2021年5月22日
摘要：
安装前置依赖 sudo apt-get install build-essential [required] sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswsca
阅读全文
posted @ 2021-05-22 16:24
一抹烟霞
阅读(354)
推荐(0)
2021年5月16日
摘要：
@ 一、传统CNN结构存在的问题 结构固定 无法考虑不同区域不同形变的影响 计算并非最优化 不同任务对卷积的计算有不同的偏好 二、变形卷积 2.1 带孔卷积 Dialted Conv, 用同样的卷积核大小获取更大的感受野 2.2 可变形卷积 Deformable Conv 卷积核不再是矩形 优点 解
阅读全文
posted @ 2021-05-16 19:27
一抹烟霞
阅读(396)
推荐(0)
2021年4月28日
摘要：
@ 正则化 L-1正则化实现 PyTorch没有L-1正则化，所以用下面的方法自己实现 L-2正则化 一般用L-2正则化 weight_decay 表示$\lambda$ 动量 moment参数设置上式中的$\beta$,表式上一时刻梯度所占的比例0~1之间 学习率衰减 当loss不在下降时的学习率
阅读全文
posted @ 2021-04-28 18:47
一抹烟霞
阅读(310)
推荐(0)
2021年4月26日
摘要：
网络结构 代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms ba
阅读全文
posted @ 2021-04-26 22:01
一抹烟霞
阅读(304)
推荐(0)
2021年4月25日
摘要：
最小值点有4个 import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import pyplot as plt import torch def himmelblau(x): return (x[0] *
阅读全文
posted @ 2021-04-25 22:12
一抹烟霞
阅读(120)
推荐(0)
摘要：
@ 声明需要进行自动梯度 未申明的变量将无法进行自动梯度 申明方法有两种 # 在创建完成后，申明自动梯度 x = torch.ones(1) x.requires_grad() # 在创建时，就申明自动梯度 w = torch.full([1],2,requires_grad=True) 进行自动梯
阅读全文
posted @ 2021-04-25 21:24
一抹烟霞
阅读(141)
推荐(0)
摘要：
where() 条件判断 gather()查表 input ：待查的表 dim ： 在input的哪个维度上查表 index： 待查表的索引值
阅读全文
posted @ 2021-04-25 21:01
一抹烟霞
阅读(621)
推荐(0)
摘要：
@ 矩阵乘法 只对2d矩阵有效，因为矩阵乘法是定义在2d矩阵上的 torch.mm(a,b) torch.matmul(a,b) a@b tensor的幂 对tensor中的每一个元素都进行幂运算 exp()/log() 近似运算 clamp() 截断 将小于10的都等于10 将大于10的都等于10
阅读全文
posted @ 2021-04-25 20:31
一抹烟霞
阅读(564)
推荐(0)
摘要：
@ 维度变换 view()/reshape() 改变形状 view()/reshape()等价，参数为需要目标tensor的形状 unsqueeze()增加维度 在指定位置增加一个维度，参数为增加后，被增加维度所在的位置索引 squeeze()压缩维度 只能压缩长度为1的维度，参数为压缩前，被压缩维
阅读全文
posted @ 2021-04-25 20:01
一抹烟霞
阅读(207)
推荐(0)
摘要：
@ torch.tensor() 直接使用数据构造张量 a = torch.tensor(5.5) # 构造dim=0的标量 a = torch.tensor([5.5]) # 构造dim=1 的向量 b = torch.tensor([5.5, 3]) torch.FloatTensor() #
阅读全文
posted @ 2021-04-25 16:59
一抹烟霞
阅读(295)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号