WX_Chen的博客

permute 将tensor的维度换位。 nn.functional.unfold() unfold的作用就是手动实现(卷积中)的滑动窗口操作，也就是只有卷，没有积 行数为4，即对应着2×2的滑动窗口大小；而每一列的元素为滑动窗口依次所覆盖的内容，一共滑动了16次，因此有16列。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_40714949/article/details/112836897 torch.cat和torch.stack torch.cat不增加维度 torch.s.

读取数据 torch.utils.data.DataLoader class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False) dataset : 即上面自定义的da

相比之下，Caffe是更受欢迎的，但对于Torch，当谈及到一些深度学习的权威人员时(如+Andrej Karpathy和其他深度思维科学家)，一些特定的专家小组似乎从Caffe转移到了Torch。        Caffe是在Berkeley发展起来的，有一些充满活力的社区，与Python结合并且在大学生中似乎相当流行。Trevor Darrell教授甚至找了一些博士后来帮助Caf

下载MatConvNet工具箱 点此下载工具箱我下载的版本是 matconvnet-1.0-beta13.tar 解压文件 将压缩文件解压到 matconvnet-1.0-beta13中 编译安装 编译前，Matlab应该已经绑定C++编译器了。否则，会出错。Windows下安装Visual Studio即可，Linux下有自带的GCC在Matlab中输入mex

最近深度学习越来越火，听说keras框架最容易使用，所以试试 安装请参考 http://www.cnblogs.com/tec-vegetables/p/5113119.html 安装Theano  先安装theano是因为numpy和scipy可以在这个过程一起安装。  参照theano在ubuntu下的安装指南http://deeplearning.n

最好是单独下载其ZIP包，解压后放在任意位置，运行程序的时候会通过vl_setupnn()自动添加路径到Matlab中。         在examples文件夹下，可以找到相应数据集的卷积网络进行训练、或者使用。     经典模型都有，主要有Lenet、Alex、NiN、Vgg-face、VGG-F/S/M/VD、GoogleNet等CNN模型。    而且，在训练之前，

最近倒腾代码需要用到caffe首先参考了这篇博客https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/75203206但是发现还需要以下步骤： sudo apt install ffmpegsudo pip install scikit-imagesudo pip install protobufsudo pip install cythonsudo make -...

版本 pytorch0.4/pytorch0.41 小型CNN教程 https://www.jianshu.com/p/e4c7b3eb8f3d 中文文档 https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/ 《深度学习框架PyTorch：入门与实践》的对应代码 来自 &lt;https://git...

桌面云上tensorflow1.2，linux服务器上tensorflow1.4 说明文档 https://www.tensorflow.org/get_started/?hl=zh-cn windows下安装 pip install tensorflow  来自 &lt;https://blog.youkuaiyun.com/zhuzhishi2042/article/details/72888312&...