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【无标题】Pytorch 中范数求解遇到的问题之RuntimeError的解决办法，和新的范数求解语法规则

今天，在学习范数求解的章节时发现一个问题，用视频中范数求解的语法规则输入后会出现RuntimeError:norm():inputdtypeshouldbeeitherfloatingpointorcomplexdtypes.GotLonginstead

gtwaaaa·2023-01-06 04:41

南巷旧梦·2023-01-05 21:30

BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm

简介这一篇介绍四种Norm的方式.之前我们介绍过BatchNorm的方法,BatchNormalization技术介绍.这一篇会将BatchNorm,LayerNorm,InstanceNorm和GroupNorm

W_Ria·2023-01-05 14:36

TypeError: unsupported operand type(s) for -: ‘str‘ and ‘float‘

背景：读一个文件中的数据，用来训练一个小模型，发现数据中有异常值，如下：使用pandas读数据，然后对数值类型特征，进行归一化，报错：defminmax_norm(df):return(df-df.min

凝眸伏笔·2023-01-05 00:27

[2021ICCV]Swin Transformer模型的一些模块

classPatchEmbed(nn.Module):"""2DImagetoPatchEmbedding"""def__init__(self,patch_size=4,in_c=3,embed_dim=96,norm_layer

清欢年岁~·2023-01-04 20:01

基于opencv的c++图像处理（灰度变换）

CV_EXPORTS_Wvoidnormalize(InputArraysrc,InputOutputArraydst,doublealpha=1,doublebeta=0,intnorm_type=NORM_L2

daydayup_cy·2023-01-04 15:46

Pytorch tutorial

np.arraynp.array([3,4,5.])torch.tensor([3,4,5.])互相转化：torch.from_numpy(x_numpy)x_torch.numpy())求范数:np.linalg.norm

深度学不学习·2023-01-04 11:06

李宏毅机器学习之Attack and Defense

就是使得结果与事实的距离越远越好有目标的攻击：输出与答案距离越远越好的同时，还与指定的输出越接近越好Constraint的限制可以简单理解为人眼看不出差别，但是机器可以给出完全不同的答案一般对于限制的选择就是使用l2-norm

loserChen.·2023-01-04 09:01

numpy.linalg.norm 计算向量范数

numpy.linalg.normdefnorm(x,ord=None,axis=None,keepdims=False):可以计算矩阵范数和向量范数Thisfunctionisabletoreturnoneofeightdifferentmatrixnorms,oroneofaninfinitenumberofvectornorms(describedbelow),dependingonthev

WWWzq_·2023-01-04 08:21

pytorch规约计算(累和、累积、均值、方差、标准差、P范数等)

1.累积、累和、所有元素的乘积、所有元素的和2.p-norm距离3.均值、中位数、众数、方差和标准差一、什么是规约计算？

逝去〃年华·2023-01-04 03:44

pytorch中归一化

归一化norm：变为0~1之间方案1：原数组P为任意一组数，对p中的数字范围无限制(p-min)/(max-min)①p中有最小的数，那么(p-min)/(max-min)=(min-min)/(max-min

hahajing369·2023-01-04 02:41

《动手深度学习》2.3线性代数

线性代数基本运算哈达玛积Hadamardproduct降维&非降维降维操作非降维求和，保持轴数不变cumsum累加求和，各轴维度也不变乘法操作点积矩阵-向量乘法矩阵-矩阵乘法向量范数normL1范数L2范数，即默认的norm

Mavis00·2023-01-03 20:37

Matlab 矩阵论矩阵分析计算实现(七) 奇异值分解 LU分解矩阵范数

disp(S);运行结果LU分解%LU分解[B,C]=lu(A)%U为上三角阵，L为下三角阵[L,U,P]=lu(X)%U为上三角阵，L为下三角阵，P为单位矩阵的行变换矩阵.矩阵范数%求解矩阵范数A=[];norm

Pedrotime·2023-01-03 08:05

5.10_batch-norm

5.10批量归一化本节我们介绍批量归一化（batchnormalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易[1]。在3.16节（实战Kaggle比赛：预测房价）里，我们对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。通常来说，数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。随着

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:12

L2范数（L2 Norm）与均方差（MSE）

读的一篇论文中写道：Weadoptpixel-wisemeansquareerror(MSE)toregularizethesimilarity.ThereconstructionlosscanbeformallydefinedasLrec=EIm∼Im∥Rm−Im∥2L_{rec}=E_{I_{m}∼I_{m}}{∥R_{m}−I_{m}∥_{2}}Lrec=EIm∼Im∥Rm−Im∥2wher

TsXor·2023-01-02 12:29

Structured Sparse Non-negative MatrixFactorization with -L_{2,0}-Norm文献简读

paper:StructuredSparseNon-negativeMatrixFactorizationwith-Norm矩阵L0范数的定义：whereI(x)=1ifx0,I(x)=0ifx=0.

atease0001·2023-01-01 13:15

关于nn.embedding的理解

importtorch.nnasnnnn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=

蚌埠先森·2023-01-01 09:05

关于torch.nn.Embedding需要注意的几点

关于torch.nn.Embedding需要注意的几点torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=

mz_老张·2023-01-01 09:04

TensorFlow-tf.nn.embedding_lookup()函数解析

的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素原型：tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm

业余狙击手19·2023-01-01 09:32

torch.nn.Embedding理解

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2,scale_grad_by_freq

tommorrow12·2023-01-01 09:32

pytorch nn.Embedding的用法和理解

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq

纸短情长的博客·2023-01-01 09:00

理解torch.nn.Embedding

torch.nn.Embedding(num_embeddings:int,embedding_dim:int,padding_idx:Optional[int]=None,max_norm:Optional

athrunsunny·2023-01-01 09:55

nn.embedding简单理解

_nn.embeddingweightimporttorch.nnasnnnn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm

qq_54867493·2023-01-01 09:52

防止过拟合（NN/CNN）

L1norm∣∣w∣∣1=Σ∣wi∣||w||^1=\Sigma{|w_i|}∣∣w∣∣1=Σ∣wi∣L2norm∣

Xav Zewen·2022-12-31 19:53

三维向量求夹角(0-360)

这里要求0-360，所以夹角为2*pi-theta；doubleCross(Eigen::Vector3da,Eigen::Vector3db){doubletheta=atan2(a.cross(b).norm

4月16！·2022-12-31 17:59

权重归一化weight_norm

1.权重归一化原理对于网络中一神经元，其输入为x，输出为y，计算过程为y=ϕ(ω∗x+b)y=\phi(\omega*x+b)y=ϕ(ω∗x+b)ω\omegaω为与该神经元连接的权重，通过损失函数与梯度下降对网络进行优化的过程就是求解最优ω\omegaω的过程。将ω\omegaω的长度与方向解耦，可以将ω\omegaω表示为ω=gv∣∣v∣∣,\omega=g\frac{v}{||v||},ω=

小周ipython·2022-12-31 12:00

torch.nn.utils

torch.nn.utils(nn/utils/)1、先看一下utils目录下的文件torch.nn.utils(nn/utils/)包括3个文件init.py,rnn.py,clip_grad.py,weight_norm.py

Wanderer001·2022-12-31 12:59

深度学习(十)——Pytorch统计属性

norm范数norm(1)：1范数，绝对值之和norm(2)：2范数，平方和在根号矩阵范数：绝对值的和，再求maxnorm(1,dim=1)：对维度1做1范数prod：累乘argmax，argmin：返回索引

Da小伙儿·2022-12-31 10:34

深度学习与PyTorch笔记10

tensor的统计属性常见的统计属性：norm(范数)，mean(均值)，sum(求和)，prod(累乘)，max(最大值)，min(最小值)，argmin(最小值位置)，argmax(最大值位置)，kthvalue

niuniu990·2022-12-31 10:33

图神经网络16-DGL实战：构建图神经网络（GNN）模块

importtorch.nnasnnfromdgl.utilsimportexpand_as_pairclassSAGEConv(nn.Module):def__init__(self,in_feats,out_feats,aggregator_type,bias=True,norm

致Great·2022-12-30 08:38

论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

关注“PandaCVer”公众号>>>深度学习Tricks，第一时间送达0.elsenn.Identity()self.norm2=norm_layer(dim)mlp_hidden_dim=int(dim

加勒比海带66·2022-12-30 04:20

Dive into Deep Learning笔记——下

attentionself-attentionTransformer多头注意力multi-headattentionMaskedmulti-headattentionfeedforwardResidual和Norm

星尘逸风·2022-12-29 21:09

安装cuda问题

在之后安装pytorch后，一切程序都可运行，但有一天之前的代码突然不能用了，说是ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'fused_layer_norm_cuda'，然后百度告诉我是

HYY233·2022-12-29 20:13

Pix2Pix原理解析以及代码流程

classUnetGenerator(nn.Module):"""CreateaUnet-basedgenerator"""def__init__(self,input_nc,output_nc,num_downs,ngf=64,norm_layer

啊菜来了·2022-12-29 12:33

torch之学习笔记——统计操作

常见的统计操作：Norm:求范数Meansum:均值，求和Prod:累乘Max,min,argmin,argmax:最大值，最小值，最大值，最小值的位置Kthvalue,topk:第几个位置的位置或者值

卖香油的少掌柜·2022-12-29 00:22

【深度学习】归一化总结

深度学习之归一化1.BatchNorm2.GroupNorm3.InstanceNorm4.LayerNorm5.SwitchableNorm)1.BatchNormBN在batch的维度上norm，归一化维度为

一只雨儿出墙来·2022-12-28 19:11

plt.imshow()参数

matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=None,vmin=None,vmax

清纯世纪·2022-12-28 10:19

cmap参数 plt_plt.imshow的参数有哪些？

plt.imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=None,vmin=None,vmax=None,origin

weixin_39667626·2022-12-28 10:19

P7 PyTorch 属性统计

目录Normminmaxargmaxargminprodsumdimkeepdimtopk&kthvalueeq&equal一Norm作用：求范数1.11阶范数#-*-coding:utf-8-*-""

明朝百晓生·2022-12-28 06:39

【神经网络中：常见的几种参数更新方法(SGD、Momentum、AdaGrad、Adam、RMSProp、Adadelta）权值初始值、Batch Norm、过拟合、抑制过拟合】

1训练数据（training_data)、验证数据(validation_data)、测试数据(testing_data)的区分：训练数据：模型参数（权重和偏置）的学习，建立模型验证数据：模型超参数性能的评估（超参数：模型算法本身设置的参数如学习率、epoch、batch_size、初始权值、卷积核个数和大小等等）测试数据：评估模型的泛化性能2常见的几种参数更新方法：SGD（随机梯度下降法）、Mo

菜鸟爱学习@chong·2022-12-27 21:22

Task_5

鼠标操作与响应鼠标事件与回调回调函数参数：intevent,intx,inty,intflags图像像素类型转换与归一化归一化方法支持NORM_L1NORM_L2NORM_INFNORM_MINMAX归一化函数

Alizestl·2022-12-27 20:34

python numpy 笔记（三）

WriteaNumPyprogramtocomputetheconditionnumberofagivenmatrix.np.linalg.cond(x)2.WriteaNumPyprogramtocomputetheconditionnumberofagivenmatrix.np.linalg.norm

conFstantine·2022-12-27 11:54

torch.nn.utils.clip_grad_norm_

那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时，更新的梯度为阈值（梯度裁剪解决的是梯度消失或梯度爆炸问题，即设定阈值），如下图所示:解决梯度爆炸问题的方法torch.nn.utils.clip_grad_norm

big_matster·2022-12-27 06:50

Pytorch基础 - 2. torch.linalg.norm() 和 torch.linalg.vector_norm() 和 torch.linalg.matrix_norm()

目录1.torch.linalg.norm()2.torch.linalg.vector_norm()3.torch.linalg.matrix_norm()最近在写程序的时候，用到了L2范数，也因此了解到了这几个函数

Aaron_neil·2022-12-26 08:32

[TensorFlow系列-18]：TensorFlow基础 - 张量的范数

blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/119707541目录第1章什么是范数1.1常见的范数与定义1.2范数的物理意义1.3代码演示的前置条件1.4范数的函数说明：tf.norm

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-25 19:15

一阶二阶无穷阶范数快速理解

范数一般多指1-norm,2-norm,inf-norm三个选项的范数,对应MATLAB命令norm(A,p)向量的1-norm是向量各个元素的绝对值之和,对应sum(abs(X))矩阵的1-norm是矩阵各个列向量

zmhzmhzm·2022-12-25 19:42

MMCV——build_norm_layer

构建标准化层。初始化需要的参数：cfg：dict类型，标准化层的config，应该包含：type：str类型，'BN1d'，'BN2d'等价于'BN'，'BN3d'，'SyncBN'，'GN'，'LN'，'IN1d'，'IN2d'等价于'IN'，'IN3d'。layerargs：实例化标准化层需要的参数；requires_grad：optional，bool类型，是否停止梯度更新；num_feat

倔强一撮毛·2022-12-25 03:27

C++/Python:罗德里格斯旋转矩阵

可以知道旋转轴Vcross（垂直屏幕指向外侧或内侧的向量）vcross=np.cross(v1,v2)这里还可以将旋转轴向量单位化，方便后面使用vcross_normalize=1/np.linalg.norm

六月的翅膀·2022-12-24 13:26

kaldi-tdnn模型训练策略-pytorch实现

：RectifiedLinearComponentself-repair-scale=1e-05affine：NaturalGradientAffineComponentmax-change=0.75norm

guocehnxi·2022-12-24 10:20

Seaborn系列教程（3）| 折线图lineplot()

seaborn.lineplot(x=None,y=None,hue=None,size=None,style=None,data=None,palette=None,hue_order=None,hue_norm

明天依旧可好·2022-12-23 18:42

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