度量学习是学习一种特征空间的映射，把特征映射到具有度量属性的空间中，所谓度量属性是指在某种度量距离（可以是欧氏距离、余弦相似性等）下类内距离更小，类间距离更大。有了这种属性之后，就可以仅根据特征间的距离来判断样本是否属于同一类，常用在少样本学习任务中，解决由于样本数量少而无法或不足以建立从特征到类别的参数化映射的问题。有一个开源的度量学习库pytorch-metric-learning，集成了
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2024-10-15 11:08:14
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分类任务部分半监督一.Mixmatch（NeurIPS2019）论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.02249Code:https://github.com/YU1ut/MixMatch-pytorch1.对有标数据进行增强 2.给无标数据一个人工标签。通过对一个无标数据增强K次并输入模型得到预测结果，对K次结果进行平均并锐化（Sharpen），得到人工标签。值得注意的
开箱即用（Pretrained Models + Easy API）模型种类多、覆盖广社区活跃，维护频繁适合科研和工程落地结合使用。
PyTorch学习笔记 5.torchvision加载数据集一、简介二、安装三、加载models1. 加载 resnet34四、加载数据集示例1： 加载MNIST示例2：加载Fashion-MNIST
原创
2022-06-28 11:28:47
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1.PipenvPipenv 是 Kenneth Reitz 的业余项目，旨在将其他软件包(例如 npm 和 yarn)整合到 Python 里。它不需要安装 virtualenv, virtualenvwrapper，不用管理 requirements.txt 文件，并且不用确保依赖版本的可复现性。通过 Pipenv，你可以在 Pipfile 中指定依赖项。该工具可生成一个 Pipfile.lo
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2024-08-19 20:55:38
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作者：Edison_GPyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。转自《机器之心》近日，PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11，此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成，由 434 位贡献者完成。此外，本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchData 和 functorch 的 Beta
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2024-03-14 08:39:10
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Pytorch学习Tensor张量tensor是pytorch里面的数据类型标量，向量和矩阵三个其实都是张量，标量是零维的张量，向量是一xt_
原创
2022-12-26 19:30:34
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1、线性模型用于建立输入与输出特征之间的线性关系，假设输入与输出特征存在一个线性关系。目标是通过学习不断的更新权重参数，使损失函数越来越小，预测值和真实值越接近。在这里插入图片描述可以看出，当权重位2.0的时候，loss是最小的import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_data = [1.0,2.0,3.0]
y_data = [2
原创
2024-08-16 11:06:52
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torch.Tensor是这个包的核心类。如果设置它的属性.requires_grad为True，那么它将会追踪对于该张量的所有操作。当完成计算后可以通过调用.backward()，来自动计算所有的梯度。这个张量的所有梯度将会自动累加到.grad属性.>>> x=torch.ones(2,2)>>> >>> xtensor([[1., 1.], [1., 1.]])>>> >>>...
原创
2021-09-02 15:19:00
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定义：学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。 学习率的大小对训练的影响 （1）参数-损失 &n
pytorch常用的库函数sklearn(安装顺序：Numpy --> Scipy --> matplotlib --> sklearn)Numpy引用常用方法/函数的名字.ndim ：维度 .shape ：各维度的尺度 （2，5） .size ：元素的个数 10 .dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’) .item
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2023-09-25 14:28:23
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训练voc数据集的步骤：①：首先下载voc数据集，将数据集放在从github中下载的项目中VOCdevkit目录中（直接将数据集拉入到项目中，替代目标文件即可）源码下载：https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch下载的目录如下，其中Annotations为标签文件，JPEGImages存放的为图片文件，ImageSets目录下存放的为.txt文件，用于
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2023-09-09 07:13:09
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特征点匹配和数据库查、图像检索本质上是同一个问题，都可以归结为一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题，如何快速而准确地找到查询点的近邻，不少人提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法。 一般说来，索引结构中相似性查询有两种基本的方式： 1）范围查询，范围查询时给定查询点和查询距离阈值，从数据集中查找所有与查询点距离小于阈值的数据； 2）K近邻查询，就是给定查询点及正整数K
PyTorch学习（一）前言一、PyToch工具包二、代码测试1.张量（Tensor）初始化2.Operators张量操作3.Tensor与Numpy的转化总结 前言Pytorch框架无缝替换NumPy，并且通过利用GPU的算力来实现神经网络的加速。通过自动微分机制，来让神经网络的实现变得更加容易。一、PyToch工具包torch ：类似 NumPy 的张量库，强 GPU 支持 ；
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2024-05-30 13:51:49
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文章目录前言一、torchvision.datasetstorchvision.datasets.ImageFolder二、torchvision.models三、torchvision.transforms 前言torchvision是Pytorch的计算机视觉工具库，是Pytorch专门用于处理图像的库。主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvisi
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2024-07-23 13:55:48
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原来的英文版 GitHub 项目：https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list本文的汉化版 GitHub ：https://github.com/xavier-zy/Awesome-pytorch-list-CNVersion目录这份资源大列表主要包含下面的内容：1. PyTorch 与相关库自然语言处理与语音处理计算机视
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2024-07-02 08:33:33
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本文介绍了PyTorch的一个基本用法，读完本问文，你可以用PyTorch实现一个简单的双层神经网络。
原创
2022-09-23 17:05:50
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微软开源cv库本文介绍了微软开源的计算机视觉库，它囊括了计算机视觉领域的最佳实践、代码示例和丰富文档。 近年来，计算机视觉领域突飞猛进，在人脸识别、图像理解、搜索、无人机、地图、半自动和自动驾驶方面得到广泛应用。而这些应用的核心部分是视觉识别任务，如图像分类、目标检测和图像相似度。
在各种计算机视觉模型和应用层出不穷的当下，如何把握发展脉络，跟进领域前沿发展呢？微软创建了一个库，提供构建
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2024-07-31 14:33:12
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查看Pytorch版本print(torch.__version__)查看cuda版本print(torch.version.cuda)查看cudnn版本print(torch.backends.cudnn.version())查看GPU型号print(torch.cuda.get_device_name(0))Pytorch是否可以使用计算机的GPUtorch.cuda.is_available
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2023-11-21 22:35:33
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