代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[04]

最新推荐文章于 2025-04-07 10:22:54 发布
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分类专栏： Python 文章标签： STFT python 音频算法 demucs 深度学习 算法
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一、背景

        0、Hybrid Transformer 论文解读

        1、代码复现|Demucs Music Source Separation_demucs架构原理-优快云博客

        2、Hybrid Transformer 各个模块对应的代码具体在工程的哪个地方

        3、Hybrid Transformer 各个模块的底层到底是个啥（初步感受）？

        4、Hybrid Transformer 各个模块处理后，数据的维度大小是咋变换的？

        从模块上划分，Hybrid Transformer Demucs 共包含 （STFT模块

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代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[02]
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代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[03]
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​接着上一篇代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[02]文章，继续对Hybrid Transformer Demucs 代码进行解读。 解读目标：明确数据从进入算法，在算法内部，以及在算法输出 这三个阶段中 数据的大小是如何变换的。例如：算法输入数据大小为[BatchSize，Channels，Length]，算法内部的数据大小为[BatchSize，Channels，Freqency，Time]，巴拉巴拉~
[Transformer]A Multi-Branch Hybrid Transformer Network for Corneal Endothelial Cell Segmentation
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R3打卡——pytorch实现心脏病预测
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qq_52649952的博客
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1.​环境配置与数据加载检查GPU可用性并设置训练设备使用Pandas加载心脏病数据集heart.csv数据集包含13个生理特征和1个目标变量（是否患病）样本总量：303条（示例数据未展示具体维度）​2.数据预处理特征标准化：使用对特征列进行Z-score归一化数据集划分：训练集90%（约273条）测试集10%（约30条）数据张量化：将Numpy数组转换为PyTorch Tensor创建DataLoader：批量大小64未启用shuffle（可能影响训练效果）
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