batch norm和layer norm和instance norm和group norm和adain和spade

最新推荐文章于 2026-01-06 21:30:43 发布
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#batch #python #深度学习

博客涉及Python和深度学习相关内容，Python作为常用编程语言，在深度学习领域发挥重要作用，可借助其进行模型构建、数据处理等操作，batch在其中也可能用于批量处理数据。

quarter-moon
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AIGC与注意力机制：从Transformer到扩散模型的应用
AI天才研究院
04-29 883
随着深度学习技术的发展，人工智能生成内容（AIGC）已从早期的规则驱动转向数据驱动，其中注意力机制和生成模型是两大核心技术支柱。本文聚焦注意力机制在Transformer和扩散模型中的技术原理、数学模型及工程实现，分析其在文本生成、图像合成等场景的应用，为研究者和开发者提供从理论到实践的完整技术图谱。核心概念：解析注意力机制、Transformer架构、扩散模型的基础原理算法与数学：推导自注意力公式、扩散模型的概率转移方程实战案例：基于PyTorch实现文本生成和图像合成模型应用与工具。
深度学习-各种归一化(Batch Norm、Layer Norm、Group Norm、InstanceNorm、Spatially-Adaptive Norm）
ssshyeong的博客
03-30 8356
数据的归一化操作是数据处理的一项基础性工作，本文主要介绍了现有的四种归一化方法，包括Batch Normalization、Layer Normalization、Group Normalization、InstanceNorm以及近期在图像翻译领域遇到的Spatially-Adaptive Normalization
各种Normailization(BN,LN,IN,CIN,AdaIN,SPADE,SEAN)
qq_27722471的博客
06-01 2613
前言 Normalization BN(batch normalization) 论文： LN(layer normalization) 论文： IN(instance normalization) 论文： CIN(conditional instance normalization) 论文： AdaIN(adaptive instance normalization) 论文： SPADE(spatial adaptive normalization) 论文： SEAN(semantic region-ad
Pytorch多GPU和Sync BatchNorm代码
ARYAD的博客
06-17 2392
由于复现spade的过程中遇到了一些GPU的问题，所以决定好好理解一下DPL 代码问题 终端显示暂行不动，并没有报错。GPU没有加载进程，同时CPU也没有动。 考虑可能是DPL的问题。由于代码中使用了Sync BatchNorm，考虑到可能是DPL的问题。 nn.DataParallel 在forward阶段，当前GPU上的module会被复制到其他GPU上，输入数据则会被切分，分别传到不同的GPU上进行计算；在backward阶段，每个GPU上的梯度会被求和并传回当前GPU上，并更新参数。也就是复制mo
SPADE: Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization
mokeyser的博客
04-10 4350
介绍 先前的工作（指的是pix2pix，pix2pixHD）是：semantic layout 作为网络input。作者认为由于normalization会洗掉语义信息，提出网络的输入the input layout for modulating the activations in normalization layers through a spatially adaptive, learned transformation.通过空间自适应学习转换使用输入语义布局来调制激活函数，这个翻译我一直不怎么.
SPADE 代码略解 ade20k数据集
SY_qqq的博客
04-27 3283
train.py # Training # train generator if i % opt.D_steps_per_G == 0: trainer.run_generator_one_step(data_i) 通过这一行代码开始训练。 trainers/pix2pix_trainer.py def run_generator_one_step(self, data): self.optimize
GauGAN (SPADE) 水记 (seg2img)
无
09-15 1163
GauGAN (SPADE) 水记 (seg2img)
CVPR 2019 | SPADE 阅读笔记（翻译）
ybacm的博客
05-10 7466
Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization 作者：Taesung ParkP{UC Berkeley}, Ming-Yu Liu{NVIDIA}, Ting-Chun Wang{NVIDIA}, Jun-Yan Zhu{NVIDIA, MIT CSAIL} 会议：CVPR 2019 CVPR对应网址 论文：https://arxiv.org/abs/1903.07291 （这篇论文在CVPR官方下载的pdf，里面的文字无法选
绝了！分割mask生成动漫人脸！爆肝数周，从零搭建
zero的博客
02-23 2872
En点击下方“AI算法与图像处理”，一起进步！ 重磅干货，第一时间送达大家好，我是 阿潘～很多小伙伴期待已久的实战项目来了，今天分享一个国外论坛medium大佬的文章，从 0 做项目的整...
语义图像合成中的SPADE
04-01
传统的归一化方法如Batch Norm会丢失空间信息，而SPADE通过空间自适应的方式解决了这个问题。 接下来，架构方面，SPADE生成器通常包括多个SPADE残差块。每个块接收上采样后的特征图和语义图作为输入，通过卷积层...
Linux命令-batch命令（在系统不繁忙的时候执行定时任务）
RisunJan的博客
02-10 1182
batch命令 用于在指定时间，当系统不繁忙时执行任务，用法与at相似。日期时间：指定任务执行的日期时间。
从零开发基于DeepSeek的端侧离线大模型语音助手：全流程指南
2301_80211119的博客
12-31 965
引言端侧离线大模型语音助手的核心价值在于隐私保护、低延迟响应、无网络依赖，尤其适合对数据敏感或网络不稳定的场景（如家庭、车载、工业设备）。本文将基于DeepSeek大模型（如DeepSeek-R1-7B），结合端侧优化技术（量化、蒸馏、硬件加速），从需求分析、技术选型、架构设计、核心模块实现、优化策略等方面，提供一套可落地的开发指南。一、需求分析与技术定位• 核心功能：语音交互（唤醒、识别、合成）、任务自动化（设备控制、信息查询、日程管理）。
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-1)
CoderJia的学习之路
01-01 1019
本期GitHub热榜显示AI应用开发正全面渗透各技术领域，前沿项目聚焦于解决实际工程问题。Gemini的电脑使用预览和Timescale的pg-aiguide展示了AI与开发工具深度整合，通过MCP服务器提升代码生成质量。Pathway框架和docetl系统凸显流式ETL与LLM管道技术成熟，推动实时数据分析与RAG应用落地。同时，来自ResembleAI的Chatterbox和TrendRadar分别代表语音合成与智能信息聚合的技术突破，Deep-Live-Cam则体现单图视频生成技术的平民化趋势。这些项
面向微服务事件驱动与异步消息可靠处理的互联网系统高可用设计与多语言工程实践分享
2501_94180531的博客
01-05 262
事件驱动解耦服务，提高吞吐可靠投递与幂等消费保证消息一致性监控、重试与顺序控制是稳定性的关键微服务事件驱动与异步消息可靠处理，使系统在高并发和复杂业务场景下保持稳定与可控。通过在多语言系统中统一幂等语义、结合可靠投递、顺序控制和监控策略，互联网系统能够在异步流程中实现高可用和长期可维护性。这篇关于事件驱动与异步消息可靠处理的工程实践分享，希望为你在微服务高可用设计中提供可落地、长期有效的参考思路。
TDengine JAVA 语言连接器入门指南
TDengine(老段）专注时序数据库领域
01-04 1495
JAVA 语言连接器
Vins-Fusion之 ROS2 Humble（二）
qq_33263769的博客
01-01 185
此命令会强制 pip 仅从预编译的 .whl 文件安装所有依赖，‌完全绕过 ruamel.yaml.clibz 的源码编译‌，安装速度极快且稳定。环境配置：Ubuntu 22.04 (运行内存 4G、硬盘内存 500G) 、ROS2 humble 、ceres-solver 2.1。主要是参考这篇博客，但是在安装配置的过程中出现的问题进行修改，最终完美的运行Vins-Fusion。问题一 安装rosbags，出现下面问题。
myhdl
qq_26074053的博客
01-05 313
【代码】myhdl。
Java Map集合遍历方式完全指南：五种方法详解与性能对比
yc2284238579的博客
01-05 512
本文详细解析了Java中Map集合的五种遍历方式：keySet()、entrySet()、values()、迭代器和Lambda表达式。通过原理分析、代码示例和性能对比，文章指出entrySet()是综合性能最优的遍历方式，可直接操作键值对避免二次查找；values()适用于仅需处理值的场景；迭代器适合需要安全删除元素的场景；而Java8+的Lambda表达式则提供了更简洁的语法。文章还给出了选择指南和最佳实践，建议根据具体场景选择遍历方式，并提供了缓存系统、配置管理等实际应用案例，帮助开发者编写高效、易维
从API网关到统一流量治理的互联网工程语法实践与多语言探索
最新发布
2501_94180176的博客
01-06 227
API网关不仅是请求入口，更是互联网工程中将路由规则、安全策略和访问边界显式化为工程语法的实践。当系统能够表达：请求访问边界和路由规则权限策略与安全控制节点健康与负载情况它就能在高并发、分布式环境下保持可控、可观测和安全。成熟的互联网工程，不是单纯转发请求，而是系统行为可理解、访问可控、安全边界清晰。
batch_norm和layer_norm
02-23
self.ln = nn.LayerNorm(normalized_shape=output_dim) # 使用LN def forward(self, x): out = self.linear(x) bn_out = self.bn(out) ln_out = self.ln(out) return bn_out, ln_out ```
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