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Model NeuralNet( (l0): Linear(in_features=6, out_features=256, bias=True) (relu): ReLU() (bn0): BatchNorm1d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (l00): Linear(in_features=256, out_features=1, bias=True) ) Extract layer…
DeepFaceLab默认情况下都都是自动提取脸部,整体来说效果不错,脸部曲线识别度也比较高.但是自动不是万能的,有些图片的轮廓识别并不好.而识别不好最直接的结果就是合成的视频可能会出现抖动. 也就是说,抖动出现的一个原因就是脸部轮廓识别不精确. 那么如何解决这个问题呢? DeepFaceLab的解决方法是提供了一个手动识别的工具. 首先,这个功能仅针对DST.使用这个过程大概需要先做以下操作. 1.视频转图片 2.从图片中提取脸部图片 3.查看Debug目录,找到有问题的图片,删除. ​ 比如…
1. 概况 1.1 任务 口语理解(Spoken Language Understanding, SLU)作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域,其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图.SLU是口语对话系统(Spoken Dialog Systems)的一个非常关键的环节.下图展示了口语对话系统的主要流程. SLU主要通过如下三个子任务来理解用户的语言: 领域识别(Domain Detection) 用户意图检测(User Intent Determination) 语义槽填充(…
本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-2/ 必备条件: 此教程part1-YOLO的工作原理 PyTorch的基本工作知识,包括如何使用 nn.Module, nn.Sequential and torch.nn.parameter 等类创建自定义网络结构 下面我将假设你有了一定的PyTorch基础.如果您是一个入门者,我建…
通过上面级片文章,你应该基本知道了换脸的流出,也能换出一个视频来.此时,你可能会产生好多疑问,比如每个环节点点到底是什么意思,那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容,我换脸效果这么差,该如何提升?等等,好奇宝宝已上线,不搞明白睡不着.接下来,我就把每个环节展开说一说.本篇文章主要说“人脸提取部分”. DeepFaceLab 更目录如下. workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat (清空项目) 这是一个用来初始化项目目录的文件,由于软件本身自带了一个workspace…
前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5,因为在训练的时候,机器上的两张卡只用到了一张,所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络,当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的,这里只是研究怎么调用两张卡. 现有方法 在网络上查找了多卡训练的方法,总结起来就是三种: nn.DataParallel pytorch-encoding distributedDataparallel 第一种方法是pytorch自带的多卡训练的方法,但是从方法的名…
[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 1.2 挑战 0x02 并行机制 2.1 机制分类与权衡 2.1.1 数据并行 2.1.2 模型并行 2.1.3 流水线并行 2.2 如何使用 0x03 Pytorch 手动指定并行方式 3.1 基础知识 3.2 特点 3.3 基本用法 3.4 将模型并行化应用于现有模块 3.5 通过流水线输入…
介绍 我是个超级板球迷.从我记事起,我就迷上了这项运动,至今它仍在我的日常生活中起着重要的作用.我相信很多读到这篇文章的人都会点头! 但是自从我开始工作以来,要跟上所有的比赛就成了一件棘手的事.我不能看一场完整的比赛,只能看一些短暂的片段,或者看文字解说. 所以作为数据科学家的我决定做点什么.有没有一种方法可以让我使用我的Python技能并剪辑出比赛的所有重要部分?实际上,我想用Python创建我自己的集锦集合. 事实证明,我甚至不需要依靠机器学习或深度学习技术来做到这一点!现在,我想分享我的代…
前言 本文收集汇总了目前CVPR 2022已放出的一些数据集资源. 转载自极市平台 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. M5Product Dataset 论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.04275 数据集地址:https://xiaodongsuper.github.io/M5Product_dataset/index.html M5Product 数据集是一个大规模的多模态预训练数据集,具有针对电…
本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(…
序:        自己的网站中需要接入一个视频模块,虚拟主机的空间小所以只能引用第三方的链接.感觉国内优酷好不错,所以查了一下优酷的接口. 0x00:        先去优酷API开放中心申请一个开发者帐号.注册一个APP KEY.        传送门:http://app.open.youku.com/ 0x01:        调用别人的接口都是比较省事的,接口:https://openapi.youku.com/v2/videos/show_basic.json?video_id=[这…
1.该网站的ppt链接全部都在页面上,用正则手动提取所有链接,放在指定位置的,以txt形式保存,格式如下 2.写个java文件处理一下,如下: package platform; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; imp…
前言:linux是个很强的东西,你可以在其中体验开发的神速,有如神助,但是同时系统的不完整,错误漏洞多也是ubuntu等系统的诟病,所以大家遇到任何问题,第一时间请淡定,随后百度,google一下吧,之所以使用ubuntu也是因为基本大家遇到的问题在搜索之后都能解决,所以非喜勿喷,人无完人,相信有一天这些系统会做的更加完善. 以下所有教程,皆是个人的操作经历总结,希望对有需要的朋友有帮助,如果有什么问题和错误,还望小伙伴们直接留言指出,望共同进步! 开始教程: 1.ubuntu下载连接http:…
一.安装: 伯尔尼软件的安装很简单,但是在64位下,可能perl解释器安装不成功,我找了一个,并且可用,下载地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/1hr8fgEC 密码:fj8b 二.使用: 1.首先要创建自己的工程,Campaign>>Edit list of campaigns,然后点击+,输入工程名,这里我输入wh,然后点击下面的save,如图: 2 新建项目以后,就要选择这个项目了,Campaign>>Select active campaign,在弹…
最近做了一些视频教程传到优酷网站上,但我想引入这些视频教程到我的网站,在发表时我发现织梦CMS自带的编辑器又不直接支持优酷等视频网站的引用.所以为了方便教程的发布,特意在网站搜索到本篇教程,详细讲解如何在织梦CMS系统中加入例如优酷网站的教程,一共分为一下几个步骤来完成: 模型自定义字段的添加 优酷swf地址的添加 优酷引用代码的加入 一.实现方法 我们刚才说到,要实现这个效果,自带的编辑器不支持.那么我们就可以利用织梦(织梦模板)内容模型来进行实现,这里我们以默认的文章模型为基础来进行制作(如…
最近想做研究互联网来获取数据,只是有一点python,让我们来看一个比较简单的实现. 例如,我想抓住奥巴马的每周演讲http://www.putclub.com/html/radio/VOA/presidentspeech/index.html,手动提取,就须要一个个点进去,再复制保存,很麻烦. 那有没有一步到位的方法呢.用python这样的强大的语言就能高速实现. 首先我们看看这网页的源代码 能够发现.我们要的信息就在这样 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3…
项目开发中,通常需要向系统中预置一些APK,这里简单介绍一下MTK平台预置APK的方法. 需要预置的apk可以放置在目录:vendor/mediate/${Project}/artifacts/out/target/product/${Project}下, 大致可以分成两种情况: 用户不可卸载的: 相应的apk直接放在目录:system/app下即可. 注:需要将apk中的动态库手动提取出来,并置于system/lib下面. 用户可以卸载: 相应的apk直接放在该目录下:data/app,这样用…
本文由 nzbin 翻译,黄利民 校稿.未经许可,禁止转载! 英文出处:css-tricks.com 发表地址:http://web.jobbole.com/91016/ 如果你看过老的科幻电影,你一定知道循环的强大之处.给你的机器人克星设置无限循环,它就会爆炸,然后机器人灰飞烟灭了. 预处理器的循环并不会在太空中发生剧烈爆炸(我希望),但是它有利于书写 DRY CSS(译者注:详细介绍可以参考这篇文章 http://vanseodesign.com/css/dry-principles/).每…
R语言是单线程的,如果数据量比较大的情况下最好用并行计算来处理数据,这样会获得运行速度倍数的提升.这里介绍一个基于Unix系统的并行程序包:multicore. 我们用三种不同的方式来进行一个简单的数据处理: 我们从 1000 genome project 数据库下载了VCF文件,现在需要手动提取出每个allele的 allele frequency(AF)值(vcftools 可以很好的解决这个问题,但是假设我的vcf文件没有genotype, 或者我要实现一些个性化功能,那么可能要手动解决)…
苦逼的RCTF,只进行了两天,刚好第二天是5.20,出去xxx了,没法打比赛,难受.比赛结束了,还不准继续提交flag进行正确校验了,更难受. 下面是本次ctf解题思路流程 后面我解出的题会陆续更新上来 MISC sign 下载附件,发现打不开,以兼容性.管理员权限等还是打不开 丢进winhex初步审视一下16进制没啥发现 用binwalk扫描一下,发现一张png 提取,但是提取不出来,转手动提取,得到图片 本子,铅笔,红酒杯. 通过红酒杯联想到linux wine,用wine打开,得到flag…
站在巨人的肩头才会看见更远的世界,这是一篇来自技术牛人的神总结,运用多年实战经验总结的CTF取证方法,全面细致,通俗易懂,掌握了这个技能定会让你在CTF路上少走很多弯路,不看真的会后悔! 本篇文章大约6千字,阅读时间需20分钟,希望大家耐心看完! 取证 在CTF(Capture The Flag,中文一般译作夺旗赛,在网络安全领域中指的是网络安全技术人员之间进行技术竞技的一种比赛形式)中,取证的挑战可能包括文件格式分析,隐写术,内存转储分析或网络数据包捕获分析等.检查和处理静态数据文件,而不是可…
突然有一天部署在服务器的一个应用挂掉了,没办法只能进入服务器打开 [事件查看器]查看下,好不容易找到了打开后一脸懵逼 事件查看器查到的内容根本对我们排障没有任何作用. 在这个时候如果有对应的dump文件就能派上用场了, 只要有dump文件就能查到应用挂掉那刻的一手情报,可能有人认为分析dump文件是非常难的事情, 但是最近不断有新的dump分析工具出来,例如用vs2017就能够很简单的分析dump文件. 接下来我们用几个实际的例子来看看如何用vs2017来分析dump文件吧 dump文件的收集…
终于有空整理下多语言实现思路.查阅已有方案,有用不同resx文件的,有每个控件动态设置的,有用反射去整的,颇为繁琐. 结合项目中实现方法,并做简化,实现通用的多语言切换方案,以做备忘. 它支持语言自定义添加与扩充,灵活易用,更易于维护.它以xml格式存储语言信息,支持自定义语言.ToolTip等字串,支持即时切换. 一.语言格式: 每种语言对应一个xml格式文件,比如中文为Chinese.lng,英文为English.lng,置于程序运行目录之Languages文件夹下,其存放位置可自定义. 本…
术语 Apache Beam:谷歌开源的统一批处理和流处理的编程模型和SDK. Beam: Apache Beam开源工程的简写 Beam SDK: Beam开发工具包 **Beam Java SDK: Beam Java开发工具包 Trigger: 触**发器 Event Time: 事件时间,事件发生的时刻 Process Time: 处理时间,即数据被系统处理的时刻 PCollection: Beam中的表示数据集的对象 Pipeline: Beam中表示数据处理流程的对象,包含参数.数据…
Windows密码的加密方式:Windows 主要使用以下两种(包含但不限于)算法对用户名和密码进行加密:分 别是LanManager(LM)和NTLM,LM只能存储小于等于14个字符的密码hash,如果密码大于14个,windows就自动使用NTLM对 其进行加密了,一般情况下使用PwDump或其他一些hash导出工具(如Cain)导出的hash都有对应的LM和NTLM值,也就是说这个密码位数 <=14,如果大于14位那么就只有对应的NTLM hash可用了,这时LM也会有值,但对我们来说没用…
Windows密码的加密方式:Windows 主要使用以下两种(包含但不限于)算法对用户名和密码进行加密:分 别是LanManager(LM)和NTLM,LM只能存储小于等于14个字符的密码hash,如果密码大于14个,windows就自动使用NTLM对 其进行加密了,一般情况下使用PwDump或其他一些hash导出工具(如Cain)导出的hash都有对应的LM和NTLM值,也就是说这个密码位数 <=14,如果大于14位那么就只有对应的NTLM hash可用了,这时LM也会有值,但对我们来说没用…
ppt 参数共享终于把拿一点想清楚啦,一定要知道w是矩阵! 在传统BP中,w前后连接时是all的,辣么多w使得你给我多少图片我就能记住多少信息-->导致过拟合-->cnn当中权值共享 激励层-非线性映射--不管无关信息,过滤信息 对卷积层的理解 data中第三行第三列表示-该位置对应的神经元关注图像轮廓信息 data中第四行第六列表示-....关注图像颜色信息 物理含义无法认为理解 无需手动提取特征,因为每个神经元会自己提取特征 Googlenet--去掉全连接,换成1*1卷积:中间有两层也会…
Excel思考问题的方式 一.写需求,说我要什么数据 好比如,现在咱们需要将第一周.第二周.第三周.第四周.….等E:E列里的"每一周的 第二个数值"提取出来.那么我们手动提取了几个.如果生产一百多周那不是要累死? 现在咱们先找到部分 我们需要的数据,先建立一个小的模型(然后再往大的上面套) 我们将每一周的第二个数值,所在第几行 提出来.那么我们就要取E:E列第2.8.13.18.23….的数值! 二.找规律,造发动机 我们可以看到每个数值 的 行数 是以5递增的. 那么我们可以搞一个…
1.  什么是URL编码. URL编码是一种浏览器用来打包表单输入的格式,浏览器从表单中获取所有的name和其对应的value,将他们以name/value编码方式作为URL的一部分或者分离的发送到服务器上. 2.  URL编码规则. 每对name/value由&分开,每对来自表单的name/value用=分开.如果用户没有输入值的那个name依旧会出现不过就是没有值. URL编码是在字符ASCII码的十六进制数的前面加上%.例如\(她的十六进制数表示为5c)的URL编码就是%5c. 3.  简…
引言:     在进行Web開始时.乱码是我们最常常遇到也是最主要的问题.有经验的程序员非常easy能解决,刚開始学习的人则easy被泥潭困住. 并且非常多时候.我们即使攻克了乱码问题也是不明就里.往往云里雾里.     事实上乱码问题非常easy,就是client和server使用了不一样的字符集导致的.也就是我们发送文件时用的字符编码和解析文件的编码不一致.所以仅仅要搞清楚了我们的文件是怎么被编码和解码的解决乱码就非常easy了.分析乱码,我们从请求乱码和响应乱码来分析,请求乱码又须要依据G…