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Pytorch学习之源码理解：pytorch/examples/mnists 阅读全文
posted @ 2019-11-27 23:39
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[转载] ReLU和BN层简析 来源：https://blog.csdn.net/huang_nansen/article/details/86619108 卷积神经网络中，若不采用非线性激活，会导致神经网络只能拟合线性可分的数据，因此通常会在卷积操作后，添加非线性激活单元，其中包括logistic 阅读全文
posted @ 2019-11-27 23:35
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Python的argparse模块的使用 最近看到一份Pytorch代码有以下内容： 上网查了一下，这个argparse是是Python标准库中推荐使用的编写命令行程序的工具，是一个用来解析命令行程序的参数的模块。其实就是我们编写在linux中常见的命令行程序中带的参数的处理程序。这些参数理论上可以 阅读全文
posted @ 2019-11-27 21:30
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[转载]Pytorch中nn.Linear module的理解 本文转载并援引全文纯粹是为了构建和分类自己的知识，方便自己未来的查找，没啥其他意思。 这个模块要实现的公式是：y = x A T + b 来源：https://blog.csdn.net/u012936765/article/detai 阅读全文
posted @ 2019-11-27 20:49
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Pytorch中nn.Dropout2d的作用 首先，关于Dropout方法， "这篇博文" 有详细的介绍。简单来说, 我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征 dropout方法有很多类型，图像处理中最常用的是Dro 阅读全文
posted @ 2019-11-27 18:22
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Pytorch中randn和rand函数的用法 randn torch.randn(\ sizes, out=None) → Tensor 返回一个包含了从 标准正态分布 中抽取的一组随机数的张量 size：张量的形状， out:结果张量。（目前还没有看到使用这个参数的例子） rand也差不多其实： 阅读全文
posted @ 2019-11-27 18:19
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Pytorch中nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二维卷积方法，相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理，而nn.Conv2d一般用于二维图像。 先看一下接口定义： 参数解释： stride：步长 zero padding:图像四周填0 dilation:控制 k 阅读全文
posted @ 2019-11-27 17:36
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一句话概况：这是为了在低版本python中使用高版本特性而引入的，最常用的就是print_function来实现在2.x中使用3.x中的print()命令，从而避免在切换版本时修改代码。 https://blog.csdn.net/prettysky123/article/details/80970 阅读全文
posted @ 2019-11-27 17:18
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用只有2个G的显卡跑数据就需要在训练之前先把无关进程杀掉，防止跑到一半显存满了 :显示当前GPU中的线程 :输入PID以结束线程 阅读全文
posted @ 2019-11-27 17:11
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https://www.cnblogs.com/DswCnblog/p/6126588.html 看这篇文章的时候看到了python的 用法，很好奇，上网查了下，原来这就相当于对类进行实例化了。可以的，python真的简约 阅读全文
posted @ 2019-11-27 16:19
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