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pytorch小demo
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中Dataset和dadaloader的理解
不同的数据集在形式上千差万别,为了能够统一用于模型的训练,
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框架下定义了一个dataset类和一个dataloader类。
齐落山大勇
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2024-01-25 09:16
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内置损失函数汇总 !!
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JOYCE_Leo16
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损失函数torch提供了很多损失函数,可查看官方文档LossFunctions部分作用:计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据(反向传播),grad损失函数用法差不多,这里以L1Loss和MSEloss为例L1Loss注意传入的数据要为float类型,不然会报错,所以inputs和outputs处要加上类型转换L1Loss的参数reduction,设置了计算loss值的方式,默认
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Unity3d学习笔记-Demo实现
这是我在学习Unity3d过程中实现的几个
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,其中最难实现的功能就是弹弹堂的弹坑效果了,在这里分享给大家。1.3D坦克大战这里的素材可以在AssetStore中找到,场景搭建比较简单。
任西风吹冷月
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2024-01-25 08:51
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注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,本书源代码是在JupyterNotebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode测试通过。Chapter3LinearNeuralNetworks3.1LinearRegression3.1.1BasicConcepts我们通常使用nnn来表示数据集中的样本数。对索引为iii的样本,其输入表示为x(i
南七澄江
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2024-01-25 08:31
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python训练的模型怎么在C++使用?
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模型转化编写C++调用程序这里就先看一下第一步。怎么配置libtorch。
六月的翅膀
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2024-01-25 08:22
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基本介绍torch.nn:Containers:基本骨架ConvolutionLayers:卷积层Poolinglayers:池化层Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity):非线性激活NormalizationLayers:正则化层Containers类介绍containers相对重要的一个类,主要给神经网络定义了一些骨架、一些结构,后面那些类
晴空对晚照
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2024-01-25 07:26
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图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【
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版本】EfficientNet_V2模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【
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版本】EfficientNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【
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牙牙要健康
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本科毕业设计过程中应该锻炼的能力 (深度学习方向)
摘要:本文以本科毕业设计做深度学习方向,特别是全波形反演为例,描述学生应在此过程中锻炼的能力.搭建环境的能力.包括Python,
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【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-
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安装sentence-transformers
点击此处可访问SBERT官方代码(GitHub)在安装sentence-transformers之前需要确保以下条件:WerecommendPython3.6orhigher,
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1.6.0orhigherandtransformersv4.6.0orhigher.ThecodedoesnotworkwithPython2.7
竹霖聴雨
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在本篇博客中,我们将使用Python和
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库来构建一个简单的文本分类大模型,并探讨其实现过程。
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2024-01-25 05:57
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zerogin+
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深度学习
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学习3——卷积神经网络
错题:全连接层解析:图像展平后长度为3×256×256,权重参数和偏置参数的数量是3×256×256×1000+1000=196609000。,前面是权重参数,后面的1000是偏执参数数量2.池化层基础问题解析:选项1:错误,池化层有参与模型的正向计算,同样也会参与反向传播选项2:正确,池化层直接对窗口内的元素求最大值或平均值,并没有模型参数参与计算循环神经网络描述解析:选项1:批量训练的过程中,
柠檬酸的很
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中shape的用法,以及计算机中维度的概念
什么是维度?欧几里得空间中的维度:在欧几里得空间中(通常是二维平面或三维空间),维度是用来描述点、向量、线、平面和立体等对象的性质。例如,二维平面具有两个维度(通常表示为2D),三维空间具有三个维度(通常表示为3D)。通常,n维欧几里得空间中的点由n个坐标值来描述。计算机语言中的维度:通常用来描述数据的结构和排列方式在我们最初听说维度的时候,往往会联想到零维是一个点,一维是一条线,二维是一个面,三
ttyykx
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矩阵
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《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》算法详解
LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks官方代码(caffe):https://github.com/ZhaofanQiu/pseudo-3d-residual-networks非官方(
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ce0b74704937
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2024-01-25 04:31
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数据集构造和分批加载
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目前在深度学习具有重要的地位,比起早先的caffe,tensorflow,keras越来越受到欢迎,其他的深度学习框架越来越显得小众。
Alex_StarSky
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数据集构造
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超分SR
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PackagesNotFoundError: The following packages are missing from the target environment
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2201_75284563
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YoloV8改进策略:改进Head|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图
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学习笔记001
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RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS
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GLM国产大模型训练加速
相比原始的基于
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安卓——之Animation动画特效
本文内容概述(知识点+2个
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)1.简介Android的animation由四种类型组成:alpha、scale、translate、rotate,alpha:渐变透明度动画效果scale:渐变尺寸伸缩动画效果
大数据阶梯之路
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mpVue记录2——写一个
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1.删掉src文件夹下,components&pages&utils下的所有文件,在pages下创建index文件夹,添加index.vue&main.js文件,目录结构如下捕获.PNG2.在src下的app.json中写入(配置小程序的app.json){"pages":["pages/index/main"],"window":{"backgroundTextStyle":"light","n
汀上
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报”TypeError: Conv2d() received an invalid combination of arguments “的原因以及解决办法
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报”TypeError:Conv2d()receivedaninvalidcombinationofarguments“的原因以及解决办法问题:当在
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梦在黎明破晓时啊
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实现多头自注意力机制代码;Multiheads-Self-Attention代码实现
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银色尘埃010
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2024-01-24 10:53
深度学习 Day27——J6ResNeXt-50实战解析
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实现DenseNet算法2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2
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小树苗m
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前言:这里面简介一下半监督学习,如何利用未打标签的数据集。重点可以参考一下Graph-basedApproach方案。目录:简介Semi-supervisedLearningforGenerativeModellow-densitySeparationAssumptionEntropy-basedRegularizationsemi-supervisedSVMSmoothnessAssumptio
明朝百晓生
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【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-
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】使用
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创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类
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《动手学深度学习(
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版)》笔记2
Chapter2PreliminariesAutomaticDifferentiation让计算机实现微分功能,有以下四种方式:-手工计算出微分,然后编码进代码-数值微分(numericaldifferentiation)-符号微分(symbolicdifferentiation)-自动微分(automaticdifferentiation)深度学习框架通过自动微分来加快求导。实际中,根据设计好的
南七澄江
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三维点云
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文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w,这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。前馈过程反馈过程importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])#表示需要计算梯度,默认不需要计算梯度w.requires_grad=Truedef
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【第四课课后作业】XTuner大模型单卡低成本微调实战
基础作业1.安装与配置环境#InternStudio平台中,从本地clone一个已有
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