luoganttcc的博客

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关于argparse网上的资料好多，搞明白后自己整理下，方便以后查看。argparse 是python自带的命令行参数解析包，可以用来方便地读取命令行参数。它的使用也比较简单。1.基本框架下面是采用argparse从命令行获取用户名，该python的文件名为：fun_test.pyimport argparsedef main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="Demo of argparse") parser.add

对于每一个通道都引入一个缩放因子，然后和通道的输出相乘。接着联合训练网络权重和这些缩放因子，最后将小缩放因子的通道直接移除，微调剪枝后的网络，特别地，目标函数被定义为：其中(x,y)代表训练数据和标签，是网络的可训练参数，第一项是CNN的训练损失函数。是在缩放因子上的乘法项，是两项的平衡因子。论文的实验过程中选择，即正则化，这也被广泛的应用于稀疏化。次梯度下降法作为不平滑(不可导)的L1惩罚项的优化方法，另一个建议是使用平滑的L1正则项取代L1惩罚项，尽量避免在不平滑的点使用次梯度。这里的缩放因子就是

import torcha=torch.tensor([[3.0000, 3.0000], [3.0000, 4.0000], [3.6000, 3.0000], [3.5000, 3.0000]])''' 0m ,n------> 1,m,n 1m ,n------> m,1,n 2m ,n------> m,n,2 km ,.....,n------> m,.

expand 就是对那个维度为一的进行扩张import torcha=torch.tensor([[3.0000, 3.0000], [3.0000, 4.0000], [3.6000, 3.0000], [3.5000, 3.0000]])a1=a.reshape([a.shape[0],a.shape[1] ,1])#a1.shape==[4, 2, 1]#对那个维度为一的进行扩张a2=a1.expand([4,2,9])prin

from __future__ import print_functionimport argparseimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.optim.lr_scheduler import StepLRclass Net(nn.Mod

# -*- coding: utf-8 -*-# -*- coding: utf-8 -*-import torchimport mathdtype = torch.floatdevice = torch.device("cpu")# device = torch.device("cuda:0") # Uncomment this to run on GPU# Create Tensors to hold input and outputs.# By default, require

import torchimport mathdtype = torch.floatdevice = torch.device("cpu")# device = torch.device("cuda:0") # Uncomment this to run on GPU# Create random input and output datax = torch.linspace(-math.pi, math.pi, 2000, device=device, dtype=dtype)y =

import torchimport torch.nn as nnimport torchvision.datasets as normal_datasetsimport torchvision.transforms as transformsfrom torch.autograd import Variablenum_epochs = 1batch_size = 100learn...

import torchfrom torch.autograd import *from torch import nn,optimfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasets,transformsclass Batch_Net(nn.Module): def __init...