神经网络训练过程主要包括以下几个方面： 在network部分，需要搭建网络模型modules，不同功能的layers搭建成了我们所谓的modules（具体参考这篇博客~关于卷积神经网络各层） 也就是说，我们所谓的网络模型需要我们干如下两件事情： （1）模型创建：构建网络层（卷积、激活、池化）+拼接网络层（Lenet，AlexNet、ResNet） （2）模型参数初始化：Xavier，Kaiming
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2024-06-19 22:08:09
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文章目录一、多GPU模型训练1、Pytorch多GPU模型训练原理2、Pytorch实现二、多GPU模型保存和加载三、Slurm命令使用四、代码Pytorch网站 一、多GPU模型训练1、Pytorch多GPU模型训练原理用简单的话描述一下，以8个GPU为例。首先将模型放到主GPU上，并该模型在其余7个GPU上都复制一份；接着一个batch_size为64的数据传进来时，数据会被分为8份（每份的
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2023-08-01 14:13:27
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文章目录前言一、NPLM基本思想：无监督模型二、步骤三、word2vec总结引用 前言如何去表达词汇呢？— “bag of words”（词袋模型）— 只看单词出现的频数 解决方法总结：将word转化成向量并存储，相关可以看我上一篇pytorch学习笔记之情绪分类器里面对one-hot的讲解，也可以访问以下文章来获取。独热编码（One-Hot Encoding）什么是one-hot编码，他有什么
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2023-11-08 17:05:50
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改良网络的方法：1.更改损失函数：将均方差损失函数MSELoss() 更改为 BCEloss。更改后测试数据集的性能分（准确率）从87%提高到91%。但下降速度较MSELoss慢，且噪声更大。2.更改激活函数：S型激活函数的缺点是：在输入值变大时，梯度会变得非常小甚至消失。这意味着，在训练神经网络时，如果发生这种饱和，我们无法通过梯度来更新链接权重。可选用直线作为激活函数，直线的固定梯度是永远不会
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2023-10-20 12:34:31
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因为科研需要最近调试LSD-SLAM，非常好的算法，附带代码和使用说明，只能说国外的开源氛围真的很好，国内想要搞好科研，也许开源是一条路吧。在网上找了一下，关于lsd-slam相关的博文只有两三篇，分别是“雪吟花落”和http://www.bubuko.com/infodetail-1010849.html，但是内容不是很齐，介绍也不够详细，想要白手起家的调通lsd-slam还需很多步骤，下面让我
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2024-08-28 16:28:48
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# PyTorch中的信息熵求解：一篇基础科普文章
在机器学习和深度学习领域，信息熵是用来量化信息的不确定性和复杂度的基本概念。在许多模型中，信息熵被用作损失函数，尤其是当处理分类任务时。本文将介绍如何使用PyTorch库来计算信息熵，帮助你在实际项目中更好地理解和应用这一概念。
## 什么是信息熵？
信息熵是由美国数学家克劳德·香农提出的一个概念，用于描述信息的平均不确定性。当一个随机变量
前言： 没有新雪，看看自己所做的事情，有没有前人做过。果然，EKF_SLAM的版本出现了Android版本的OpenEKFMonoSLAM, G2O-ORB SLAM也出现了VS2012版本。一、SLAM 问题： 机器人需要在自身位置不确...
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2016-01-05 11:40:00
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在深度学习中，Dice系数是用于评估图像分割效果的常用指标。我们将探讨如何在PyTorch中实现Dice系数的求解，涵盖从环境配置，到编译过程、参数调优、定制开发、安全加固，再到进阶指南的完整流程。
## 环境配置
为了顺利进行Dice系数的求解，首先需要构建好开发环境。以下是所需的依赖及其版本：
| 依赖 | 版本 |
|---------------
编程语言和自然语言一样，不理解的词越多，对全文的理解就越差。掌握必要的基础知识，让后期看代码更加流畅。机器学习需要掌握数据处理工具Pandas、Numpy，同理，深度学习也需要掌握相应的工具，在Pytorch中数据存储在Tensor之中，本篇将介绍它们的基本用法以及与之相关的常用函数。查看版本信息包含头文件1. import torch1．查看torch版本1. print(torch.__v
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2024-10-08 14:28:28
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SLAM的定义及用途：如它的名字所告诉我们的：即同时定位（Localization）与建图（Mapping）。应用场景一般多见于机器人导航，场景识别等任务。SLAM的主要过程：跟踪运动中的相机，估算出其在每个时刻的位置和姿态（用一个包含旋转和平移信息的变量来表示：矩阵或者向量），并将相机在不同时刻获取的图像帧融合重建成完整的三维地图。传统的SLAM可分为视觉前端和优化后端两大模块。视觉前端：视觉前
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2022-09-30 11:37:51
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2021-09-07 14:04:27
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一、简介损失函数的作用： 主要用于深度学习中predict与True label “距离”度量或者“相似度度量”，并通过反向传播求梯度，进而通过梯度下降算法更新网络参数，周而复始，通过损失值和评估值反映模型的好坏。损失函数的分类： 主要分为回归损失函数和分类损失函数。回归损失函数： reg_loss(回归预测一个具体的数值，真实的一个具体值)，比如我要预测一个矩形框的宽高，一般来说可以使任意值。一
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2023-10-19 15:40:43
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导读：本文是一些机器人算法(特别是自动导航算法)的Python代码合集。其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。前排友情提示，文章较长，建议收藏后再看。一、目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体
经典视觉SLAM框架整个视觉SLAM流程包括以下步骤：1. 传感器信息读取。在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。2. 视觉里程计（Visual Odometry，VO）。视觉里程计的任务是估算相邻图图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前段。3. 后端优化（Optimization）。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息，
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2023-10-20 17:09:00
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SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的
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2022-10-05 13:39:07
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slam, object slam
原创
2021-09-06 17:28:57
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pytorch的几类优化器 这里有pytorch中文文档：https://ptorch.com/docs/1/optim 以及https://www.cntofu.com/book/169/docs/1.0/optim.mdimport torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoaderSGD ：使用动量(Mome
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2024-06-04 04:12:18
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# 求解帕累托最优的实现指南：使用 PyTorch
在多目标优化中，帕累托最优是一个重要的概念，指的是在多个目标中没有其他解决方案能够在所有目标上都比当前解决方案更优的状态。在本教程中，我们将使用 PyTorch 库来求解一个简单的帕累托最优问题。
## 流程概述
我们可以将求解帕累托最优的步骤分解为以下几个基本流程：
| 步骤 | 描述
# PyTorch求解空间复杂度
在机器学习和深度学习的领域中，空间复杂度是一个不可忽视的重要因素。空间复杂度，简而言之，就是算法在运行过程中需要占用的内存空间的量。在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们需要了解如何计算相应的空间复杂度，以便更好地管理内存资源。
## 什么是空间复杂度？
空间复杂度通常由两个部分组成：
1. **固定部分**：与输入规模无关的常量空间需求。例如，参
原创
2024-09-07 04:48:53
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原创
2022-10-10 15:52:14
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