摘要：
1\torch.squeeze(tensor,0) 去掉维度为1的位置，指定为0位置 tensor[1,5,6]变为[5,6]若指定位置没有1则不变tensor[5,1,6]变为[5,1,6] torch.unsqueeze(tensor,0),在0位置增加维度为1 阅读全文
posted @ 2022-11-13 20:29
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2022年11月13日
2022年11月11日
摘要：
1\ torch.nn.functional.conv1d(15条消息) Pytorch的第二步：(1) torch.nn.functional.conv卷积模块详解模块_Deep_bluce的博客-CSDN博客 import torch.nn.functional as F F.conv1d(in 阅读全文
posted @ 2022-11-11 19:06
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2022年11月10日
摘要：
1、将数据归一化到（a,b）区间 （1）首先找到原本样本数据X的最小值Min及最大值Max （2）计算系数：k=（b-a)/(Max-Min) （3）得到归一化到[a,b]区间的数据：Y=a+k(X-Min) 或者 Y=b+k(X-Max) 2、报错：UserWarning: Creating a 阅读全文
posted @ 2022-11-10 17:59
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2022年11月9日
摘要：
1、super().__init__() super().__init__() 就是调用父类的init方法， 同样可以使用super()去调用父类的其他方法。__init__() 是python中的构造函数，在创建对象的时"自动调用" 2、summary 在torch里(12条消息) torchsu 阅读全文
posted @ 2022-11-09 19:37
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2022年11月7日
摘要：
1、 旧版中 pytorch.rfft 函数与新版 pytorch.fft.rfft 函数对应修改问题 旧版： fft = torch.rfft(input, 2, normalized=True, onesided=False)# input 为输入的图片或者向量，dtype=torch.floa 阅读全文
posted @ 2022-11-07 15:04
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2022年11月4日
摘要：
1、高斯白噪声 高斯白噪声，幅度分布服从高斯分布，功率谱密度服从均匀分布 白噪声，如同白光一样，是所有颜色的光叠加而成，不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同（如红色光波长长而频率低，相应的，紫色光波长短而频率高）。 白噪声在功率谱上（若以频率为横轴，信号幅度的平方为功率）趋近为常值，即噪声频率 阅读全文
posted @ 2022-11-04 18:07
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2022年11月3日
摘要：
1、pesq用法 (2条消息) Ubuntu下python--pesq(客观语音质量评估)_克己|的博客-CSDN博客_pesq 阅读全文
posted @ 2022-11-03 17:02
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2022年11月2日
摘要：
1、loss为负数，且不变 解决办法：loss问题汇总（不收敛、震荡、nan） - 知乎 (zhihu.com) 还未解决 2、h5文件可视化，怀疑是load pre-trained出问题 pip install vitables 命令：vitables 文件名.hdf5 3、报错 Attribut 阅读全文
posted @ 2022-11-02 16:21
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2022年11月1日
摘要：
1、.h5文件包括两种， keras.models.load_model() 读取网络、权重keras.models.load_weights() 仅读取权重load_model代码包含load_weights的代码，区别在于load_weights时需要先有网络、并且load_weights需要将 阅读全文
posted @ 2022-11-01 18:22
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