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RSS订阅原创 通过自定义参数控制dataload，让数据集训练随epoch逐步增大困难
以一个简单的数据为例import torchimport torch.utils.data as dataimport randomx = list(range(20))class Mydataset(data.Dataset): def __init__(self, x): self.x = x self.random = random.random() self.real_reference_probability = 0
2021-10-27 14:43:03
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原创 将pytorch模型转化为ONNX模型，给CV调用，以yolov4为例
将pytorch模型转化为ONNX模型，给CV调用，以yolov4为例01，yolo模型网络ONNX目前不支持pytorch的上采样，所以yolo的作者在上采样的部分自己写了个上采样class Upsample(nn.Module): def __init__(self): super(Upsample, self).__init__() def forward(self, x, target_size, inference=False): asser
2021-03-23 23:50:20
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空空如也
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