数据加载和处理教程
作者：sasank chiamkurthy在解决任何机器学习问题上花了很多精力来准备数据。
pytorch提供了许多工具来简化数据加载，并希望能使您的代码更加可读性。
在本教程中，我们将看到如何加载和预处理/增强来自非平凡数据的数据。
要运行本教程，请确保安装了以下软件包：sckit-Image：for Image和Transform pandas：以便更容易地进行CSV解析
一脚踹进ViT——Pytorch搭建ViT框架本系列根据百度飞浆Paddle教程，学习整理后的博客，本文主要使用pytorch对残差网络ResNet18进行实现，首先对代码以及结构搭建进行熟悉，进而介绍简单的机器学习以及tensor使用，最后实现ViT的基本框架，请各位仔细食用！1.ResNet18的实现第一部分为了对经典残差网络进行复现，后续ViT中也将残差思想多次运用1.1 首先，搭建最简单的
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2023-07-28 10:18:16
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简介自注意力(self-attention)：一个seq2seq的映射运算，具体而言，也就是将输入向量通过映射(或者说某种函数运算)输出对应的结果. 向量的维度都为。对于每个输出，就是用自注意力运算生成的，而这个运算原理，其实就是对输入向量进行加权平均罢了，公式为：在此处是整个序列的索引(范围即[1,k])，并使权重相加为1。注意这个权重并不是某个参数，因为它是从和计算而来。实现这个权重最简单的方
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2023-10-02 18:34:21
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