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RSS订阅原创 识别pdf中论文标题并重命名PDF名称（2024.1.2，第二次更新）判断标题中是否以空格结尾
63~66行增加语句，判断标题是否以空格结尾。83~85行增加语句，判断选句是否以空格结尾。
2024-01-02 17:11:29
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原创 YoloV5遇到的报错（结合其他博主的一些解决方法）
就手动下载压缩包并解压查看文件结构。结构运行所报，放在合适的文件夹下面。猜测可能是有墙上不去git。一、今天看小土堆本地训练。github中下载不了的。
2023-09-25 21:09:20
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原创 P26 网络模型的读取与保存
报错：不能得到Tudui属性，因为没有这个类。以字典形式保存了模型的状态（参数）1、方法一：torch.save。1、方法一、torch.load。保存模型.py的所有代码;读取模型.py的所有代码;2、方式二、读取方式2。可以发现数据是字典形式。
2023-09-18 09:54:26
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原创 P25 现有网络模型的使用及修改
3、可以去百度搜索数据集名字，一般会有下载渠道，但是这玩意100多个G。我们来看下：最新文档。要想用训练好的，这里需要输入。4、按住ctrl+左键点击ImageNet。报错了：数据集未公开，让自己去下载。飘过一条弹幕，感觉应该挺重要。1、先安装下scipy吧。
2023-09-18 08:39:07
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原创 P23 损失函数与反向传播 来自torch.nn
这里需要注意一下，文档中的log实际上是ln自然对数**输出，如果不指定reduction，那么和输入同形式。（2）使用reshape扩展维数至四维。输出结果为1.333与我们计算一致。报错，说我们数字类型不符合要求，先看下文档中需要的shape。可以是任意维度的 数据。然后我们按下继续运行;
2023-09-16 15:10:48
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原创 P22 神经网络-sequential的使用与小实战
（3）卷积核大小：5 （因为是5×5）（3）卷积核大小：5 （因为是5×5）（4）计算padding和stride。（3）卷积核大小：5 （因为是5×5）（4）计算padding和stride。不知道flatten那里输出的结果是几。后面forward也省事**（2）输出通道：32。（1）输入通道：32。（2）输出通道：32。（1）输入通道：32。（2）输出通道：64。
2023-09-15 20:49:51
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原创 P21.5 插曲torch.flatten 等效torch.reshape
【代码】P21.5 插曲torch.flatten 等效torch.reshape。
2023-09-15 10:36:59
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原创 P21 神经网络线性层及其他层介绍
可以看到参数中需要自己填的不错，主要num_Features就是输入的 channel。有一篇文献说 正则化可以加快训练速度。VGG 16 model为例。以一个典型的网络结构。
2023-09-15 09:47:19
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原创 P19 最大池化的使用 池化的作用：类似于满足使用的前提下让1080P→720P
假设我们有现在的输入、和3×3的池化核。kenel_size， 池化核大小。我们设置步长stride=3。1、根据ppt输入input。1）后面加上数据类型。
2023-09-13 21:06:17
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原创 P18 神经网络专题——卷积层
kernel_size 卷积核大小 一般数字或元组。如果设3，那就是3×3的卷积核 也可以用元组（1，2）1×2。**3、代码：**但是具体batchsize增多到多少我们不知道，所以可以先改成-1。inchannel 输入通道数 一般彩色是3通道。stride=1 卷积过程（横纵向）路径大小。stride=1 卷积过程路径大小。padding_mode=一般默认是0。groups分组卷积一般为 1。groups分组卷积一般为 1。
2023-09-12 21:20:49
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原创 P14 torchvision中的数据集使用 自用（小土堆）torchvision.dataset。 以及dataset如何与transform联合使用实现图片批量变换
我这里没有显示，可能文档版本原因，up那里显示，有60000张32×32彩色照片分为10类，每类6000张，其中5000为训练，1000为测试。此处有一些神经网络模型：分类、语义分割、目标检测、视频分类等。只是多了个annfile放json文件的位置。pytorch官网提供一些数据集api。比如会有图片，还有对应的target。2、我们进行transform操作。3、观察到转换为tensor类型。另外我们可以鼠标+左键。
2023-09-10 15:54:22
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原创 P12常见的transorm的其他功能 自用 compose normalize归一化 RandomCROP随机裁剪 resize以及总结
七、总结我们发现图片会1、先被裁剪2、转换成totensor可以看到要输入均值、标准差最后可以看到归一化后的图片我们再修改一些参数放在step1。
2023-09-09 18:46:54
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原创 P9 transform的使用 自用 跟学小土堆
tensor_img = tensor_trans(img)调用了call方法，相当于tennsor_img = tensor_trans.()是一种magic method，在类中实现这一方法可以使该类的实例（对象）像函数一样被调用。含有__call__方法的类，调用类的名称生成实例时会自动运行该方法。python中带__方法名___的方法都是默认的运行函数时自动运行的。可以看到有很多的类，我们用的时候输入在。继续写writer.add_img()为什么需要tensor的书籍类型。参数有标题、图片类型。
2023-09-09 15:19:26
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原创 P7 tensorboard使用 小土堆（summarywriter）
一、认识他按住contrl可以进入summarywriter查看，有参数说明（atgues） 有例子（exemples） default（默认）可以直接向log——dir写入文件可以写文件地址，如果不写会按默认配置实例1、1我们先学add_scalar1.2 应用运行完代码发现产生一个名为log的文件夹继续注意下路径，我们在终端输入tensorboard --logdir=logs想要修改端口可以输入 tensorboard --logdir=logs --port=6007**
2023-09-08 19:46:04
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原创 自用pytorch之图片、文本导入、标签导出（小土堆）
学习路线 爆肝杰哥 装一系列东西 在G盘小土堆首先插入 dataset： from torch.utils.data import Dataset继承dateset类：获取照片路径：。。。。。。。
2023-09-08 14:06:00
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原创 小白自用python学习，仅记录学习过程使用
win11+python3.9安装turtle方法：Python3安装turtle库（已成功安装）_pip turtle_吃苹果的程序猿的博客-优快云博客
2023-09-06 20:13:00
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空空如也
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