下文都将torch.nn简写成nn Module: 就是我们常用的torch.nn.Module类,你定义的所有网络结构都必须继承这个类. Buffer: buffer和parameter相对,就是指那些不需要参与反向传播的参数 示例如下: class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_tensor = torch.randn(1) # 参数直接作为模型类成员变量 sel…

对module.exports和exports的一些理解 可能是有史以来最简单通俗易懂的有关Module.exports和exports区别的文章了. exports = module.exports = {}; 所以module.exports和exports的区别就是var a={}; var b=a;,a和b的区别 看起来木有什么太大区别,但实际用起来的时候却又有区别,这是为啥呢,请听我细细道来 关于Module.exports和exports有什么区别,网上一搜一大把,但是说的都太复杂了…

1. module应该是require方法中,上下文中的对象 2. exports对象应该是上下文中引用module.exports的新对象 3. exports.a = xxx 会将修改更新到module.exports对象中 4. exports = xxx 直接改变了 exports的指向, module.js的474行代码: module._compile(stripBOM(content), filename); module.js的437行代码: var wrapper = Modu…

转https://cnodejs.org/topic/55ccace5b25bd72150842c0a require 用来加载代码,而 exports 和 module.exports 则用来导出代码.但很多新手可能会迷惑于 exports 和 module.exports 的区别,为了更好的理解 exports 和 module.exports 的关系,我们先来巩固下 js 的基础.示例: var a = {name: 1}; var b = a; console.log(a); conso…

torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 对于自己定义的网络,需要注意以下几点: 1)需要继承nn.Module类,并实现forward方法,只要在nn.Module的子类中定义forward方法,backward函数就会被自动实现(利用autograd机制) 2)一般把网络中可学习参数的层放在构造函数中__init__(),没有可学习参数的层如R…

[转载]Pytorch中nn.Linear module的理解 本文转载并援引全文纯粹是为了构建和分类自己的知识,方便自己未来的查找,没啥其他意思. 这个模块要实现的公式是:y=xAT+*b 来源:https://blog.csdn.net/u012936765/article/details/52671156 Linear 是module的子类,是参数化module的一种,与其名称一样,表示着一种线性变换. 创建 parent 的init函数 Linear的创建需要两个参数,inputSize…

前端后台以及游戏中使用Google Protocol Buffer详解 0.什么是protoBuf protoBuf是一种灵活高效的独立于语言平台的结构化数据表示方法,与XML相比,protoBuf更小更快更简单.你可以用定义自己protoBuf的数据结构,用ProtoBuf编译器生成特定语言的源代码,如C++,Java,Python等,目前protoBuf对主流的编程语言都提供了支持,非常方便的进行序列化和反序列化. 特点: 平台无关.语言无关. 二进制.数据自描述. 提供了完整详细的操作AP…

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/weixin_42279044/article/details/101053719 关于数据格式 默认日常描述图片尺寸,采用[w,h]的形式,比如一张图片是1280*800就是指宽w=1280, 高h=800. 因此在cfg中所指定img scale = [1333, 800]就是指w=1333, h=800 从而转入计算机后,要从w,h变成…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul…

先介绍一下 Caffe 和 TensorFlow 中 weight decay 的设置: 在 Caffe 中, SolverParameter.weight_decay 可以作用于所有的可训练参数, 不妨称为 global weight decay, 另外还可以为各层中的每个可训练参数设置独立的 decay_mult, global weight decay 和当前可训练参数的 decay_mult 共同决定了当前可训练参数的 weight decay. 在 TensorFlow 中, 某些接口…

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,…

php与mysql的连接有三种方式,mysql,mysqli,pdo.不管使用哪种方式进行连接,都有使用buffer和不使用buffer的区别. 什么叫使用buffer和不使用buffer呢? 客户端与mysql服务端进行查询操作,查询操作的时候如果获取的数据量比较大,那个这个查询结果放在哪里呢? 有两个地方可以放:客户端的缓冲区和服务端的缓冲区. 我们这里说的buffer指的是客户端的缓冲区,如果查询结果已经从服务端获取回来了,放置在了客户端的缓冲区,我们就称之为使用buffer.如果还是存放…

根据网上一些资料,对parameter和argument的区别,做如下的简单说明.1. parameter是指函数定义中参数,而argument指的是函数调用时的实际参数.2. 简略描述为:parameter=形参(formal parameter), argument=实参(actual parameter).3. 在不很严格的情况下,现在二者可以混用,一般用argument,而parameter则比较少用.While defining method, variables passed in…

原文链接http://blog.csdn.net/saygoodbyetoyou/article/details/9006001   Parameter与Attribute的区别   request.getParameter取得Web客户端到web服务端的http请求数据(get/post),只能是string类型的,而且HttpServletRequest没有对应的setParameter()方法. 如利用href(url)和form请求服务器时,表单数据通过parameter传递到服务器,且…

cache 和 buffer的区别: Cache:高速缓存,是位于CPU与主内存间的一种容量较小但速度很高的存储器.由于CPU的速度远高于主内存, CPU直接从内存中存取数据要等待一定时间周期,Cache中保存着CPU刚用过或循环使用的一部分数据, 当CPU再次使用该部分数据时可从Cache中直接调用,这样就减少了CPU的等待时间,提高了系统的效率. Cache又分为一级Cache(L1 Cache)和二级Cache(L2 Cache),L1 Cache集成在CPU内部,L2 Cache早期一般…

在代码中改好存储Log的路径 命令行中输入 tensorboard --logdir /home/huihua/NewDisk1/PycharmProjects/pytorch-deeplab-xception-master/run 会出来一个网站,复制到浏览器即可可视化loss,acc,lr等数据的变化过程. 举例说明pytorch中设置summary的方式: import argparse import os import numpy as np from tqdm import tqdm…

Linux Free命令每个数字的含义 和 cache .buffer的区别 我们按照图中来一细细研读(数字编号和图对应)1,total:物理内存实际总量2,used:这块千万注意,这里可不是实际已经使用了的内存哦,这里是总计分配给缓存(包含buffers 与cache )使用的数量,但其中可能部分缓存并未实际使用.3,free:未被分配的内存4,shared:共享内存5,buffers:系统分配的,但未被使用的buffer剩余量.注意这不是总量,而是未分配的量6,cached:系统分配的,但未…

转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9017854.html 参考网址: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=conv2d#torch.nn.Conv2d https://www.cnblogs.com/chuantingSDU/p/8120065.html https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79374563 1x1…

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31494491 上次我总结了在PyTorch中建立随机数Tensor的多种方法的区别. 这次我把常用的Tensor的数学运算总结到这里,以防自己在使用PyTorch做实验时,忘记这些方法应该传什么参数. 总结的方法包括: Tensor求和以及按索引求和:torch.sum() torch.Tensor.indexadd() Tensor元素乘积:torch.prod(input) 对Tensor求均值.方差.极值: torch…

这里有两种情况下的区别.(1)C的struct与C++的class的区别.(2)C++中的struct和class的区别.在第一种情况下,struct与class有着非常明显的区别.C是一种过程化的语言,struct只是作为一种复杂数据类型定义,struct中只能定义成员变量,不能定义成员函数.例如下面的C代码片断: struct Point { int x; // 合法 int y; // 合法 void print() { printf("Point print\n"); //编译…

nginx中,$request_uri和$uri的区别   $request_uri This variable is equal to the *original* request URI as received from the client including the args. It cannot be modified. Look at $uri for the post-rewrite/altered URI. Does not include host name. Example:…

对module.exports和exports的一些理解 可能是有史以来最简单通俗易懂的有关Module.exports和exports区别的文章了. exports = module.exports = {}; 所以module.exports和exports的区别就是var a={}; var b=a;,a和b的区别 看起来木有什么太大区别,但实际用起来的时候却又有区别,这是为啥呢,请听我细细道来 关于Module.exports和exports有什么区别,网上一搜一大把,但是说的都太复杂了…

C#中??和?分别是什么意思? 在C#中??和?分别是什么意思? 1. 可空类型修饰符(?):引用类型可以使用空引用表示一个不存在的值,而值类型通常不能表示为空.例如:string str=null; 是正确的,int i=null; 编译器就会报错.为了使值类型也可为空,就可以使用可空类型,即用可空类型修饰符"?"来表示,表现形式为"T?"例如:int? 表示可空的整形,DateTime? 表示可为空的时间.T? 其实是System.Nullable(泛型结构)的…

前言 说到import和require,大家平时开发中一定不少见,尤其是需要前端工程化的项目现在都已经离不开node了,在node环境下这两者都是大量存在的,大体上来说他们都是为了实现JS代码的模块化,那为什么会出现两种方案呢,又有什么不同呢? 模块化的不同解决方案 追根溯源,JS这门脚本语言设计伊始就是没有模块化的,所以早期的全局变量容易造成命名冲突.但随着web项目越来越大,JS的代码量也与日俱增,于是社区就自发约定了几种模块化的方案:requirejs遵循AMD,seajs遵循CMD,no…

转载自:(pytorch中tensor数据和numpy数据转换中注意的一个问题)[https://blog.csdn.net/nihate/article/details/82791277] 在pytorch中,把numpy.array数据转换到张量tensor数据的常用函数是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array),第一种函数更常用.下面通过代码看一下区别: import numpy as np import torch a=np.arange(…

pytorch中调用C进行扩展,使得某些功能在CPU上运行更快: 第一步:编写头文件 /* src/my_lib.h */ int my_lib_add_forward(THFloatTensor *input1, THFloatTensor *input2, THFloatTensor *output); int my_lib_add_backward(THFloatTensor *grad_output, THFloatTensor *grad_input); 第二步:编写源文件 /* sr…

Pytorch中的自编码(autoencoder) 本文资料来源:https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p=25 什么是自编码 先压缩原数据.提取出最有代表性的信息.然后处理后再进行解压.减少处理压力 通过对比白色X和黑色X的区别(cost函数),从而不断提升自编码模型的能力(也就是还原的准确度) 由于这里只是使用了数据本身,没有使用label,所以可以说autoencoder是一种无监督学习模型. 实际在使用中,我们先训练好一个autoencod…

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶…

今天要聊聊用 PyTorch 进行 C++ 扩展. 在正式开始前,我们需要了解 PyTorch 如何自定义module.这其中,最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module,用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块.这种方式实现简单,但是,计算效率却未必最佳,另外,如果我们想实现的功能过于复杂,可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求.这时,用 C.C++.CUDA 来扩展 PyTorch 的模块就是最佳的选择了. 由于目前市面上…

pytorch中的数据类型 import torch a=torch.randn(2,3) b=a.type() print(b) #检验是否是该数据类型 print(isinstance(a,torch.FloatTensor)) print(isinstance(a,torch.cuda.FloatTensor)) a=a.cuda() print(isinstance(a,torch.cuda.FloatTensor)) 基本数据类型的生成 #生成一个Tensor,数值为1.1 a=tor…