参考目录：1 安装2 标量可视化3 权重直方图4 特征图可视化5 模型图的可视化6 卷积核的可视化本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容，主要可视化的内容包括：标量变化(模型损失、准确率等)；权重值的直方图；特征图的可视化；模型图的可视化；卷积核的可视化。其实tensorboard一开始是给tensorflow使用的可视化工具，PyTorch框架自己的可视
采样层是使用池化 (pooling) 的相关技术来实现的，目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合。但是池化的目的不仅仅是这些，还有保持旋转、平移、伸缩不变形等。 采样有最大值采样，平均值采样，求和区域采样和随机区域采样等。池化也是这样的，比如最大值池化，平均值池化，随机池化，求和区域池化等。池化操作是在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作，一般在卷积层后面都会接一个池化操
这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法需要的库import torch使用方法这里以MNIST举例代码详解那么这里就相当于抽取了一个全排列所以就可以了。补充知识：Pytorch学习之torch----随机抽样、序列化、并行化1. torch.manual_seed(seed)
转载
2023-09-27 16:48:53
112阅读
1. torch.manual_seed(seed)说明：设置生成随机数的种子，返回一个torch._C.Generator对象。使用随机数种子之后，生成的随机数是相同的。参数：seed(int or long) -- 种子>>> import torch
>>> torch.manual_seed(1)
<torch._C.Generator objec
转载
2024-05-30 17:19:04
77阅读
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional
转载
2023-12-29 18:53:43
145阅读
# 如何实现 PyTorch 中的 Area 下采样
在深度学习中，下采样是减少特征图大小的重要过程，尤其是在图像处理和计算机视觉任务中。本文将为您提供使用 PyTorch 实现 Area 下采样的详细步骤。
## 流程概述
以下是实现 Area 下采样的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建输入张量（
原创
2024-09-22 05:09:26
183阅读
# 使用 PyTorch 进行图片下采样
在深度学习中，图像处理是一个至关重要的环节。尤其是在处理大尺寸图像时，常常需要对图像进行下采样，以减少计算量并加快训练速度。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行图像下采样，提供代码示例并探讨其在实际应用中的重要性。
## 什么是下采样？
下采样是指通过降低图像分辨率来减少图像中的数据量。下采样可以有效地保留图像的主要特征，降低计算复杂度，并在某些
PyTorch学习笔记(三)随机抽样 Random samplingtorch.manual_seedtorch.manual_seed(seed)设定生成随机数的种子，并返回一个 torch._C.Generator 对象参数:seed (int or long) – 种子torch.initial_seedtorch.initial_seed()返回生成随机数的原始种子值（python lon
转载
2024-09-20 22:07:26
77阅读
目录池化层与采样downsample下采样upsample上采样BatchNormfeature scalingImage normalizationBatch Normalization规范化写法nn.BatchNorm2dtest与train使用区别优点 卷积神经网络过程中的一个单元： conv2D->batchnorm->pooling->Relu 后面三个顺序取决
转载
2024-07-12 08:03:19
120阅读
前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N, C, W, H, W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C. 代表通道数， 在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H. 代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W. 代表图片的宽度，W的
转载
2023-11-07 09:26:34
240阅读
1.文本预处理文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：读入文本分词建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型1.1 读入文本我们用一部英文小说，即H. G. Well的Time Machine，作为示例，展示文本预处理的具体过程。import collections
转载
2024-08-19 02:55:01
47阅读
文章目录三个观点局部性相同性不变性下采样与上采样卷积层局部连接空间排列输出深度滑动步长边界填充输出尺寸知多少？零填充的使用步长的限制参数共享总结池化层全连接层小滤波器的有效性网络的尺寸输入层卷积层池化层零填充 三个观点局部性图片的特征由一些局部的区域决定。相同性两张图片具有相同的特征，出现位置不同，但是可以用相同的检测模式去检测。不变性对于一张大图片，我们进行下采样，图片的性质基本保持不变。下采
转载
2023-12-14 21:46:45
67阅读
# PyTorch 下采样的原理及实现步骤
## 1. 简介
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，提供了许多方便的工具和函数来进行深度学习模型的开发和训练。下采样是一种常用的操作，可以减少输入数据的大小，同时保留重要的特征。在本文中，我将向您介绍 PyTorch 中下采样的原理及实现步骤。
## 2. 下采样的原理
下采样是指通过降低输入数据的分辨率来减少数据量的过程。在深度学习中，下采
原创
2024-05-05 05:44:03
112阅读
本文编译自： https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-object-detector-in-pytorch/ https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-2/ 原文作者：Ayoo
转载
2024-07-29 15:32:24
31阅读
测试了pytorch的三种取样器用法。一：概念Sample:取样器是在某一个数据集合上，按照某种策略进行取样。常见的策略包括顺序取样，随机取样（个样本等概率），随机取样（赋予个样本不同的概率）。以上三个策略都有放回和不放回两种方式。TensorDataset:对多个数据列表进行简单包装。就是用一个更大的list将多个不同类型的list数据进行简单包装。代码如下：class TensorDatase
转载
2023-07-27 20:03:09
275阅读
文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
转载
2023-09-04 21:05:14
319阅读
ssd算法好久没看模型算法了，很多知识忘记了，今天想记录下一些理论知识，方便自己温顾。对于上采样，下采样，卷积，池化，后面会添加一些代码搭建网络的过程，并详细记录每一步每行代码的含义。 下采样主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图；其实下采样就是池化；1.用stride为2的卷积层实现：卷积过程导致的图像变小是为了提取特征。下采样的过程是一个信息损失的过
转载
2024-01-21 06:14:43
282阅读
11.6 重采样及频率转换重采样(resampling)指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。将高频率数据聚合到低频率称为降采样(downsampling)，而将低频率数据转换到高频率则称为升采样(upsampling)。并不是所有的重采样都能被划分到这两个大类中。例如，将W-WED(每周三)转换为W-FRI既不是降采样也不是升采样。pandas对象都带有一个resample方法，
转载
2023-11-01 20:57:38
15阅读
# PyTorch实现下采样（尺寸不匹配）
在深度学习项目中，数据的处理和调整是非常重要的一环。我们经常需要对输入数据进行下采样（即降维），尤其是在图像处理任务中。这篇文章将教会你如何使用PyTorch实现下采样，并解决相关的尺寸不匹配问题。
## 整体流程
我们将按照以下步骤进行下采样，并确保处理每个步骤中的尺寸不匹配：
| 步骤 | 内容
原创
2024-10-01 06:57:18
310阅读
# PyTorch ResNet 下采样代码实现
在深度学习的领域，越来越多的研究人员与开发者们开始使用PyTorch来进行模型的构建。一个重要的模型是ResNet，它通过残差学习能够有效缓解深层网络带来的退化问题。在ResNet结构中，下采样是关键步骤之一，能够减少特征图的尺寸与参数量。本文将详细探讨如何在PyTorch中实现ResNet的下采样功能。
## 背景描述
在众多卷积神经网络中
