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RSS订阅原创 pytorch中关于数据集的一些操作
b站视频的学习笔记：1-3为：我是土堆L：[PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】](https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?p=12&vd_source=b1b64ee4d4feffbc1ddb8f1928a22245)4为：霹雳吧啦Wz：[7.2.2 使用Pytorch搭建MobileNetV3并基于迁移学习训练](https://www.bilibili.com/video/BV1qE411T7qZ/?spm_id_fr
2023-12-07 21:51:16
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原创 权重直方图绘制以及打印量化后模型权重参数
使用柱状图可视化resenet18中layer1的权重；查看量化后的权重参数，并尝试对量化后的权重参数进行可视化
2023-06-02 18:56:35
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原创 pytorch中fuse_modules
对pytorch中fuse_modules源码的学习记录，并使用fuse_modules对MobileNetV2和ResNet18中的模块进行融合操作
2023-05-09 22:34:54
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原创 pytorch迁移学习
可以微调卷积网络的所有层，也可以保持一些早期的层的固定（由于过拟合的问题），只微调网络的一些更高级别。最后一个完全连接的层被一个具有随机权重的新的层取代，并且只有这个层被训练。由于数据集小，最好的方法是只训练分类器，但由于与原始数据集差异大，因此从网络较早的某个层的激活中训练。这种策略不仅是在新的数据集上替换和重新训练卷积网络中的分类器（也就是最后的全连接层，防止分类类别不同），还会继续反向传播来。最好的方法是训练最后一层分类器。如果新的数据集很大，但与原始数据集的差异很大，可以重头开始训练卷积网络。
2023-04-28 09:38:24
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原创 MobileNet v2模型结构及pytorch代码实现
仅为对下面mobilenetv2视频学习的记录。[霹雳吧啦Wz：使用pytorch搭建MobileNetV2并基于迁移学习训练](https://www.bilibili.com/video/BV1qE411T7qZ/?spm_id_from=333.788&vd_source=b1b64ee4d4feffbc1ddb8f1928a22245)
2023-04-26 16:04:27
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原创 VScode去掉复制代码的行号以及删除或缩进多行tab
在vscode中使用正则查找：ctrl+f 选中正则表达式带点不带点综合起来输入正则表达式之后全部替换即可。
2023-03-16 16:42:37
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原创 Song Han的DEEP COMPRESSION一文中关于量化的学习记录
Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman coding文献中对量化的学习记录
2022-10-11 13:53:46
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原创 AD18的一些简单操作
记录一下AD18的一些操作1、部分基本操作及快捷键（1）设置原理图纸张的大小双击原理图纸空白处可以出现设置界面（2）调整pcb布局的界面大小先选到Keep-Out Layer层，然后选择放置中的keepout里里面的线径画出自己需要的形状和大小，最后选中后按“DSD”即可生成（3）测量距离：Ctrl+M（4）单位转换：从mil换到mm 可以按“Ctrl+Q”2、从原理图生成原理图库在“设计”中选择“生成原理图库”即可生成，封装库生成方法一样。...
2021-07-13 19:08:42
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空空如也
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