邦戈邦戈栗子的博客

import osfrom turtle import forwardimport cv2import torch# 定义一个网络import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module): def __init__(self): # super相当于是指向当前对象的父类，这样就可以用super.xxx来引用父类的成员。 super(Net, self).__.

import osimport cv2import torchif __name__ == "__main__": # 创建未初始化的矩阵 x = torch.empty(5, 3) # 创建随机初始化矩阵 x1 = torch.rand(5, 3) # 创建一个0填充的矩阵，数据类型为long # 注意 zeros 有s,类型参数为dtype 且是torch.long x2 = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.l.

# 更新环境安装依赖sudo apt-get updatesudo apt-get upgradesudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-configsudo apt-get install libjpeg-dev libtiff-dev libpng-devsudo apt-get install libgtk-3-devsudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev l.

import torchfrom flops_counter import get_model_complexity_infoinput_shape = (3, 320, 568)split_line = '=' * 30flops, params = get_model_complexity_info(model, input_shape)split_line = '=' * 30print(f'{split_line}\nInput shape: {input_shape}\n...

使用pytorch时遇到下面的问题RuntimeError: split_size can only be 0 if dimension size is 0, but got dimension size of 2原因：训练的batch size 比使用的GPU数量少，导致上述问题。解决办法增加batch size数值，保证为GPU数量整数倍。参考：1.https://discuss.pytorch.org/t/concatenating-images/40961/10

1.PyTorch Tips(FLOPs计算/参数量/计算图可视化/相关性分析)https://zhuanlan.zhihu.com/p/1123193912.科普总结：Flops、FLOPS、GFLOPShttp://imgtec.eetrend.com/blog/2020/100048896.html

1、前言ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性非常好，甚至可以直接用到InceptionNet网络中。下图是ResNet34层模型的结构简图。2、

基础配置检查 PyTorch 版本torch.__version__ # PyTorch versiontorch.version.cuda # Corresponding CUDA versiontorch.backends.cudnn.version() # Corresponding cuDNN versiontorch.cuda.get_device_name(0) # GPU type更新 PyTorchPyT...

GAN生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。针对数据量缺乏的场景，生成模型则可以帮助生成数据，提高数据数量，从而利用半监督学习提升学习效率。GAN受博弈论中的零和博弈启发，将数据(以图片为例)的生成问题视作判别器和生...

目标检测定位图像中目标的存在，并在该目标周围绘制一个边界框(bounding box)。这通常包括两个过程:预测目标的类型，然后在该目标周围绘制一个框。

Task06：批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降（1天）

课程地址： https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/video/Rosi4tliobRSKaSVcsRx_Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天）...

课程地址： https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/video/Rosi4tliobRSKaSVcsRx_Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天）卷积运算计算关于二维卷积输出特征图形状计算公式：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?high...

课程地址： https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/video/Rosi4tliobRSKaSVcsRx_Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天）Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天）Task05：卷积神经网...

课程地址：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/video/yHXvo1xsl5_q5KLVj8pYK Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机（1天）Task02：文本预处理；语言模型；循环神经网络基础（1天）线性回归的基本要素：模型（学习模型参数 权重weight,偏差bias）训练数据...

Autograd: 自动求导机制autograd和Function的官方文档https://pytorch.org/docs/autogradPyTorch 中所有神经网络的核心是autograd包。autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导。它是一个在运行时定义的框架，这意味着反向传播是根据代码来确定如何运行，并且每次迭代可以是不同的。示例张量（Tenso...

pytorch官方网站张量（Tensors）Tnesors与Numpy中的ndarrays类似，但pytorch中Tensors可以使用GPU进行计算。from __future__ import print_functionimport torchfrom __future__ import print_function 用法这是为了在老版本的Python中兼顾新特性的...

以安装pytorch 为例，本人使用Windows+anaconda3进行安装，此前电脑中已经安装了pytorch0.4版本。在安装中遇到了几个问题：1.如何在一个anaconda中安装多个版本的pytorch？如何安装使它们相互不影响呢？我们可以用Anaconda创建不同的conda环境，每个环境安装一个pytorch。下面以安装pytorch1.0为例介绍创建个性化conda环境的...

pytorch简介pytorch的由来Torch是什么？Torch是一个与Numpy类似的张量（Tensor）操作库，与Numpy不同的是Torch对GPU支持的很好，Lua是Torch的上层包装。PyTorch和Torch使用包含所有相同性能的C库：TH, THC, THNN, THCUNN，并且它们将继续共享这些库。其实PyTorch和Torch都使用的是相同的底层，只是使用...