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1.创建一个新的模块（名为 pel） conda create -n pel python=3.8 -y conda activate pel 2.下载cuda11.8 另外搭配torch2.0.0版本 pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15 阅读全文
posted @ 2025-06-13 10:06
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import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from PIL import Image from tqdm import tqdm impo 阅读全文
posted @ 2025-04-09 20:48
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最好的效果 47.35 def forward(self, output_logits, target, extra_info=None): if extra_info is None: return self.base_loss(output_logits, target) # output_lo 阅读全文
posted @ 2024-11-01 09:56
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点击查看代码 def forward(self, output_logits, target, extra_info=None): if extra_info is None: return self.base_loss(output_logits, target) # output_logits 阅读全文
posted @ 2024-08-05 16:24
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# tensorboard address # tensorboard --logdir /home/zy/pycharm/project/MetaSAug-main/cifar/logger/Accuracy from tensorboardX import SummaryWriter from 阅读全文
posted @ 2024-04-08 18:33
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不同的点：特征选择需要4096维的特征，而我们的代码可能64维就可以了 步骤：①保存模型②提取模型特征，然后应保存为mat 备注：MetaSAug_1 ①保存模型 import os import time import argparse import random import copy impo 阅读全文
posted @ 2024-04-02 20:52
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原文链接：https://blog.csdn.net/zxdd2018/article/details/125505352 另附：imagenet图对应https://www.cnblogs.com/cpxlll/p/13493247.html 1.（多张图片） 备注：gram_cam_1 impo 阅读全文
posted @ 2024-04-02 20:38
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chatgpt呆子，不知道怎么构建不平衡数据及，不会递减的构建，长尾人表示心痛 琐碎直接给个万能模板 import argparse import random from data_utils import * from loss import * import torch.nn as nn imp 阅读全文
posted @ 2024-03-19 19:39
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柱状图： % Data stages = {'180_20', '160_40', '140_60', '120_80', '100_100'}; accuracy = [38.8, 46.81, 37.43, 37.77, 37.19]; bar_width = 0.4; % Define the 阅读全文
posted @ 2024-03-19 13:43
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还是需要在python上面保存模型，加载模型，然后提取特征保存为mat文件就行了（但我现在只加载了64维特征，4096维特征还没试过，估计也可以但应该会又慢又不好看） ①先放matlab可视化t-sne的代码 % 加载特征数据 data = load('10_157_ckpt.pth.mat'); 阅读全文
posted @ 2024-03-19 13:39
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主要分两步走，先训练好模型，保存模型，然后再读取模型，保存特征 ①训练模型，保存模型 import os import time import argparse import random import copy import torch import torchvision import nump 阅读全文
posted @ 2024-03-19 13:24
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链接1 第一个产品密钥： NJGKK-J79GM-KBY96-9YYD4-843R8 第二个产品密钥： NJ367-Y4HQ4-4XR7Y-3Q3BT-TJFPJ 第三个产品密钥： QNQXG-2WDWH-8HWJM-WKPFW-D9MVH 阅读全文
posted @ 2023-10-18 08:58
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其他链接 1.buntu18.04下搭建CUDA、cuDNN、Anaconda、tensorflow1.15、Pycharm、ros、Cl 2.pip使用中科大源、清华源或修改默认源为中科大源、清华源 安装 照着链接1的方法就可以下好cuda、cudnn和anaconda 1.先装驱动，检验驱动 n 阅读全文
posted @ 2023-09-15 22:11
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其他链接： 1.虚拟机VMware安装系统——ubuntu20.04步骤很详细 2.ubuntu20.04 安装搜狗输入法+chorme浏览器 3.Ubuntu20.04安装Pycharm(下载pycharm的最新版本) 拓展讲解： 中级篇——虚拟机网络设置：桥接模式、NAT模式、仅主机模式3种网络 阅读全文
posted @ 2023-09-12 11:31
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在本地电脑上新建了一个用户之后，他一直叫我激活windows，从来没遇到过这个问题，反正最后激活了 ps:按照我这个链接，能用但是是家庭版，你可以先找专业版的激活码，先选定版本，然后再使用这个，点击1就能激活 1.下载 访问 链接1 或者 链接2 在页面最下面 2.解压 解压到桌面 3.激活 输入数 阅读全文
posted @ 2023-09-10 19:55
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>此篇为《Learning to Compare Relation Network for Few-Shot Learning》 ### 1.结构 只实现了基于Omniglot数据集的小样本代码 datas为数据集 models为训练好的模型 venv为配置文件 下面的py文件是具体实现代码 
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>大早上起晚了，10点才到图书馆，一打开电脑发现网络不能用，今天还是交周报的日子，把我急了，但万幸有用 ### 1.问题 
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#### 1.题目描述： 描述：波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。 ① 假设：因为房 阅读全文
posted @ 2023-05-24 19:13
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#### 1.float64 **报错信息：** 在使用paddlepaddle训练模型的时候，使用numpy随机生成一些数据来训练一个线程模型的时候报 ValueError: (InvalidArgument) The type of data we are trying to retrieve 阅读全文
posted @ 2023-05-24 11:32
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爱他，就送他JetBrains全家桶 （navicat不是全家桶） 1.点击help 2.在最后一行输入 -javaagent:D:\pycharm\PyCharm 2019.3.3\install\bin\jetbrains-agent.jar 如果是linux版本，就 -javaagent:/h 阅读全文
posted @ 2023-05-22 20:36
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### 1.附录： >我暂时没有找到可以存储exe等安装包文件的方法，以后解决，都是本地存储（虽然是懒得往网盘里存储，下次一定） #### 1）安装包： CUDA 工具包 10.2.89 CUDNN v7.6.5 #### 2）参考文章： 官方文档 参考文档 #### 3）卸载CUDA： 卸载N开头 阅读全文
posted @ 2023-05-21 22:39
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记2023-05-16 10:37:02 星期二 很久没打开Android Studio 导致以前下载的gradle都无效了（可能误删） 1.找本地的gradle位置 在本地找到放gradle的地方，一般是 c盘/用户/（你的用户名）/.gradle/wrapper/dists 2.从gradle官 阅读全文
posted @ 2023-05-16 10:48
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射频识别（RFID） 是 Radio Frequency Identification 的缩写。 无线射频识别即射频识别技术（Radio Frequency Identification，RFID），是自动识别技术的一种，通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对记录媒体（电子标签或 阅读全文
posted @ 2023-04-23 14:44
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> 有人相爱，有人夜里开车看海，有人leetcode第一题都做不出来。 >咔咔咔一顿猛学，到头来只会刷简单题 ### 1.两数之和 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只 阅读全文
posted @ 2023-04-23 14:44
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教材参考的是 杭州电子科技大学信息工程学院《软件工程》 1.1 git命令 1.2 第一章当中的生命周期一共是几个阶段，每个阶段什么内容，做什么事情？ （图中是在瀑布模型的基础上增加了项目管理的相关过程和实践） 在典型的瀑布型生命周期模型中有如下六个阶段。P28 ① 问题的定义及其描述 ② 需求分析 阅读全文
posted @ 2023-04-03 12:36
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野题 1 最大公约数和最小公倍数 输入两个正整数m和n，求其最大公约数和最小公倍数。 输入样例#: 5 7 输出样例#: 1 35 解决方法: #include <stdio.h> #include <math.h> int main(){ int a,b,i; scanf("%d %d",&a,& 阅读全文
posted @ 2023-04-01 15:36
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哦吼，记住了就无敌了 1.运算符顺序 C语言的运算符包括单目运算符、双目运算符、三目运算符，优先级如下： 2.用数组代替栈 1.栈为空时入栈，栈不空判断 #include <stdio.h> #include <string.h> int main(){ int s[100];//栈 int top 阅读全文
posted @ 2023-03-29 14:07
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浙公网安备 33010602011771号