动动发财的小手，点个赞吧！ PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++
动动发财的小手，点个赞吧！PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，
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2023-12-07 11:03:39
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pytorch学习笔记1: Tensor pytorch学习笔记1: Tensor1、Tensors建立5*3的矩阵，未初始化建立随机初始化矩阵建立零初始化矩阵，数据类型是Long建立一个tensor数据来源于data在原有tnesor的基础上形成新的tensor，会继承原有tensor的shapee和dtype等属性，当然我么也可以修改这些属性获取tensor的sizetorch.size是一个
# Python对数组增加一列随机特征的实现
最近有一位刚入行的小白询问如何在Python中对数组增加一列随机特征。在这篇文章中，我将为大家提供一个详细的流程和代码示例，希望能帮助小白理解这一过程。我们将通过以下步骤完成这个任务。
## 实现流程
为了实现“对数组增加一列随机特征”，我们可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入需
2013年Zeiler和Fergus发表的《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》 早期LeCun 1998年的文章《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》中的一张图也非常精彩，个人觉得比Zeiler 2013年的文章更能给人以启发。从
1.增加列
alter table persons_
add [start_date] date
2.删除列
alter table persons_
drop column [start_date]
原创
2012-05-02 11:59:32
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文章目录理论代码验证原生写法算法融合1.改造2.融合对比耗时 理论 论文中提及如何将一个训练时的多分支模块转换为单一的卷积，从而达到加速的目的。如下图所示： 代码验证 视频介绍的代码中并没有考虑BN层。原生写法 对应上图中(A)的第1幅小图：import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import tim
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2023-12-15 17:53:48
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特征提取网络前面我们已经知道了SSD采用PriorBox机制，也知道了SSD多层特征图来做物体检测，浅层的特征图检测小物体，深层的特征图检测大物体。上一篇博客也看到了SSD是如何在VGG基础的网络结构上进行一下改进。但现在的问题是SSD是使用哪些卷积层输出的特征图来做目标检测的？如下图所示：从上图中可以看到，SSD使用了第4、7、8、9、10、11层的这6个卷积层输出作为特征图来做目标检测，但是这
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2023-11-06 23:47:39
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这是ssd的第四篇博客。我们在上一篇博客讲了输入图片之后，会对输入的图片进行特征提取，得到一个一个特征层。这一篇博客，我们就会讲的到特征层之后，我们是如何进一步处理特征层，来进行分类和回归的。1）回顾我们在第二篇博客讲到：我们输入了一张300x300的图片，然后我们会把这张图片提取出38x38, 19x19, 10x10, 5x5, 3x3, 1x1的特征层，然后按照特征层的高宽，把图片分成对应大
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2023-11-08 21:32:14
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最近开始利用Pytorch写一些深度学习的模型，没有系统的去学习pytorch的用法，也还没来得及去看别人的写法，先简单记录一些自己的想法。 利用Pytorch在写一些具有多个分支的模型时（比如具有特征融合、模型融合或者多个任务的网络结构），模型类该怎么写，loss会怎么传播，应该先将input融合再传入forward还是传入forward后再进行融合等问题。特征融合使用相同的模型对输入进行特征的
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2023-12-23 21:51:45
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PyTorch 在学术界和工业应用研究中都获得了广泛的关注。它是一个深度学习框架，具有很大的弹性和大量的实用程序和功能，可以加快工作速度。PyTorch 的学习曲线不是那么陡峭，但在其中实现高效和干净的代码可能很棘手。在使用它超过 2 年之后，以下是我希望我在开始学习 PyTorch 时知道的最重要的 PyTorch 功能。1. 数据集文件夹人们在学习 PyTorch 时做的第一件事就是实现自己D
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2023-12-07 08:44:50
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# MySQL增加行增加列的实现步骤
## 1. 了解需求
在开始实现之前，首先需要明确你想要在MySQL数据库中增加行和增加列的具体需求。是要在已有的表中增加一行数据，还是要在已有的表中增加一列字段？
## 2. 连接到MySQL数据库
使用代码连接到MySQL数据库，可以使用以下代码：
```python
import mysql.connector
mydb = mysql.conne
原创
2024-01-20 10:35:45
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# PyTorch 获取特征的简单指南
在深度学习领域，特征提取是一个重要的环节。通过提取图像、文本或其他类型数据的特征，我们可以得到更具代表性的信息，从而为后续的模型训练提供基础。在本文中，我们将探索如何使用 Python 的深度学习库 PyTorch 来获取特征，并提供代码示例帮助你快速掌握这一技能。
## 什么是特征提取？
特征提取是机器学习和深度学习中的一项技术，它的目标是从输入数据
# PyTorch多路特征
PyTorch 是一个广泛用于深度学习的开源机器学习库，它提供了丰富的功能和灵活性，使得我们可以轻松地构建和训练深度神经网络模型。在实际的应用中，我们经常需要处理多个特征，这些特征可能来自不同的来源，有不同的数据类型，或者具有不同的重要性。在这种情况下，我们就需要使用 PyTorch 来处理多路特征，将它们合并或分开，以便进行更有效的训练和预测。
## 什么是多路特
原创
2024-06-11 05:27:07
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前言Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程，根据我在网上的了解，相比于Tensorflow，Pytorch简介易用。一、为什么选择Pytorch简洁：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计
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2023-08-21 14:04:58
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在深度学习中，特征组合是一个重要的预处理步骤。合理地组合特征可以显著提高模型的性能，尤其是在处理结构化数据时。对于使用PyTorch的开发人员来说，实现特征组合的过程并不复杂。下面将详细介绍环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展这几个部分，来帮助您更好地理解和实践特征组合。
## 环境准备
要顺利进行特征组合的实现，需要确保您的开发环境与各类库的兼容性。
```merma
# PyTorch特征融合教程
特征融合是深度学习中一个重要的步骤，尤其是在处理复杂任务如图像识别或自然语言处理时。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具来实现特征融合。本文将带你一步步实现特征融合的过程，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程概述
在我们开始之前，先来简单了解一下特征融合的基本步骤。以下是使用PyTorch进行特征融合的一般流程：
| 步骤 | 描述
认识numpy模块NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型、多维数组上执行的数值运算。# 导入numpy库
import numpy as np数组与列表的区别1） 数组中存储的数据元素类型必须是统一类型； 2）优先级：字符串 > 浮点型 > 整数； 当输入不同数据类
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2023-10-19 13:54:49
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摘要本章就开始进入SSD的学习，通过学习这些基础的目标检测算法更好的对比理解其它算法，多看几种代码的写法更容易找到适合自己书写的套路。ssd网络的6个特征图ssd采用的是vgg16的特征提取，在vgg16中提取二个特征图，之后又通过额外的增加卷积操作再次提取四个特征图，一种6个特征图。如下图 仔细看这里的特征图，第一个输出是（512，38，38）的特征图，这个是在vgg16中的第22层的输出（一共
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2024-07-31 17:45:11
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ALTER TABLE test ADD COLUMN id INT UNSIGNED NOT NULL auto_increment PRIMARY KEY FIRST 给表添加列是一个常用的操作，MySQL增加列的时候可以指定此列的位置 给指置加列需要两个关键字： FIRST和AFTER FIRST表示增加此列为第一个列 AFTER表示增加在某个列之后 注意MySQL...
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2016-09-06 11:08:00
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2评论
1、原理： svm是一种二类分类模型，它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。 当训练样本线性可分时，可通过硬间隔最大化，学习一个分类器，即线性可分支持向量机。 当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化学习一个线性分类器，即线性支持向量机。 以上目标函数是二次的，约束条件是线性的，这是一个凸二次规划问题，可利用对偶问题求解。 当训练数据线性不可分时，通过使
