刚开始接触深度学习目标检测的时候，买了一本书“深度学习卷积神经网络从入门到精通”，这本书里面介绍的一些经典目标检测的理论和基于tensorflow的代码。但是当时根本就代码根本就看不懂，虽然有好多人说要学会看代码，但根本就进不去，所以我就练习吴恩达深度学习和cs231n的习题作业。当时好像花了挺长时间，应该是两个月，但是现在回想起来感觉很不值。因为里面的练习都是很基础的，简单的神经网络和卷积神经网
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2023-09-15 22:01:02
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# PyTorch源代码解读与应用
在深度学习的领域中，PyTorch因其灵活性和用户友好的API受到广泛欢迎。作为一个开源的深度学习框架，PyTorch不仅为研究人员提供了一个快速原型的平台，还便于开发者将研究成果应用于生产环境。本篇文章将通过分析PyTorch的源代码及其内部机制，带你深入了解这个强大的框架。
## PyTorch的基本架构
PyTorch的核心部件主要包括以下几个方面：
原创
2024-10-21 05:56:51
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# 如何实现PyTorch源代码
## 概述
欢迎来到PyTorch源代码实现教程！作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现PyTorch源代码。在这篇文章中，我将分步骤地向你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 实现流程
首先，让我们看一下整个实现PyTorch源码的流程。通过下面的表格展示，你可以清晰地了解每个步骤所需的操作：
```mermaid
journey
原创
2024-06-26 05:31:08
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关于“ViT的PyTorch源代码”的问题，我们将从多个角度进行详细的分析与解决方案的整理。
## 版本对比及兼容性分析
首先，了解当前版本与新版本的差别是非常重要的。我们看一下ViT在不同版本之间的特性对比：
| 特性 | 版本 1.0 | 版本 1.1 | 版本 1.2 |
|--------------------|------
python在debug过程中常常会遇到并不是自己的代码有问题，而是自己代码的逻辑与某个引用库逻辑不一致，或者别人提供的代码有问题。如下方所示：这个时候我们一般都想查看DataFrame的源码，这里推荐一个很简单的方法。利用python inspect库：import inspect
print(inspect.getsource(DataFrame))这个时候就会把DataFrame的源码全部打
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2023-06-30 21:15:41
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# 如何实现“smali 找java源代码”
## 整体流程
首先我们需要了解整个过程的流程，可以用下表展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 使用apktool反编译apk文件 |
| 2 | 在反编译后的文件夹中找到smali文件 |
| 3 | 找到smali文件中的方法 |
| 4 | 使用dex2jar工具将dex文件转换为jar文件
原创
2024-05-13 03:52:35
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目录0 前言1 Dataset1.1 Map-style dataset1.2 Iterable-style dataset1.3 其他 dataset2 Sampler3 DataLoader3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)3.2 批处理3.2.1 自动批处理（默认）3.2.2 关闭自动批处理3.2.3 collate_fn3.3 多进程处理 (mu
一、Unet网络图 这里才用这么一张Unet的网络结构，具体的参数已经在图中标出，可以看图有左右两边编码和解码的过程，编码过程由卷积和下采样构成，解码过程由卷积和上采样构成。二、编程实现思路（一）数据的获取这里采用VOC2007数据集，可以去飞桨直接下载 这里是其中的一些内容 我们主要使用的是两个文件夹内的图片：JPEGImages和SegmentationClass 其中JPEGImages是网
目录教程模型转换ResNet模块以训练最简单的mnist为例，完整的例子为: import os
import numpy as np
import cv2
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
from tqdm import tqdm
from t
# 如何在PyTorch中实现PSPNet源代码
## 一、流程概述
本次任务是用PyTorch实现PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network），一个用于语义分割的深度学习模型。以下是实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
一. 前言一开始BERT出来的时候，只有英语的，这对于各个国家的广大AI爱好者，是十分不便的，大家都希望能有自己国家语言的版本。这不，后面BERT又出了多语言版本，FB也紧跟着出了一个更好的多语言版本(不过貌似语言比较少？主要还是针对翻译和XNLI任务而定制的，不像BERT的那个那么多语言，而且很通用)这里复述一下作者在第一章总结的他们的贡献：引入了一个新的无监督方法，用于训练多语的表征，并且提出
# Docker镜像如何找到源代码
## 问题描述
在使用Docker容器时，我们经常会遇到需要查看或修改镜像中的源代码的情况。然而，由于Docker镜像的特性，源代码通常是在构建镜像时被打包进去的，因此直接在运行的容器中找到源代码并不容易。
本篇文章将提供一种解决方案，来帮助我们找到Docker镜像中的源代码，并且以代码示例的形式进行说明。
## 解决方案
为了找到Docker镜像中的
原创
2024-01-21 04:14:23
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经典CNN及PyTorch实现LeNet架构图：网络结构块的实现：AlexNet：架构图：网络架构块的实现：VGG网络：架构图：网络架构块的实现：NiN：架构图：网络架构块的实现：GoogLeNet架构图：网络架构块的实现：ResNet：架构图：网络架构块的实现： LeNet架构图：总的来看，LeNet由两个部分组成：卷积编码器：两个卷积层；全连接层密集块：三个全连接层网络结构块的实现：以siz
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2024-05-17 09:57:44
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开源代码的来源 开放源代码（Open source code）也称为源代码公开，指的是一种软件发布模式。一般的软件仅可取得已经过编译的二进制可执行档，通常只有软件的作者或著作权所有者等拥有程序的原始码。有些软件的作者会将原始码公开，此称之为“源代码公开”，但这并不一定符合“开放原代码”的定义及条件，因为作者可能会设定公开原始码的条件限制，
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2023-07-21 09:09:38
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这是bert的pytorch版本（与tensorflow一样的，这个更简单些，这个看懂了，tf也能看懂），地址：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 主要内容在pytorch_pretrained_bert/modeling文件中。BertModel 流程详解从BertModel的forward函数开始
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2023-10-17 17:53:16
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实现"pythoneval函数的源代码"的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 确定函数的功能和输入输出 |
| 步骤2 | 编写函数的主体代码 |
| 步骤3 | 设计函数的测试用例 |
| 步骤4 | 运行测试用例并验证函数的正确性 |
| 步骤5 | 优化函数的性能和可读性 |
下面以Python语言为例，具体介绍每个步骤需要做的工作。
*
原创
2023-12-27 08:39:32
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小白学习pytorch源码（二）pytorch setup.py最全解析setup.py与setuptoolssetup.py最详细解读setup.py 环境检查setup.py setup()函数 pytorch setup.py最全解析从pytorch源码整体学习的角度看，有两个文件最为关键，分别为pytorch源码总目录下的setup.py和torch包中的_init_.py。其中_ini
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2023-07-09 22:04:29
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隐藏层计算公式：\mathbf{H}_t = \phi(\mathbf{X}_t \mathbf{W}_{xh} + \mathbf{H}_{t-1} \mathbf{W}_{hh} + \mathbf{b}_h)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)输出计算公式：\mathbf{O}_t = \mathbf{H}_t \mathbf{W}_{hq} + \mathbf{b}_qOt=HtW
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2024-01-04 13:39:00
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# PyTorch 源代码运行项目方案
## 前言
在深度学习领域，PyTorch 是一个广泛使用的框架，其源代码的可读性和灵活性使得研究者和开发者能够快速迭代和实现新算法。本文将指导您如何运行 PyTorch 的源代码，并提供一个项目方案及示例代码。
## 项目目标
1. **读懂 PyTorch 源代码**：了解 PyTorch 的核心组件和结构。
2. **运行源代码**：通过简单的
原创
2024-09-30 05:50:56
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本章开始分析grub-mkimage的源码，首先来看grub-mkimage文件的生成过程，从Makefile开始看。grub-mkimage目标定义在grub源码的顶层Makefile文件中。grub-mkimage Makefilegrub-mkimage$(EXEEXT): $(grub_mkimage_OBJECTS) $(grub_mkimage_DEPENDENCIES) $(EXTR
