[转载]Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss 来源:https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 pytorch的官方文档写的也太简陋了吧-害我看了这么久- NLLLoss 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个mN的Tensor,其中N是分类个数.比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个33的Tensor,举个例子: 第123行分别是第123张图片的结果,假设第123列分别是猫.狗和猪的…

是什么? https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html 具体pytorch怎么运算的 https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法. 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor,今天我们继续深入Tensor的其他用法. tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小,这两者是等价的,一般情况下我们用前者多一些. view 我们可以通过view改变一个tensor的shape…

平常都是无脑使用backward,每次看到别人的代码里使用诸如autograd.grad这种方法的时候就有点抵触,今天花了点时间了解了一下原理,写下笔记以供以后参考.以下笔记基于Pytorch1.0 Tensor Pytorch中所有的计算其实都可以回归到Tensor上,所以有必要重新认识一下Tensor.如果我们需要计算某个Tensor的导数,那么我们需要设置其.requires_grad属性为True.为方便说明,在本文中对于这种我们自己定义的变量,我们称之为叶子节点(leaf nodes)…

转自:https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867,感谢分享 pytorch之nn.Conv1d详解…

文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,欢迎加我微信好友交流学习:cyx645016617. @ 目录 1 背景 2 深度可分离卷积 2.2 一般卷积计算量 2.2 深度可分离卷积计算量 2.3 网络结构 3 PyTorch实现 本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的,但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构,所以本着本系列是给"小白"初学者学习的,所以这一课先讲解MobileNet,然后下一课讲解SENet,…

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑答疑解惑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 Keras卷积层 1.1 Conv2D 1.2 SeparableConv2D 1.3 Conv2DTranspose 1.3.1 去卷积的例子1 1.3.2 去卷积的例子2 2 Keras参数初始化 2.1 正态分布 2.2 均匀分布 2.3 截尾正态分布 2.…

1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样,初始化张量. 参数: tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 代码示例: >>> w = torch.Tensor(3, 5) >>> torch.nn.init.uniform_(w) tensor([[0.1755, 0.4399, 0.8769, 0.8465, 0.2909], [0.9962…

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑答疑解惑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 Keras卷积层 1.1 Conv2D 1.2 SeparableConv2D 1.3 Conv2DTranspose 1.3.1 去卷积的例子1 1.3.2 去卷积的例子2 2 Keras参数初始化 2.1 正态分布 2.2 均匀分布 2.3 截尾正态分布 2.…

输入数据格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 输出数据格式:output(seq_len, batch, hidden_size * num_directions)hn(num_layers * num_directions, batch, hidden_si…

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con…

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015…

今天专门花时间总结梳理一下jupyter的一些高级设置,jupyter我已经介绍过一次基本内容了,Setup and Linux | James Chen's Blogs,尤其是如何在服务器运行jupyter并且在本地浏览器显示,简直是使用python进行机器学习.深度学习.大数据的工作者的巨大福音.作为一个重度python&jupyter使用者,我已经习惯于在jupyter上进行大量的实验以及一次性的小工作.作业,需要跑很久的代码才会在运行通过后用VSCode编辑一下提交上去跑.用jupyte…

只要你懂 Python,大概记得高中学过的求导知识,看完这个视频你还不理解反向传播和神经网络核心要点的话,那我就吃鞋:D Andrej Karpathy,前特斯拉 AI 高级总监.曾设计并担任斯坦福深度学习课程 CS231n 讲师.OpenAI 创始成员和研究科学家.在 7 月离职特斯拉后,Andrej 在家录制了一个详解反向传播的课程,自信表示"这是 8 年来领域内对神经网络和反向传播的最佳讲解",并在推特打赌"看不懂就吃鞋". 虽然很想看 Andrej 直播吃鞋…

示例代码下载:Linq之旅:Linq入门详解(Linq to Objects) 本博文详细介绍 .NET 3.5 中引入的重要功能:Language Integrated Query(LINQ,语言集成查询).通过LINQ,我们可以使用相同API操作不同的数据源.接下来就让我们看看LINQ是什么以及如何使用? 再此之前,需要先了解的相关技术 1.        隐式类型.匿名类型.对象初始化器 1)        隐式类型,使用var关键字创建,C#编译器会根据用于初始化局部变量的初始值推断出变…

一.下篇开头的废话 终于开写下篇了,这也是我写远程调用框架的第三篇文章,前两篇都被博客园作为[编辑推荐]的文章,很兴奋哦,嘿嘿~~~~,本人是个很臭美的人,一定得要截图为证: 今天是2014年的第一天,按中国辞旧迎新的传统,也作为我2014年第一篇博客,我想开篇前要总结下2013年的技术学习.今年我当爸爸了,当爸爸的人是没啥时间研究什么技术和写博客的,所以2013年上半年我的文章很少很少,直到老婆5月回家待产才有重新拿起书,提起笔写技术博客.今年老婆要回上海了,估计2014年的博客数量又会少点,…

前言 我比较喜欢安静,大概和我喜欢研究和琢磨技术原因相关吧,刚好到了元旦节,这几天可以好好学习下EF Core,同时在项目当中用到EF Core,借此机会给予比较深入的理解,这里我们只讲解和EF 6.x中不同,相同的则不再叙述. EntityFramework Core 1.1方法理论详解 当我们利用EF Core查询数据库时如果我们不显式关闭变更追踪的话,此时实体是被追踪的,关于变更追踪我们下节再叙.就像我们之前在EF 6.x中讨论的那样,不建议手动关闭变更追踪,对于有些特殊情况下,关闭变更追…

Java 字符串格式化详解 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 微博:厉圣杰 文中如有纰漏,欢迎大家留言指出. 在 Java 的 String 类中,可以使用 format() 方法格式化字符串,该方法有两种重载形式: String.format(String format, Object... args) 和 String.format(Locale locale, String format, Object... args).两者的唯一区别是前者使用本地语言环境,后者使用指…

Android Notification 详解(一)--基本操作 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 微博:厉圣杰 源码:AndroidDemo/Notification 文中如有纰漏,欢迎大家留言指出. 前几天项目中有用到 Android 通知相关的内容,索性把 Android Notification 相关的知识都看了一遍,稍作梳理,在此做个总结,以备不时之需. 温故而知新,可以为师矣~ 下图是我对 Notification 做的思维导图,也是本文的主要逻辑.  本文主要…

Android Notification 详解 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 前几天项目中有用到 Android 通知相关的内容,索性把 Android Notification 相关的知识都看了一遍,稍作梳理,在此做个总结,以备不时之需. 温故而知新,可以为师矣~ 下图是我对 Notification 做的思维导图,也是本文的主要逻辑.  本文主要讲述 Notification 的基本操作部分,进阶部分的内容还在学习ing~ Notification 概述 Notif…

几个重要的概念 首先先明确几个概念: WorkPlace : 工作区 Index: 暂存区 Repository: 本地仓库/版本库 Remote: 远程仓库 当在Remote(如Github)上面clone一个项目到本地时(假设项目名为GitTest),在本地就会看到一个名为GitTest的目录,目录下有项目代码和一个名为.git的目录,什么是工作区呢,就是除了.git文件夹以外的所有东西,我们主要在工作区上阅读,修改,添加删除代码和其他内容,而这个.git目录就称为一个版本库,这个版本库中存…

Android XML shape 标签使用详解   一个android开发者肯定懂得使用 xml 定义一个 Drawable,比如定义一个 rect 或者 circle 作为一个 View 的背景.但是,也肯定也有人在能使用 Drawable 的地方选择使用一张 png 图(或者是一张 .9 图)作为 View 的背景,因为后者把问题交给 UI 设计人员去了,省事.当然,使用图片这种在项目中也很常见,如果不考虑 apk 大小,内存占用问题的话,是没有任何问题的.如果要给 apk 瘦身,减少内存…

一.npm简介 安装npm请阅读我之前的文章Hello Node中npm安装那一部分,不过只介绍了linux平台,如果是其它平台,有前辈写了更加详细的介绍. npm的全称:Node Package Manager. ####(1)通俗的理解 其实从字面意思就可以理解这个产品有什么作用翻译为“Node包管理器”.对,就是Node的包的一个管理工具,目前我尝试的有 下载并安装包(npm install [pkg]) 升级安装包(npm update [pkg]) 卸载安装包(npm uninstal…

1 概述 数通畅联某综合SOA集成项目的统一身份认证工作,需要第三方系统配合进行单点登录的配置改造,在项目中有需要进行单点登录配置的.NET应用系统,本文专门记录.NET应用和AEAI CAS的集成过程步骤,为后续类似的统一认证配置实现提供参考指导. 2 预期读者 数通畅联新员工  广大技术爱好者 3 环境信息 操作系统:Windows Server 2008 第三方系统.NET Framework 版本:V4.0 4 名词解释 AEAI CAS:是数通畅联基于开源Jasig CAS扩展开发提…

background用法详解: 1.background-color 属性设置元素的背景颜色 可能的值 color_name            规定颜色值为颜色名称的背景颜色(比如 red) hex_number          规定颜色值为十六进制值的背景颜色(比如 #ff0000) rgb_number          规定颜色值为 rgb 代码的背景颜色(比如 rgb(255,0,0)     transparent           默认 背景颜色为透明 2.backgroun…

在OC当中自动计算行高主要调用系统的 p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #ffffff } span.s1 { } span.s2 { color: #00b1ff } span.s3 { color: #de38a6 } span.s4 { color: #eb905a } span.s5 { color: #8b87ff } - (--boundingRectWithSize:(CGSize)…

现在我们的手机一般都内置有方向感应器,手机屏幕会根据所处位置自动进行横竖屏切换(前提是未锁定屏幕方向).但有时我们的应用程序仅限在横屏或者竖屏状态下才可以运行,此时我们需要锁定该程序Activity运行时的屏幕方向.还有就是在我们用手机观看视频时,随意的进行横竖屏切换,但播放进度不会随着屏幕的转换而从头开始播放,为了实现这个功能,我们就需要在Activity转换时对当前数据进行保存. 现在根据以上两种需求,个人提出以下解决方案: 一.锁定Activity运行时屏幕方向,如下图(演示锁定横屏):…

导语 现在NSURLConnection在开发中会使用的越来越少,iOS9已经将NSURLConnection废弃,现在最低版本一般适配iOS7,所以也可以使用. NSURLConnection相对于NSURLSession,安全性低.NSURLConnection下载有峰值,比较麻烦处理. 尽管适配最低版本iOS7,也可以使用NSURLSession.AFN已经不支持NSURLConnection. NSURLSession:默认是挂起状态,如果要请求网络,需要开启. [NSURLSessio…

注:本文是对众多博客的学习和总结,可能存在理解错误.请带着怀疑的眼光,同时如果有错误希望能指出. 同步IO和异步IO,阻塞IO和非阻塞IO分别是什么,到底有什么区别?不同的人在不同的上下文下给出的答案是不同的.所以先限定一下本文的上下文. 本文讨论的背景是Linux环境下的network IO. 一 概念说明 在进行解释之前,首先要说明几个概念:- 用户空间和内核空间- 进程切换- 进程的阻塞- 文件描述符- 缓存 I/O 用户空间与内核空间 现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对32位操作系统…

yum(全称为 Yellow dog Updater, Modified)是一个在Fedora和RedHat以及SUSE中的Shell前端软件包管理器.基於RPM包管理,能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装,可以自动处理依赖性关系,并且一次安装所有依赖的软体包,无须繁琐地一次次下载.安装.yum提供了查找.安装.删除某一个.一组甚至全部软件包的命令,而且命令简洁而又好记. yum的命令形式一般是如下:yum [options] [command] [package ...]其中的[opti…