接 Deep DNN稠密网络，全连接网络（权重最多，占大头） 卷积 权重少 原因是：卷积核上权重整个图像上是共享的，所以参数少循环神经网络 RNN：专门用来处理带有序列关系模式的数据（天气，故事，自然语言），使用权重共享来减少需要训练的权重的数量 使用思路：不仅要考虑序连接关系还要考虑先后的时间关系 RNN Cell：本质线性层（一个维度映射到另一个维度） 如下图 h0先验值：CNN
在处理 Python 输出图片的形状（shape）问题时，我们常常需要关注图像的尺寸、通道数等重要信息。作为 IT 技术类的专家，本文将详细分析如何解决“python输出图片shape”的过程，并通过不同版块进行结构化展示，以便于读者理解和使用。
## 版本对比
在不同版本的 Python 和其相关库（如 NumPy、PIL、OpenCV）中，输出图像的 shape 方法有所差异，兼容性需特别
# PyTorch 中查看 Loss 的 Shape
在使用 PyTorch 进行深度学习时，确保你了解损失函数（Loss Function）是至关重要的，因为它可以帮助你评估模型的性能。在训练过程中，常常需要查看 loss 的形状（shape）以确保它符合预期。在这篇文章中，我们将探讨如何在 PyTorch 中查看损失的形状，介绍一些基本概念，并通过示例代码来加深理解。
## 什么是 Los
参数空间-梯度更新 网络中所有权重计算损失函数的梯度
AI算法构成Dataset Model Train Infer Deploy
解耦：
模型训练过程中保存的模型文件是包含前向预测和反向传播的过程，
在实际的工业部署则不需要反向传播，因此需要将模型进行导成部署需要的模型格式
配置化： 配置都会包含三个主要内容：数据配置、网络模
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2024-09-07 17:50:54
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# 如何在 PyTorch 中获取 Tensor 的形状
在深入学习深度学习框架 PyTorch 之前，了解基本的操作是非常重要的。Tensor 是 PyTorch 的基础数据结构之一，获取 Tensor 的形状是操作 Tensor 的第一步。本篇文章将帮助你一步一步掌握如何在 PyTorch 中获取 Tensor 的形状。
## 流程概述
以下是获取 Tensor 形状的基本流程：
|
原创
2024-08-10 04:27:22
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# 如何实现“python 图片 shape意思”
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始);
B[导入库];
C[加载图片];
D[获取图片shape];
E(结束);
A-->B-->C-->D-->E;
```
## 2. 具体步骤
### 步骤一：导入库
首先，我们需要导入`numpy`和`
原创
2024-06-15 04:47:56
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# 如何获取Python中图片的形状
在计算机视觉和图像处理领域，了解图像的形状（即高、宽及通道数）是非常重要的。本文将指导你如何在Python中实现这一功能。整个流程非常简单，可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------|
| 1 | 导入必要的库
# Android Shape设置图片
## 介绍
在Android开发中，我们经常需要为View添加背景，可以通过使用Shape Drawable来实现。Shape Drawable是一种可以通过XML定义形状、颜色和边框的可绘制对象。本文将介绍如何在Shape Drawable中设置图片。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建s
原创
2023-12-20 07:14:17
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# Android Shape 图片叠加的实现
在 Android 开发中，叠加图片是常见的需求。尤其是在需要展示用户头像上传的应用中，通常会把用户头像放置在一个形状的叠加层上。本文将介绍如何在 Android 中实现图片的叠加效果，并提供相关代码示例。
## 圆形图片叠加的需求
我们以一个典型的场景为例。当用户上传了一张头像时，我们希望将其显示在一个圆形的形状上，并且可以在这个圆形头像的中
原创
2024-09-15 05:37:13
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