max的博客

从数据降维讲到VAE

本文附带jupyter notebook文件已上传到我的优快云资源中。

介绍一下极大似然法，原文作者小米粥，本文是对其文章的概要总结。

介绍无监督生成模型，原作者小米粥，本文是原博文的内容摘要。

逐行吃透YOLOv5源码

本文使用平台: kaggle使用数据集: car object detection一.加载数据集1.查看数据集结构感觉testing_images和sample_submission.csv没什么卵用.import numpy as npimport pandas as pdimport osdf = pd.read_csv("/kaggle/input/car-object-detection/data/train_solution_bounding_boxes (1).csv")df

测试环境版本: torch1.7.1 + CPUpython 3.6Tensor是pytorch中的“张量”，可以看作是类似numpy的矩阵本文介绍如何创建与调整Tensor参考书目: 《深度学习框架pytorch: 入门与实践》陈云著首先引用torch:import torch as t1、创建tensor1）使用Tensor函数创建tensor# 1 指定形状a = t.Tensor(2,3)a # 数值取决于内存空间的状态tensor([[0., 0., 0.],