grad 第24页

【论文】CBAM: Convolutional Block Attention Module

瑾怀轩·2022-10-30 17:28

pytorch 两层神经网络的实现（含relu激励方程的反向传播推导过程）

计算loss，由Loss层计算；反向传播求梯度；根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为:weight=weight-learning_rate*gradient使用pytorch和auto_grad

Sudan_大树·2022-10-22 09:43

Revisiting Single Image Depth Estimation Toward Higher Resolution Maps

目录1.作者2.论文整体结构3.损失函数3.1.Loss_depth3.2.Loss_grad3.3.Loss_normal1.作者2.论文整体结构本文作者的主要贡献是针对边界扭曲，失真等问题，级联了三种损失函数共同制约网络

Hu_0813·2022-10-19 07:13

Pytorch可视化模型任意中间层的类激活热力图(Grad-CAM)

本文中绘制类激活热力图的基本方法参考自：https://blog.csdn.net/sinat_37532065/article/details/103362517在该方法的基础上，本文添加了如下功能：根据网络层的名字，可视化模型指定层的类激活热力图。本文使用的backbonenetwork为Resnet50，运行时需要根据实际使用的网络来修改以下两个参数：1."layers_names"：包含模

潜行隐耀·2022-10-16 11:55

pytorch 神经网络特征可视化

可参考博客Pytorch可视化模型任意中间层的类激活热力图(Grad-CAM)_潜行隐耀的博客-CSDN博客_pytorch热力图Pytorch输出网络中间层特征可视化_Joker-Tong的博客-CSDN

m0_61899108·2022-10-16 11:21

Pytorch入门实战（4）：基于LSTM实现文本的情感分析

Pytorchnn.Module的基本使用Pytorchnn.Linear的基本用法Pytorch中DataLoader的基本用法Pytorchnn.Embedding的基本使用详解torch.nn.utils.clip_grad_norm

iioSnail·2022-10-15 14:29

如何使用torch计算梯度，理解Autograd的作用及原理

并且在计算得到的结果上(结果也是Tensor一个对象)上调用backward()就会自动计算x的梯度，并将梯度累加到x.grad属性上。下面代码演示在y=x2

rpsate·2022-10-15 07:49

使用PyTorch常见4个错误解决示例详解

目录导读常见错误#1你没有首先尝试过拟合单个batch常见错误#2:忘记为网络设置train/eval模式常用的错误#3:忘记在.backward()之前进行.zero_grad()常见错误#4:你把做完

·2022-10-14 23:18

利用Pytorch实现获取特征图的方法详解

pretrained参数设置为False，那么仅仅设定模型结构；如果设置为True，那么会启动一个下载流程，下载预训练参数如果只想调用模型，不想训练，那么设置model.eval()和model.requires_grad

·2022-10-14 23:40

torch.zeros() 函数详解

torch.dtype，里面的每一个值都是0的tensortorch.zeros(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad

Vertira·2022-10-14 07:16

pytorch：子模型参数冻结 + BN冻结

使用场景：需要完全冻结某部分的weight与BN层加载预训练模型时，如果只将para.requires_grad=False，并不能完全冻结模型的参数，因为模型中的BN层并不随loss.backward

CV科研随想录·2022-10-13 07:43

一些常用的激活函数

ReLU函数公式：通俗地说，ReLU函数通过将相应的活性值设为0，仅保留正元素并丢弃所有负元素例如：对于从-8到+8，间隔为0.1x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad

tinason杨·2022-10-12 22:38

model.eval() && with torch.no_grad()

因此，在由dropout和BN层的时候必须使用model.eval()withtorch.no_grad()被该语句包裹起来的语句不会计算梯度（由输入得到的新张量requires_grad被置为FA

hei_hei_hei_·2022-10-12 18:58

机器学习编程作业ex4(matlab/octave实现)-吴恩达coursera

前向传播先计算出当前参数Theta对应的各层每个单元的值a；2.由输出层的误差计算倒推各个隐藏层的误差delta；3.利用各层误差delta计算梯度值；4.利用迭代函数fmincg求出代价函数最小（梯度grad

独家*记忆·2022-10-07 07:36

CAM与Grad-CAM

权重与GAP前的特征图做加权和得热图Grad-CAM不用替换全连接层重新训练中心思想：类别的得分对第k个特征图的每个像素算偏导再求平均即得到权重。权重和最后一个特征图求加权和，得热图。

学的越多越开心的凯宝·2022-10-04 16:24

keras CAM和Grad-cam原理简介与实现

kerasCAM和Grad-cam原理简介与实现文章目录两种分类模型1、特征提取(featureextraction)+flatten+softmax2、featureextraction+GAP+softmax

cvvoid·2022-10-04 16:20

CAM和GradCAM

CAM来自LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization,CVPR2016；GradCAM来自Grad-CAM:VisualExplanationsFromDeepNetworksviaGradient-BasedLocalization

tzc_fly·2022-10-04 16:48

python title 和capitiliaze_python - cap.isOpened（）：针对Python 3和OpenCV 3.1.0在CentOS中返回false - 堆栈内存溢出...

这是示例代码：importcv2cap=cv2.VideoCapture('/home/grad3/jalal/PycharmProjects/hw4_cs58‌5/Concession_LAN_8‌‌00‌k.mp4

weixin_39606911·2022-10-03 07:57

详解torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 的使用与原理

文章目录clip_grad_norm_的原理clip_grad_norm_参数的选择（调参）clip_grad_norm_使用演示参考资料clip_grad_norm_的原理本文是对梯度剪裁:torch.nn.utils.clip_grad_norm

iioSnail·2022-09-30 13:24

Pytorch与深度学习训练trick实战（持续更新）

Pytorch与深度学习训练trick实战（持续更新）冻结参数defset_parameter_requires_grad(model,feature_extracting):iffeature_extracting

冬于·2022-09-28 07:13

03 高等数学专题——多元函数微积分

方向导数存在的定义多元函数可微、可偏导、连续的关系复合函数求偏导（链式法则）、全微分的计算隐函数求偏导（隐函数存在定理、等式两边求导法）1.2方向导数、梯度的计算计算梯度：计算方向导数：1.3法向量、方向余弦、梯度1.4梯度(grad

王慕白·2022-09-25 01:38

pytorch创建张量tensor

torch.randinttorch.randint(low=0,high,size,*,generator=None,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad

icefirekk11·2022-09-25 01:22

Pytorch张量（Tensor）基本介绍与使用

1.Tensor（张量）计算原则2.Tensor（张量）形状变换三、张量微分运算1.张量的自动微分2.设置Tensor不可跟踪计算（测试集常用）3.就地改变Tensor（张量）变量的requires_grad

张_哈哈·2022-09-23 20:26

Gradle【有与无】【运行Gradle构建】【G8_2】Gradle Enterprise Gradle插件用户手册

GradleEnterprise1.2.1.允许不受信任的SSL通信1.3.连接到scans.gradle.com1.4.集成您的CI工具2.控制何时发布构建扫描2.1.按需发布2.2.发布每个版本2.3.根据条件发布3.与Grad

琴韵·2022-09-22 20:31

opencv sobel算子

includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){Matsrc=imread("1.jpg");imshow("yuantu",src);Matgrad_x,grad_y

dongfangxingyu1·2022-09-21 18:40

torch.autograd

torch.autograd.backward(variables,grad_variables,retain_variables=False)给定图的叶子节点variables,计算图中变量的梯度和。

爱钻研的小铭·2022-09-09 07:15

Pytorch autograd.grad与autograd.backward详解

Pytorchautograd.grad与autograd.backward详解引言平时在写Pytorch训练脚本时，都是下面这种无脑按步骤走：outputs=model(inputs)#模型前向推理optimizer.zero_grad

Adenialzz·2022-09-09 07:29

PyTorch学习—13.优化器optimizer的概念及常用优化器

二、optimizer的基本属性三、optimizer的基本方法四、方法实例1.optimizer.step()2.optimizer.zero_grad()3.optimizer.add_param_group

哎呦-_-不错·2022-09-06 14:35

Pytorch框架之优化器 Optimizer

基本用法优化器主要是在模型训练阶段对模型可学习参数进行更新,常用优化器有SGD，RMSprop，Adam等优化器初始化时传入传入模型的可学习参数，以及其他超参数如lr，momentum等在训练过程中先调用optimizer.zero_grad

发呆的比目鱼·2022-09-06 14:35

PyTorch入门——Autograd

二、如何使用AutogradTensor是Autograd的核心类，我们在使用时要把需要自动计算梯度的Tensor的requires_grad设为True，把不需要计算梯度的Te

Skyline_98·2022-09-06 07:22

PyTorch入门——张量&神经网络

SGD）缺点引入动量进行改进Nesterov动量改进PyTorch优化器损失函数防止过拟合张量直接创建torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad

清上尘·2022-09-06 07:45

一文理解pytorch张量概念和tensor的三种创建方式！

data:被包装的Tensorgrad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad：指示是否需要梯度is_leaf:指示是否是叶子结点（

星尘 StarDust·2022-09-02 07:44

pytorch张量创建、变换

来针对某个变量执行grad获得想要的梯度值。importtorch

Mick..·2022-09-01 13:22

pytorch中.data()与.item()，.numpy()，.detach()，.cuda()，.cpu()的作用

.data：把变量设置成tensor类型，requires_grad设置为Flase.item()把tensor转为python的float类型.numpy()将张量转换为与其共享底层存储的n维numpy

I松风水月·2022-08-26 07:23

RuntimeError: Can‘t call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

项目场景：深度学习训练后，调用网络预测数据时报错问题描述RuntimeError:Can'tcallnumpy()onTensorthatrequiresgrad.Usetensor.detach().numpy()instead.原因分析：待转换类型的PyTorchTensor变量带有梯度，直接将其转换为numpy数据将破坏计算图，因此numpy拒绝进行数据转换，实际上这是对开发者的一种提醒。如

ACxz·2022-08-25 15:15

Pytorch实战——知识点记录（二）

TypicalLoss-meansquereerror(MSE)均方误差pytorch中求meansquereerror的梯度有两种方式：backward()函数（这个更方便）torch.autograd.grad

H.Chi·2022-08-22 07:32

Autograd机制（自动求导机制）

目录（一）构建过程（二）代码实现过程（一）构建过程方法1:requires_grad:如果需要为张量计算梯度，则为True，否则为False。

小0p·2022-08-20 07:21

深度学习：WarmUp【针对学习率优化的一种方式：在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches之后再修改为预先设置的学习率来进行训练】

在实际中，由于训练刚开始时，训练数据计算出的梯度grad可能与期望方向相反，所以此时采用较小的学习率learningrate，随着迭代次

u013250861·2022-08-15 07:59

Pytorch知识总结

2.PYTORCH：5.withtorch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播6.一般用于pytorch训练模块self.optimizer.zero_grad

#欧吼·2022-08-10 09:35

一些用到的Pytorch知识点的总结

model.state_dict()自适应优化算法梯度裁剪长期依赖的问题----梯度消失与梯度爆炸优化长期依赖---梯度截断(gradientclipping)torch.nn.utils.clip_grad_norm

名字填充中·2022-08-10 09:34

YOLO·v5 Grad CAM运行出错keyerror:cv3解决方法

最近在搞YOLOv5的热力图，但是网上的代码，用原来的模型没报错，但是用上自己加上注意力训练出来的模型报错了，cv3解决方法原先的v5有23层，加上注意力机制之后网络层数发生了变化，所以这也需要改成对应的层数YOLOv5GradCAM的代码，看这位博主的，其实github上也有都是一样的【YOLOV5从开发到部署实战】十一、GradCAM可视化显示YOLOv5热力图_落难Coder的博客-CSDN

weixin_47060902·2022-08-08 07:28

深度学习模型特征可视化(以yolov4为例)

一般来说，深度学习模型中的特征可视化分为两种：GAM/Grad_GAM、特征图可视化。

tanjiawei1015@163·2022-08-08 07:57

详解Pytorch中的requires_grad、叶子节点与非叶子节点、with torch.no_grad()、model.eval()、model.train()、BatchNorm层

requires_gradrequires_grad意为是否需要计算梯度使用backward()函数反向传播计算梯度时，并不是计算所有tensor的梯度，只有满足下面条件的tensor的梯度才会被计算：

Jiyang@UESTC·2022-08-08 07:46

YOLOv5目标检测之Grad-CAM热力图可视化

本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化，可直观展示图像中哪些区域对类别分类贡献程度大。

bai666ai·2022-08-08 07:39

特征型可视化 GradCAM

GradCAM及其他代码实现：https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam1.CAM（ClassActivationMaps）论文：LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization

升不上三段的大鱼·2022-08-06 19:09

【Gradle问题篇】Plugin [id: ‘com.android.application‘, version: ‘7.x.x‘, apply: false] was not found i...

问题原因：如上解释，所配置gradle版本在本地配置的grad

ThreeGold·2022-08-06 00:40

在idea中创建java的Gradle项目讲的很详细的

Gradle本地位置参考；D:/工作磁盘/java环境/gradle-7.5-all/gradle-7.5查看的确是本地的Gradle;其他版本可参考；在idea中创建普通java工程具体整合：第一步：创建由Grad

你若不离不弃，我必生死相依·2022-08-01 12:59

CS229 吴恩达机器学习习题答案 problem sets 02（全部问题，欢迎各位前辈指教）

01aimportnumpyasnpimportsrc.utilasutildefcalc_grad(X,Y,theta):"""Computethegradientofthelosswithrespecttotheta

ML--小小白·2022-07-23 13:48

python opencv图像处理函数_Python+OpenCV图像处理（十二）—— 图像梯度

一、Sobel算子代码如下：importcv2ascv#Sobel算子defsobel_demo(image):grad_x=cv.Sobel(image,cv.CV_32F,1,0)#对

weixin_39926016·2022-07-22 07:00

全面解读Google的员工评价与发展（GRAD）计划

今年5月，Google推出GRAD（GooglerReviewsandDevelopment，员工评价与发展）计划。

奋丁匠行HR商城·2022-07-21 17:36

推荐频道

grad