1.torch.nn.Parameter()函数self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size))含义是将一个固定不可训练的tensor转换成可以训练的类型parameter，并将这个parameter绑定到这个module里面(net.parameter()中就有这个绑定的 parameter，所以在参数优化的时候可以进行优化)
简介LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。以下先从RNN介绍。 简说RNNRNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络。下图是它的结构： 从上图可以看出，RNN循环获取输入序列，并保存上一次输入的计算结果，与当前输入进行计算后，
目标检测之YOLO V2前言BetterFaster 前言《YOLO9000:Better, Faster, Stronger》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.08242. YOLO V2最多能识别9000种类别，但这里只介绍其在常用数据集上的方法和技巧。建议之前已经了解了YOLO V1。BetterBatch Normalization:使用BN得到2%的提升
torch.normal()的用法该函数原型如下：normal(mean, std, *, generator=None, out=None)该函数返回从单独的正态分布中提取的随机数的张量，该正态分布的均值是mean，标准差是std。用法如下：我们从一个标准正态分布N～(0,1)，提取一个2x2的矩阵torch.normal(mean=0.,std=1.,size=(2,2))我们也可以让每一个值
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2024-04-07 14:12:52
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在当今的机器学习领域，扩散模型（Diffusion Models）因其在生成任务中的优异表现而备受关注。此类模型主要用于涉及图像生成、信号处理等多个方向。为了帮助大家理解使用PyTorch实现扩散模型的具体过程，我将详细记录下这段经历，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和工具链集成等内容。
### 协议背景
扩散模型的发展历程可以追溯到2015年，其基本原理是通过逐渐添加噪声
安装过程1、创建虚拟环境conda create -n maskrcnn_benchmark python=3.7
conda activate maskrcnn_benchmark2、安装各种依赖包conda install ipython
pip install ninja yacs cython matplotlib tqdm opencv-python3、安装PyTorch首先查看自己电脑
论文综述： 文章主旨：在本文中，我们回顾了这些视觉Transformer模型，将它们分为不同的任务，并分析了它们的优缺点。我们探讨的主要类别包括主干网络、高/中级视觉、低级视觉和视频处理。我们还包括有效的Transformer方法，用于将Transformer推进基于设备的实际应用。此外，我们还简要介绍了计算机视觉中的自我注意机制，因为它是Transformer的基本组成部分。在本文的最后，我们讨
在Freescale DPAA QorIQ平台上的启动和non-DPAA QorIQ平台的启动有一些区别：1.non-DPAA QorIQ平台在上电时通过采样配置管脚来决定对CPU的配置（P2020 （ e500核 ） 上电启动及uboot流程|http://bbs.ednchina.com/BLOG_ARTICLE_1988662.HTM），而DPAA QorIQ平台采用RCW (Reset C
目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、数据的选取和处理3、搭建预测网络4、引入GRU重构预测模型RNN结构原理1、RNN和标准神经网络的对比2、前向传播和反向传播3、RNN的缺点4、简单的代码示例总结摘要本周在论文阅读方面，阅读了一篇基于GRU改进RNN神经网络的飞机燃油流量预测的论文，了解了RNN的缺点以及其改进方法。在深度学习上，对RNN的数学原理进行了学习，了解它与普通神经网络的特点，并尝试复现
我们之前讲过《Docker是什么以及到底有什么用》，今天我们来说一说该如何使用Docker。Docker的三大核心概念镜像容器仓库还是举个例子：我们在空地上造房子，我们运砖块，再运木头，然后一顿操作把房子盖起来，过了两年，政府来拆迁了，怎么办？我们得换个地方造房子去了，这个时候，按照之前的，我得再次运砖块、运木头、然后再一顿操作把房子盖起来。但这次，来了一个叫Docker的靓仔，教了我一句咒语，
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2024-10-27 20:52:43
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【代码】torch查看GPU信息常用代码。
原创
2023-12-19 10:54:09
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本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏。1.简述通常，在自然语言生成任务（机器翻译
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2024-04-24 15:57:12
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标签：文章来自芒果浩明，原文链接安装maskrcnn_benchmark记录毕设课题需要，打算是基于maskrcnn_benchmark框架做了，把安装过程记录下来，这个框架比较新，没什么参考，都是自己一遍一遍尝试安装过来的。框架简介Facebook AI Research 开源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0实现基准：MaskRCNN-Bench
文章目录Torch 入门教程Torch 的基础知识torch和PyTorch什么区别？TensorAutogradOptimizer举例一模型定义模型训练模型保存和加载模型评估举例二数据载入模型定义和训练模型测试总结 Torch 入门教程这是一篇针对 Torch 框架的入门教程，主要介绍 Torch 的基础知识、数据载入、模型定义和训练，以及模型测试。Torch 的基础知识Torch 是一个基于
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2023-08-10 11:00:12
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PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.leflyfishtorch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le以上全是简写参数是input, other, out=None逐元素比较input和other返回是torch.BoolTensorimport torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.t
原创
2021-08-12 22:30:12
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注意力机制 CVPR2021 Coordinate Attention || Pytorch代码实现即插即用！一、Coordinate Attention 简介二、使用步骤1.结构图1.pytorch 代码 即插即用！提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：CoordAttention简单灵活且高效，可以插入经典的轻量级网络在几乎不带来额外计算开销的前提下，提升网络的精度。实验表明，CoordA
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2023-10-13 13:10:49
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前面已经简单介绍了Tensorflow预训练模型如何导入Pytorch框架下核心方法。但写的比较笼统，估计对框架不熟悉的朋友可能还是云里雾里。鉴于此，本文以小米通过NAS搜索的超分网络FALSR为例进行介绍。该开源项目截屏如下所示，它只提供了pb文件以及测试脚本，无任何模型的介绍，对于这类开源模型我们如何进行导入呢？ 首先，我们要做的第一步是确认FALSR的网络架构并通过Pytor
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2023-09-20 08:27:59
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机器学习多变量线性回归代码 Linear Regression (LR) is one of the main algorithms in Supervised Machine Learning. It solves many regression problems and it is easy to implement. This paper is about Univariate Linea
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2024-05-08 09:44:01
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torch.randn()产生大小为指定的，正态分布的采样点，数据类型是tensortorch.mean()torch.mean(input) 输出input 各个元素的的均值，不指定任何参数就是所有元素的算术平均值，指定参数可以计算每一行或者 每一列的算术平均数例如：a=torch.randn(3) #生成一个一维的矩阵b=torch.randn(1,3) #生成一个二维的矩阵print(a)print(b)torch.mean(a)结果：tensor([-
原创
2021-08-12 22:30:13
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目录1 Conv layers2 Region Proposal Networks(RPN)2.1 多通道图像卷积基础知识介绍2.2 anchors2.3 softmax判定positive与negative2.4 bounding box regression原理2.5 对proposals进行bounding box regression2.6 Proposal Layer3 RoI pool
