[小技巧]如何看懂pytorch注释中复杂的公式

最新推荐文章于 2023-10-21 22:29:51 发布
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分类专栏： GAN 文章标签： pytorch 技巧
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输入：H_{out} = \left\lfloor\frac{H_{in} + 2 * \text{padding[0]} - \text{dilation[0]}
\times (\text{kernel_size[0]} - 1) - 1}{\text{stride[0]}} + 1\right\rfloor
输出： （在markdown编译器用’‘‘‘ ‘‘‘’将公式扩起来latex公式）

Hout=⌊Hin+2∗padding[0]−dilation[0]×(kernel_size[0]−1)−1stride[0]+1⌋ H_{out} = \left\lfloor\frac{H_{in} + 2 * \text{padding[0]} - \text{dilation[0]} \times (\text{kernel\_size[0]} - 1) - 1}{\text{stride[0]}} + 1\right\rfloor Hou

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PyTorch 的并行计算——PyTorch 中文文档
AI天才研究院
08-09 1822
近年来，随着深度学习模型规模和数据集的不断增长，训练时间成为了制约模型性能提升的关键因素。为了加速模型训练，并行计算技术应运而生，并逐渐成为深度学习领域的研究热点。PyTorch 作为一款流行的深度学习框架，提供了丰富的并行计算功能，可以帮助开发者轻松实现模型的并行训练，从而大幅缩短训练时间。实现数据并行，将模型复制到多个 GPU 上，并将数据分发到不同的 GPU 进行计算。实现分布式训练，支持多种后端，如 MPI、Gloo 和 NCCL。
一文读懂：PyTorch在计算机视觉中的应用
最新发布
2501_90323865的博客
06-02 111
什么是PyTorch以及为何用于计算机视觉PyTorch是一个面向Python的强大且流行的开源深度学习库，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等领域。它以灵活性和易用性著称，深受研究人员和从业者喜爱。在计算机视觉任务中，PyTorch允许开发人员借助各种强大工具和库轻松构建和训练深度学习模型，比如能够自定义架构和算法，这使得它在目标检测、图像分类和分割等任务中表现出色。同时，PyTorch性能卓越，能够处理庞大且复杂的数据集，是计算机视觉领域不可或缺的工具。PyTorch与其他深度学习框架的区别。
Pytorch 代码注释公式格式还原
MiaLove
05-09 1952
Pytorch 代码注释公式格式还原 由于不熟悉语法，在理解公式过程中，出现障碍。 把公式还原，方便阅读，同时也学习公式表示语法： pytorch BCE损失函数（loss function）代码注释如下： The loss can be described as: .. math:: \text{loss}(x, class) = -\log\left(\frac{\exp(x[cla...
Pytorch中的数学函数
weixin_30855761的博客
08-24 958
log_softmax log(softmax(X)) function：torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=None) nn：torch.nn.LogSoftmax(dim=None) （对于神经网络nn，上式是定义，在feed的时候读入的参数和nn.functional是类似的） 如： nll_loss The negative ...
一文读懂PyTorch张量基础（附代码）
weixin_40581617的博客
06-14 328
本文介绍了PyTorch中的Tensor类，它类似于Numpy中的ndarray，它构成了在PyTorch中构建神经网络的基础。我们已经知道张量到底是什么了，并且知道如何用Numpy的ndarray来表示它们，现在我们看看如何在PyTorch中表示它们。自从Facebook在2017年初将PyTorch开源以来，它已经在机器学习领域取得了令人瞩目的成绩。它可能没有像TensorFlow那样被广泛采...
Python可视化注释，文字，Tex公式，区域填充，形状，美化样式，极坐标
qq_41782791的博客
05-12 469
在图上画出注释 x = np.arange(-10, 11, 1) y = x*x plt.plot(x, y) plt.annotate('bootom', xy=(0, 1), xytext=(0, 20), arrowprops=dict(facecolor='r', frac=0.2, headwidth=30, width=20)) #注释的文字,xy是箭头的坐标，xytext注释的起始坐标 plt.show() 在图中加上文字，并更改相关参数 x = np.ar
【深度学习】-pytorch新手入门经验，完整代码+详细注释
qq_43537701的博客
10-23 2746
第一阶段：拿来主义 1.学会如何用torch 方式：看大量博文，将手写数字识别用torch做出来 成果：成功做出效果 import torch from torchvision import datasets,transforms import torchvision from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import Data
Unet模型训练技巧：PyTorch中的高效学习魔法公式
[Unet模型训练技巧：PyTorch中的高效学习魔法公式](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/83eb19ad5db341998a67c2c6d8193c12~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 摘要 本文全面...
深度学习LSTM模型与高级Dropout技术在PyTorch中的实现
12-31
内容概要：本文介绍了在 PyTorch 中构建一个多层 LSTM (Long Short-Term Memory) 模型及其训练过程，以及一种改进的高级Dropout机制的详细实现。LSTM 模型用于捕捉序列数据的长期依赖关系，在许多自然语言处理和时间...
torch.nn.Conv2d() 用法讲解
热门推荐
分享日常的学习，开展的项目，编写的软件，解决的问题等~
01-30 10万+
本文是深度学习框架 pytorch 的API ： torch.nn.Conv2d() 函数的用法。 用法 Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1,bias=True, padding_mode=‘zeros’) 参数 in_channels：输入的...
torch.nn.ConvTranspose2d 反卷积输出维度计算公式（包含dilation）
qq_40947610的博客
01-11 1453
从torch.nn.ConvTranspose2d()函数文档中看到的，这个是height的，weight和这个类似 latex公式： H_{out} = (H_{in} - 1) \times \text{stride}[0] - 2 \times \text{padding}[0] + \text{dilation}[0] \times (\text{kernel_size}[0] - 1) + \text{output_padding}[0] + 1 转成公式： ...
PyTorch使用笔记（附用例代码 + 详细注释）
Uncle Tan_的博客
08-20 2248
PyTorch使用笔记总结（附用例代码 + 详细注释），适合在使用 PyTorch 时对相关函数的用法进行查阅。
PyTorch基础完整模型训练套路（土堆老师版）详细注释及讲解！小白学习必看！
weixin_51108479的博客
10-21 2053
PyTorch基础完整模型训练套路（土堆老师版）详细注释及讲解
Pytorch实现Transformer(超级详细注释)
Jackydyy的博客
06-01 2万+
https://zhuanlan.zhihu.com/p/107889011
【面试大题】CNN 参数计算
x66ccff
07-27 1651
CNN 参数计算
python中的注释方法有几种_在Python中注释函数的正确方法是什么？
weixin_36091906的博客
01-14 502
a string literal that occurs as the first statement in a module, function, class, or method definition. Such a docstring becomes the __doc__ special attribute of that object.All modules should normall...
PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！！！）
qq_44428997的博客
10-07 1万+
Pytorch快速入门
利用PyCharm生成类似于Pytorch的高质量注释
SilverBullet
06-07 1529
在学习pytorch时，无意间发现pytorch的注释写的非常详细。在pycharm中，输入函数名后直接按Ctrl+Q即可快速打开注释窗口。随便贴几个感受一下： 可以看到，不仅可以在注释中添加参数表格、说明、examples，还可以插入图片、超链接和类型等信息。 其实他们是用了谷歌的python docstring format。只需要在pycharm中稍微设置一下，便可以自动生成这种...
Pytorch源码注释
xindebian12的博客
05-20 1553
Field类 Field类为可以由张量表示的常见文本处理数据类型建模。它包含一个Vocab对象，用于定义字段元素的可能值集及其对应的数字表示。Field对象还包含与数据类型应如何数字化有关的其他参数，例如标记化方法和应生成的Tensor类型。 如果在数据集中的两列之间共享字段（例如，QA数据集中的问题和答案），则它们将具有共享词汇表。 属性： sequential...
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