目录基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成中文数据集运行环境实验参数实验代码FGSMPGD如下展示FGSM算法运行结果结果补充代码【参考】 基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成在中文文本分类的场景下，以TextCNN（利用卷积神经网络对文本进行分类的算法）为基准模型，通过FGSM算法生成对抗样本进行训练，基于Pytorch实现。 对抗训练的核心步骤是：用被对抗性样本污染过的训练样本来训练模
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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全连接层非常重要，学习后面的各种网络模型都会用到，比如：cNN,RNN等等。但是一般向以上的模型输入的都是四维张量，故通过卷积和LSTM之后输出是四维张量，但是全连接层需要输入二维张量。故需要用到打平层（Flatten层）,将后面的3个维度打平，才能输入到全连接层（nn.liner层）。由于pytorch未提供Flatten层，但是后面又非常常用，故这里我将其定义好了，以便大家参考使用。Flatt
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2023-07-05 21:37:49
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论文：Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 Focal Loss这篇文章是He Kaiming和RBG发表在ICCV2017上的文章为什么要使用Focal LossFocal Loss是为了解决目标检测领域的一些问题而被提出来的，其 主要是为了解决样本类别不均衡问题（也有人说实际上也是
torch.flatten(input, start_dim, end_dim).举例：一个tensor 3*2* 2 start_dim=1 output 3*4start_dim=0 end_dim=1. 6*2如果没有后面两个参数直接变为一维的
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2023-06-06 09:56:06
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# PyTorch 中的 Flatten 层：一个全面的介绍
在深度学习中，数据的输入格式往往影响到模型的架构和训练效果。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了许多有用的工具来构建和训练神经网络，其中之一就是 Flatten 层。本文将探讨 Flatten 层的作用，并提供代码示例，以帮助读者更好地理解其在模型中的应用。
## 什么是 Flatten 层？
在深度学习模型中，特别
原创
2024-10-28 04:07:09
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# PyTorch中的Flatten操作
在深度学习模型中，“Flatten”操作非常常见，尤其是在处理卷积神经网络（CNN）时。当我们使用卷积层提取特征后，最后一步通常是将这些特征转换为一维向量，以便输入到全连接层进行分类或回归任务。本文将深入探讨PyTorch中的Flatten操作，并通过实例进行说明。
## 什么是Flatten？
Flatten是将多维张量（通常为图像数据）转换为一维
flatten()函数用法 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数，即返回一个一维数组。flatten只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表不适用！。
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2020-10-13 14:36:00
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# 实现“onnx支持的pytorch的flatten层”
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解并实现“onnx支持的pytorch的flatten层”。在本文中，我将提供一份流程图以及详细的步骤和代码示例，以便你能够轻松理解和实践。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要的库和模块] --> B[定义模型]
B --> C[创建输入张
原创
2024-01-21 06:46:40
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## PyTorch中的flatten函数：理解和使用
在深度学习中，我们经常需要将多维的张量（tensor）转换为一维的向量，以便输入到全连接层或其他需要一维输入的模型中。PyTorch提供了一个非常方便的函数flatten()来完成这个任务。本文将介绍flatten函数的用法和原理，并提供一些示例代码。
### 什么是flatten函数？
在PyTorch中，flatten函数的作用是将
原创
2023-08-03 08:20:05
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# PyTorch中的Flatten：理解与实践
在深度学习的领域中，PyTorch作为一个强大的框架，受到广泛的使用。理解PyTorch中的基本操作是学习深度学习的关键所在。本文将重点介绍`torch.flatten`的用法，以及在实际应用中的重要性，并通过代码示例进行演示。
## 什么是Flatten？
在神经网络中，特别是在全连接层（Fully Connected Layer）之前，我
深度学习中Flatten层的作用 一、总结 一句话总结： Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。Flatten不影响batch的大小。 # now：model.output_shape==(None,64,32,32) model.add(Flat
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2020-08-12 07:34:00
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在深度学习领域，模型的构建和调整是至关重要的。TensorFlow中的Keras和PyTorch都是热门的深度学习框架，其中`Flatten`层在处理输入数据时扮演着重要角色。很多初学者可能会问：“Keras的`Flatten`和PyTorch中的`flatten`是一回事吗？”为了揭示这两者之间的相似性和潜在差异，我们将从多个方面详细分析其背景、演进历程、架构设计、性能优化等内容。
## 背景
人工智能-作业1：PyTorch实现反向传播首先是安装一些软件，包括 ：**PcCharm Community版本：**
这个比较简单，官网下载然后一直下一步即可。
然后要下载**Python**：
然后是 **Pytorch**，这个比较麻烦。参照下面博客下载基本没问题： 这个是安装流程 需要先下载Anaconda，也比较简单。 然后需要比较一些资料： 然后Torch官网选择下载方式： 电脑是
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2024-09-08 07:34:37
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目录一、前言二、网络结构及原理 （一）Group Convolution （二）Channel Shuffle （三）block （四）网络结构三、代码四、参数量五、训练结果六、完整代码一、前言 shuffleNet_v1是轻量级的网络，通
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2023-09-20 16:27:33
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推荐一个服务器租赁的平台相比于阿里腾讯等平台，亲测性价比要高，显卡有1080Ti、2080Ti、3080Ti等，运行速度自然比自己的笔记本快，也能保护自己心爱的笔记本，实例中有Jupyter Notebook、Visual Studio Code编辑器，编写调试程序方便，适合新手上手。 链接：https://featurize.cn?s=85167577b36f44299a332f2c8dff34
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2024-04-30 02:23:11
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一、常用的学习资料链接：kares官网中文链接：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/优点：（1）易使用：对于不求甚解，只是当做一个黑盒子使用的人，keras容易上手；（2）扩展性：keras的设计将大量的内部运算都隐藏起来，但是其扩展性并不差；（3）文档齐全，python编写，更新迅速，论坛活跃。四种常用框架难度排序：Keras--->pytor
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2023-12-26 20:37:14
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张量扁平化操作是卷积神经网络中的一个常见操作。这是因为在全连接层接受输入之前，传递给全连接层的卷积层输出必须被扁平化。我们了解到卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批处理大小，一个用于颜色通道，还有一个用于高度和宽度即：(批量大小、通道、高度、宽度）那么现在我们以一张图片为例，看看如何将它扁平化这是一张彩色图片，也就是有r,g,b共三个通道，大小为128*128，按照上面的表示方法，我们可
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2023-11-06 18:03:39
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一、继承nn.Module类并自定义层我们要利用pytorch提供的很多便利的方法，则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。首先，简单实现一个Mylinear类：from torch import nn
# Mylinear继承Module
class Mylinear(nn.Module):
# 传入输入维度和输出维度
def __init__(self,in_d,o
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2023-07-11 17:27:42
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# Keras 中的 Flatten 在 PyTorch 中如何实现
在深度学习中，Keras 是一个高层次的神经网络 API，通常用于构建和训练深度学习模型。Keras 提供了一个非常实用的层——Flatten，它的作用是将输入的高维张量展平为一维张量。这个功能在迁移到 PyTorch 时，也同样可以通过简单的方式实现。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 Keras 的 Flatte
