目录transformer整体结构Encoder：Decoder：Positional Encodings：Position-wise Feed-Forward networkmulti-headed attention（多头注意力机制）：Residuals（残差模块） Layer normalization的实现MaskPadding maskSequence maskencoder代
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2023-09-21 14:37:02
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文章目录1. 数据增强1.1. 中心化1.2. 标准化1.3. 缩放1.4. 裁剪1.5. 旋转1.6. 翻转1.7. 填充1.8. 亮度、对比度、饱和度和色相变换1.9. 空间几何变换1.10. 遮挡1.11 自定义lambda方法2. 选择操作2.1 RandomChoice2.2 RandomApply2.3 RandomOrder3. 自定义transforms方法 1. 数据增强1.1
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2023-07-27 21:52:02
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Tensor在PyTorch中负责存储基本数据，PyTorch 针对Tensor也提供了丰富的方法，PyTorch中的Tensor与NumPy数组具有极高的相似性。1. Tensor的数据类型(1）torch.FloatTensor：用于生成数据类型为浮点型的Tensor，传 递给torch.FloatTensor的参数可以是一个列表，也可以是一个维度值。import torch
a= torc
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2023-08-10 10:13:20
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文章目录一、Transforms的使用二、Tensor数据类型三、常见的Transforms总结 一、Transforms的使用torchvision中的transforms主要是对图片进行一些变换。 tranforms对应 tranforms.py 文件，里面定义了很多类，输入一个图片对象，返回经过处理的图片对象。 transforms.py就像一个工具箱，里面定义的各种类就像各种工具，图片就
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2023-10-13 21:05:26
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【学习笔记】【Pytorch】三、常用的Transforms学习地址主要内容一、Transforms模块介绍二、transforms.ToTensor类的使用1.使用说明2.代码实现三、transforms.Normalize类的使用1.使用说明2.代码实现四、transforms.Resize类的使用1.使用说明2.代码实现五、transforms.Compose类的使用1.使用说明2.代码实
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2024-01-17 17:16:27
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【学习笔记】Pytorch深度学习—优化器（一）什么是优化器optimizer的属性optimizer的方法 前面我们学习过了损失函数，损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss，通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低；这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容，分别是（1）什么是优化器
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2024-05-14 14:27:03
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作者：夜和大帝transforms 是图像处理函数，主要用于对索引出来的图片进行 剪切、翻转、平移、仿射等操作，也就是得到我们想要的预处理过程。pytorch 提供的 torchvision.transforms 模块是专门用来进行图像预处理的，本文按照处理方式的不同，分组介绍和试验这些预处理方法注意点transforms.Compose() 可以把多类转换操作结合起来可转换的图像包括 PIL I
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2024-03-12 20:11:08
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目录一、transform的用法1. tranforms的结构 2. transforms的使用步骤二、 transforms.ToTensor()的使用 1. 内置__call__方法简介2. ToTensor()使用2.1 将PIL类型图像转换为tensor型 2.2 将numpy类型图像转换为tensor型 2.3 使用tensorboard
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2023-11-01 17:19:31
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PyTorch框架学习七——自定义transforms方法一、自定义transforms注意要素二、自定义transforms步骤三、自定义transforms实例：椒盐噪声 虽然前面的笔记介绍了很多PyTorch给出的transforms方法，也非常有用，但是也有可能在具体的问题中需要开发者自定义transforms方法，这次笔记就介绍如何自定义transforms方法。ps：本次笔记中使用的
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2024-03-03 08:27:07
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目录0. 简介1. 裁剪类(1) torchvision.transforms.CenterCrop(size)(2) torchvision.transforms.FiveCrop(size)(3) torchvision.transforms.RandomCrop()(4) torchvision.transforms.RandomResizedCrop()(5) torchvision.t
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2023-10-07 21:49:37
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变换是常见的图像变换。它们可以使用链接在一起Compose。此外，还有torchvision.transforms.functional模块。功能转换可以对转换进行细粒度控制。如果您必须构建更复杂的转换管道（例如，在分段任务的情况下），这将非常有用。torchvision.transforms.Compose(transforms)transforms（Transform对象列表）-要组成的变换列
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2023-10-20 16:35:42
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环境配置使用colab运行代码的对应环境pip install transformers==4.21.0 datasets evaluate
pip install transformers环境报错问题 调用transformers中的TrainingArguments报错：ImportError: Using the `Trainer` with `PyTorc
Transforms从torch1.7开始新增了该特性，之前transform进行数据增强的方式是如下的，i.e. 使用compose的方式： default_configure = T.Compose([ T.RandomCrop(32, 4), T.RandomHorizontalFlip(),
原创
2021-12-29 10:23:52
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PyTorch 的数据增强我们在安装PyTorch时，还安装了torchvision，这是一个计算机视觉工具包。有 3 个主要的模块：
torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法
torchvision.datasets: 里面包括常用数据集如 mnist、CIFAR-10、Image-Net 等
torchvision.models: 里面包括常用的预训练好的模
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2024-04-23 20:22:08
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文章目录一、Pytorch中transforms介绍二、Pytorch中transforms使用1、transforms.ToTensor()2、transforms.Normalize()3、transforms.Resize()4、transforms.Compose() 一、Pytorch中transforms介绍transforms是torchvision中的一个模块（torchvisi
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2024-07-29 11:53:21
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任何一个元素都有一个中心点，默认情况之下，其中心点是居于元素X轴和Y轴的50%处示例：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>transform-origin</title>
原创
2021-07-28 10:33:18
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transforms用法介绍torchvision.transforms模块主要用于对图像进行转换等一系列预处理操作，其主要目的是对图像数据进行增强，进而提高模型的泛化能力。对图像预处理操作有数据中心化，缩放，裁剪，旋转，翻转，填充，添加噪声，灰度变换，线性变换，仿射变换，亮度，饱和度，对比变换等。transforms.Composetransforms.Compose是将一系列的图像转换函数进行
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2024-03-05 13:08:41
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一、基础知识1、计算机视觉工具包：torchvisiontorchvision.transforms : 常用的图像预处理方法torchvision.datasets : 常用数据集的dataset实现，MNIST，CIFAR-10，ImageNet等torchvision.model : 常用的模型预训练，AlexNet，VGG， ResNet，GoogLeNet等2、常用的图像预处理方法数据中
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2023-10-10 21:49:47
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# PyTorch中调用的Transform和Transformer模型的区别
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的框架，它的灵活性和易用性使得许多开发者和研究人员能够高效地训练和部署模型。在处理数据时，我们通常会遇到“Transform”和“Transformer”的概念。尽管它们的名字相似，但它们在语义和用途上有明显的区别。
## 整体流程
首先，让我们明确PyTorch中调用
一、函数运用1.torch.eye(n), n为维数生成n*n的对角矩阵2.torch.rand(n),n为数量产生n个从[0,1)内均匀分布的数值3.torch.sort(xxx) 给产生的张量进行排序该函数返回两个值，但我们只关心第一个，所以x_train, _ = torch.sort(torch.rand(n_train) * 5)4.torch.normal 正态分布生成一个均值为0，方
