一，手提包数据集数据集下载：用pytorch写FCN进行手提包的语义分割。training data(https://github.com/yunlongdong/FCN-pytorch-easiest/tree/master/last)，放到bag_data文件夹下 ground-truth label(https://github.com/yunlongdong/FCN-pytorch-eas
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2024-01-03 10:26:28
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fcn定义：fcn的理解应该是一个解决语义分割问题的网络结构。区别于图像分类和目标检测，语义分割是对图像上的每一个像素点进行分类。由此可以想象得到他的loss函数应该是将对应的原图像上的每一个像素点构建softmax的loss然后将所有像素点加起来得到整个loss。而我们的网络结构训练目的就是将总的loss训练的越来越小，如果loss能够训练到无限接近于0，那么每个像素点都将被分类正确。fcn叫做
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2023-12-31 16:44:12
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BN层参数详解（1，2）一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层(对于BN层测试的均值和方差是通过统计训练的时候所有的batch的均值和方差的平均值)或者Dropout层(对于Dropout层在测试的时候所有神经元都是激活的)。通常用model.train()指定当前模
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2023-08-18 19:39:33
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## PyTorch 实现 Inception_v3 去掉全连接层（FC层）
在深度学习中，Inception_v3 是一个非常强大的图像分类模型。然而，在某些应用场景中，我们可能不需要全连接层（FC层），而是希望提取特征以供后续处理。本文将指导你完成这一过程，帮助你理解如何在 PyTorch 中实现 Inception_v3 去掉全连接层。
### 整体流程
以下是实现这一目标的整体流程：
作者：魏秀参
全连接层到底什么用？我来谈三点。全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积；而前层是卷
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2023-06-25 10:17:26
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在着手构建代码框架时，我们将着手定义一系列关键组件，这些组件是PyTorch Tabular训练流程中不可或缺的：数据配置（DataConfig）：此阶段旨在配置数据加载机制，确保数据能够高效地被预处理并加载到模型中。其中，我们将设定数据加载的并行处理策略，以优化数据吞吐量和处理速度。
训练器配置（TrainerConfig）：这一配置步骤专注于训练过程中的细节设定，包括批次大小、训练轮次（时期数
原创
2024-07-16 21:47:20
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来源：专知【导读】本文是机器学习工程师Pavel Surmenok撰写的一篇技术博客，用Pytorch实现ResNet网络，并用德国交通标志识别基准数据集进行实验。文中分别介绍了数据集、实验方法、代码、准备工作，并对图像增强、学习率、模型微调、误差分析等步骤进行详细介绍。文章中给出了GitHub代码，本文是一篇学习PyTorch和ResNet的很好的实例教程。ResNet for Traffic
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2024-07-19 20:08:36
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一、卷积神经网络原理卷积神经网络（CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层（input layer），卷积层（convolution layer），池化层（pooling layer），激活函数层和全连接层（full-connection laye
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2023-10-19 10:42:49
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# 实现全连接层（Fully Connected Layer）的Python教程
全连接层（Fully Connected Layer，简称FC层）是深度学习模型中的核心组成部分。它通常用于将前面提取出来的特征“平铺”起来，进行最终的分类或回归。接下来，我将引导你了解如何在Python中实现一个简单的全连接层。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现全连接层：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-27 05:11:02
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本文列举的tensor的基本操作，包括创建，维数变换，数学运算等，对于较复杂的操作已经添加注释。#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author: 1234
@file: GPU_grad.py
@time: 2020/06/16
@desc:
格式化代码 ：Ctrl + Alt + L
运行代码 ： Ctrl + Sh
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2024-05-15 12:45:33
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pytorch 模型容器 - 模块化构建深度学习网络 目录pytorch 模型容器 - 模块化构建深度学习网络pytorch 模型容器总结一、nn.Sequential二、nn.ModuleList三、nn.ModuleDict后记 pytorch 模型容器总结pytorch 提供的模型容器包括： nn.Sequential:按顺序包含多个网络层 nn.ModuleList:类似列表(list)的
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2024-06-20 09:33:42
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# PyTorch全连接层后加入Batch Normalization的项目方案
在深度学习中，Batch Normalization（BN）是一种用于加速训练和提高模型稳定性的重要技术。它通过标准化每个批次的输入，使得网络在训练过程中更快收敛，更不易出现梯度消失或梯度爆炸的问题。本文将探讨如何在PyTorch中实现全连接层（FC）后加入Batch Normalization，并提供相应的代码示
CNN经过一些简单的调整就可以成为序列建模和预测的强大工具尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。使用我们的开源Darts TCN实现，我们展示了只用几行代码就可以在真实数据集上实现准确预测。以下对
今天开始用二十天的时间来学习一下pytorch，加油！！！一、Pytorch是什么？？Pytorch是一个基于Python的机器学习库。它广泛应用于计算机视觉，自然语言处理等深度学习领域。是目前和TensorFlow分庭抗礼的深度学习框架，在学术圈颇受欢迎。 它主要提供了以下两种核心功能：1，支持GPU加速的张量计算。2，方便优化模型的自动微分机制。二、Pytorch的主要优点？？1.简洁易懂Py
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2024-07-23 19:57:51
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# PyTorch全连接层与Batch Normalization的使用指南
在深度学习的实践中，使用全连接层（Fully Connected Layer）是常见的需求。为了提高模型的训练效率和泛化能力，Batch Normalization（BN）被广泛应用。本文将指导你如何在PyTorch中实现全连接层并选择是否使用Batch Normalization。
## 整体流程
我们将通过以下
第10讲 卷积神经网络（基础篇）Basic CNN以下是视频内容笔记以及小练习源码，本节代码有点多，另外单独写的代码——pytorch 深度学习实践 第10讲 卷积神经网络(基础篇)_代码 以下笔记纯属个人理解，如有错误欢迎路过的大佬指出 。1. 基本概念全连接网络全连接层：像前几节中的用到的线性层那样的网络层，称为全连接层。也就是线性层中的每一个输入结点都会参与下一层任何一个输出结点的计算上，这
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2023-10-16 00:03:21
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11. CNN Flatten Operation Visualized - Tensor Batch Processing For Deep Learning这一节课我们将形象的对一个灰度图像张量进行flatten操作，并将展示如何在一个张量中flatten特定的轴。由于我们的张量是成批的，所以经常需要这种选择性的flatten操作。其实flatten操作是一种特殊的reshape操作，即将所有
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2023-08-11 09:08:13
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使用华为5300 V3配置FC-SAN一、FC-SAN组网模式直连单交换双交换二、HBA卡WWN类型WWNN 节点名字WWPN 端口名字在Linux上查询WWPN号:cat /sys/class/fc_host/host3/node_name三、光纤交换机3.1光纤交换机端口类型F_Port：F端口也被称为光纤网端口，用于将服务器和存储设备连接到交换机上；一个被连接到交换机F端口的设备就是一个节点
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2023-09-28 01:20:16
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Embedding
keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform',
embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None,
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2023-11-07 12:44:38
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深度学习模型一般由各种模型层组合而成。torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。例如：nn.Linear, nn.Flatten, nn.Dropout, nn.BatchNorm2dnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.Embedding,nn.GRU,nn.LSTMn
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2023-12-19 20:14:26
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