无穷酱的博客

博客参考：pointpillars代码阅读----prep_pointcloud篇_Little_sky_jty的博客-优快云博客Brief这一篇内容主要是对函数prep_pointcloud进行debug和记录，这里也是dataloader的大部分内容，同时也涉及到gt的loss函数部分。作者的function breif如下：convert point cloud to voxels, create targets if ground truths exists. input_dict for..

睿智的目标检测26——Pytorch搭建yolo3目标检测平台_Bubbliiiing的博客-优快云博客_睿智的目标检测26睿智的目标检测26——Pytorch搭建yolo3目标检测平台学习前言源码下载yolo3实现思路一、预测部分1、主题网络darknet53介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码4、在原图上进行绘制二、训练部分1、计算loss所需参数2、pred是什么3、target是什么。4、loss的计算过程训练自己的yolo3模型学习前言一起来看看yolo3的Pytorch实现吧，顺便..

一、理论知识【分布式训练】单机多卡的正确打开方式（一）：理论基础 - 知乎瓦砾由于最近bert-large用的比较多，踩了很多分布式训练的坑，加上在TensorFlow和PyTorch之间更换，算是熟悉了一下各类框架的分布式训练接口，由于集中在一起讲可能比较乱，笔者准备分三到四篇来讲一下深度学习的…https://zhuanlan.zhihu.com/p/72939003【分布式训练】单机多卡的正确打开方式（三）：PyTorch - 知乎拖更拖更了，今天讲一下PyTorch下要如何单机多卡训练。不铺..

问题描述：将ResNet18修改为ResNet101时报告以下错误RuntimeError: Function AddmmBackward returned an invalid gradient at index 1 -got [64, 4096] but expected shape compatible with [64,17408]原因：看了网上的帖子，主要有两方面的原因。1.由于反向传播时的device不一致问题。训练过程中，前向传播时我们需要模型、输入位于同一设备上（都在

1. 整体流程1）实例化模型Assume that the content ofYourClass.pyis:class YourClass: # ......If you use:from YourClassParentDir import YourClass # means YourClassfrom model import PythonNetnet= PythonNet(T=16).eval().cuda()2）加载模型import ...

1. 安装SHAPpip 安装：pip install shapconda 安装：conda install -c conda-forge shap2.理论与Python实现 -------------后续更新，敬请等待！

1.创建Anaconda虚拟环境conda create -n name python=3.72.进入环境conda activate name3.安装GPU版本的TensorFlowconda install tensorflow-gpu4.安装Kerasconda install keras

一、理论知识：要理解 Pearson 相关系数，首先要理解协方差（Covariance）。协方差表示两个变量 X，Y 间相互关系的数字特征，其计算公式为：当 Y = X 时，即与方差相同。当变量 X，Y 的变化趋势一致时，如果某个 Xi 大于 X¯，相应的 Yi 也大于 Y¯；如果某个 Xi小于 X¯，相应的 Yi 也小于¯Y¯，那么 COV(X,Y)COV(X,Y) 就是正值，...

目录1.数据预处理1.1 中心化1.2 标准化1.3 PCA1.4 白噪声2. 权重初始化2.1 全0初始化2.2 随机初始化2.3 稀疏初始化2.4 初始化偏置2.5 批标准化3. 防止过拟合3.1 正则化3.2 Dropout1.数据预处理1.1 中心化每个特征维度都减去相应的均值实现中心化，这样可以使得数据变成0均值，尤其是...

目录1.模拟神经元2.单层神经网络的分类器3.激活函数4.神经网络的结构 为什么要使用激活函数?5.模型的表示能力与容量1.模拟神经元神经网络最开始是受到了模拟脑神经元的启发。 图1 脑神经元与神经网络的相似之处脑中的一个计算单元是一个...