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2022年6月28日
pytorch 的C++扩展
摘要: pytorch: cpp_extension 作者:elfin 资料来源:C++扩展接口 项目地址:https://github.com/firstelfin/torch_extension 深度学习中,我们常使用pytorch的python接口实现一些非官方实现的逻辑,我们可能会拼接一些官方的
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posted @ 2022-06-28 18:11 巴蜀秀才
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2022年6月18日
DyHead: 统一的动态目标检测头
摘要: DyHead: 基于注意力机制的目标检测头 作者:elfin 资料来源:DyHead 论文:https://arxiv.org/pdf/2106.08322.pdf 代码:https://github.com/microsoft/DynamicHead 一、摘要 目标检测中定位和分类相结合的复杂
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posted @ 2022-06-18 15:18 巴蜀秀才
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2022年6月16日
MAE:掩码自编码模型--CV无监督学习
摘要: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 作者:elfin 资料来源:MAE MAE模型第一次在arxiv上发表是2021年11月11日,截止2022年6月15日,大佬发布的最后一版是V3发布日期是2021年12月19日。 论文:https:/
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posted @ 2022-06-16 10:38 巴蜀秀才
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2022年6月14日
Swin Transformer V2
摘要: Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution 作者:elfin 资料来源:Swin V2 论文地址: https://arxiv.org/abs/2111.09883 如V2名字所言,这里增大了模型的冗余和输入的分辨率! V1论文解析
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posted @ 2022-06-14 18:09 巴蜀秀才
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2022年6月7日
pytorch 损失出现NaN
摘要: 损失出现NaN可能有三种情况: 计算过程中出现除数为0的情况,这种情况可以进行平滑处理,如果是计算书写错误就相应更改即可; 计算过程中带入空数据,如一个空张量,后续计算会出现NaN,而且这时梯度可能会正常更新,直到多次累积后出现爆炸的情况; 数值精度溢出,如fp16精度不够表示的数值,溢出后就表示为
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posted @ 2022-06-07 16:46 巴蜀秀才
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2022年5月27日
pytorch 自动混合精度训练
摘要: 1 torch.cuda.amp混合精度训练 混合精度训练提供了自适应的float32(单精度)与float16(半精度)数据适配,我们必须同时使用 torch.autocast and torch.cuda.amp.GradScaler 才能起到作用。然而,torch.autocast和Gra
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posted @ 2022-05-27 17:04 巴蜀秀才
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2022年5月7日
什么是卷积?
摘要: 关于卷积不同的人有不同的理解,大家都致力于用白话去说明,试图找到物理学意义!那么它一定有物理学意义吗?关于卷积这个概率我更加倾向于它是一个纯数学概念,其物理学意义或者其本质许多大佬都有很优秀的解释!下面我们将从几个方面看看什么是卷积! 数学 在统计学这种,我们接触卷积操作最经典的案例是有两个独立随机
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posted @ 2022-05-07 18:02 巴蜀秀才
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2022年4月13日
torch.nn ------ 标准化归一化层
摘要: torch.nn 标准化归一化层 作者:elfin 参考资料来源:torch.nn.BatchNorm BN是所有样本关于某个信道的标准化 LN是关于某个样本的所有特征标准化 IN是关于某个样本在某个信道上标准化 GN是某个样本关于信道分组的标准化 Top Bottom 一、BatchNorm1d
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posted @ 2022-04-13 16:00 巴蜀秀才
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2022年4月8日
torch.nn ------ 剩余容器
摘要: torch.nn 剩余容器 作者:elfin 参考资料来源:torch.nn Top Bottom 一、Sequential 一个序列容器。模块将按照它们在构造函数中传递的顺序添加到其中。或者传入OrderedDict模块(value是子模块)。该容器的forward()方法接受任何输入并将其转
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posted @ 2022-04-08 11:43 巴蜀秀才
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2022年3月31日
torch.nn ------ 参数Parameter与Module容器
摘要: torch.nn 参数Parameter与Module容器 作者:elfin 参考资料来源:torch.nn torch.nn是构建计算图的基础模块,model.train()、model.val()分别为模型的训练、评估模式。 一、Parameter nn.parameter.Parameter(
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posted @ 2022-03-31 16:23 巴蜀秀才
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