损失函数的基本用法: criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unre

maskrcnn_benchmark训练过程 ->训练命令: python tools/train_net.py --config-file "configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml" SOLVER.IMS_PER_BATCH 2 SOLVER.BASE_LR 0.0025 SOLVER.MAX_ITER 720000 SOLVER.STEPS "(480000, 640000)" TEST.IMS_PER_BATCH 1

nn.CrossEntropyLoss()这个损失函数和我们普通说的交叉熵还是有些区别 x是模型生成的结果,class是对应的label 具体代码可参见如下 import torch import torch.nn as nn # 表示模型的输出output(B,C)格式,B是batch,C是类别 output = torch.randn(2, 3, requires_grad = True) #batch_size设置为2,3分类 # 表示数据的标签label(B)格式,B是batch,其中的

目录 1. 快速入门PYTORCH 1.1. 什么是PyTorch 1.1.1. 基础概念 1.1.2. 与NumPy之间的桥梁 1.2. Autograd: Automatic Differentiation 1.2.1. Tensor 1.2.2. Gradients 1.3. Neural Networks 1.3.1. Defind the network 1.3.2. Process inputs and call backward 1.3.3. Loss function 1.3.4

参考:https://pytorch.org/docs/master/optim.html#how-to-adjust-learning-rate torch.optim.lr_scheduler提供了几种方法来根据迭代的数量来调整学习率 自己手动定义一个学习率衰减函数: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, lr): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by

1.安装hugging face的transformers pip install transformers 2.下载相关文件 字表: wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt 配置文件: wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config.json 模型文件: wget

torch.nn 的本质 PyTorch 提供了各种优雅设计的 modules 和类 torch.nn,torch.optim,Dataset 和 DataLoader 来帮助你创建并训练神经网络.为了充分利用它们的力量并且根据你的问题定制它们,你需要真正地准确了解它们在做什么.为了建立这种理解,我们首先从这些模型(models)上不使用任何特性(features)在 MNIST 数据集上训练一个基本的神经网络:我们将从最基本的 PyTorch Tensor 功能开始.然后,我们每次在 torc

损失函数 1. 损失函数概念 损失函数:衡量模型输出与真实标签的差异 \[损失函数(Loss Function): Loss = f(\hat y,y) \] \[代价函数(Cost Function): Cost =\frac{1}{N} \sum^{N}_{i}f(\hat y_i ,y_i) \] \[目标函数(Objective Function): Obj = Cost+Regularization \] 损失函数:计算一个样本的一个差异 代价函数:计算整个样本的loss的平均值 目标

Loss Functions 总结 损失函数分类: 回归损失函数(Regression loss), 分类损失函数(Classification loss) Regression loss functions 通常用于模型预测一个连续的值,例如一个人的年龄 Classification loss functions 通常用于模型预测一个离散的值,例如猫狗分类问题 1. L1 loss Mean Absolute Error(MAE), 也称作L1 loss computes the averag

前言:刚学习了一段机器学习,最近需要重构一个java项目,又赶过来看java.大多是线程代码,没办法,那时候总觉得多线程是个很难的部分很少用到,所以一直没下决定去啃,那些年留下的坑,总是得自己跳进去填一次. 思路:大概看了线程相关的一些知识,对线程的运行机制,同步机制,以及整个系统都做一个全面的了解.在深入每一个部分去看一下线程及其相关包的源码做深入了解. 目标:线程,并发包(线程池,并发的数据结构,锁,原子类). 通过一些资料的查看最终把目标定位在线程和并发包上,线程是核心,并发包是辅助工具,

之前看到Apple store里面有横向的tableview,当然也有可能是collectionview啦. 尤其是项目中只有一条那么需要横向滑动的东西,就没有必要使用庞大的collectionview了,点缀的使用一下横向的tableview反而更方便和灵活.当然此处大部分的情况可能是在父tableview的cell中使用个横向的tableview. 下面就简单的介绍一下,基于系统原生的UITableView封装横向tableview的要点. 我封装tableview的时候主要使用了一种比较流

选择ENode意味着什么可能很多人还不太清楚.我简单整理了一下: 意味着你选择了:你需要做DDD领域建模.选择了事件驱动的架构.选择了CQRS架构.选择了最终一致性.选择了事件溯源.选择了分布式.这些你都调研过了,再考虑是否你需要使用. 所以ENode不是一个简单的类库型的框架,它是一个架构型的框架.选择了ENode,意味着你已经做了架构选型,因为ENode定义好了架构,你用ENode写代码,只需要在合适的地方填合适的代码即可.ENode不像log4net,autofac,dapper这种,只是

    如何写出高质量的技术博客?答案是:如果你想,就一定能写出高质量的技术博客.看起来很唯心,但这就是事实.有足够愿力去做一件目标明确,有良好反馈系统的事情往往很简单.就是不停地训练,慢慢地,你自己就能找出规律和技巧.所以,要写出高质量的技术博客,首先要解决为什么要写的问题. 为什么要写 我一直很喜欢的一个学习方法是 Learning by teaching 一个课题,如果你能给不懂的人解释清楚,说明你对这个课题的理解足够深入.把一个课题展开来写,你可能会发现某些方面你还写不清楚,这往往说明你

Intellij IDEA的一些东西 2016-03-19 15:26 Ctrl + R 在当前文件进行文本替换 (必备) Ctrl + N 根据输入的 类名 查找类文件 Ctrl + Ctrl + H 显示当前类的层次结构 Ctrl + O 选择可重写的方法 Ctrl + I 选择可继承的方法G 在当前文件跳转到指定行处 Shift + F2 跳转到上一个高亮错误 或 警告位置 Debug 常用快捷键 快捷键 介绍 F7 在 Debug 模式下,进入下一步,如果当前行断点是一个方法,则进入当前

BFC是CSS中一个非常重要的概念,经常用来清除浮动以及处理外边距折叠,但BFC到底是个什么东西却很难准确的表达清楚,国内的相关技术文档基本都不全面,本文的目的就是对BFC的方方面面做个整理,当然未必会一次性整理到位,后面如果发现有遗留错误的会继续补充.   什么是BFC? BFC(Block formatting context)译为"块格式化上下文",是一个独立的渲染区域,规定了内部的子元素如何布局,并且与这个区域外部的关系.   什么情况下会产生BFC? a.根元素(注意:这里必

给三牧中学c++入门的同学们看的博客. 大概是入门一类的?说不定会写点自己的结题报告. 写的不好/写错了别怪我,蒟蒻瑟瑟发抖. 天哪要开始写入门了我好慌那么接下来是编译器连接. (本蒟蒻喜欢用DEV C++,巨神们不喜欢的见谅) http://www.uzzf.com/soft/24215.html ↑上面这个我没去试大概可以吧 然后关于信息学这个东西别想着做什么高端大气的游戏啦软件啦. 安心好好学就是了,大概跟数学差不多吧. 自己心里要有个底子自己学这个到底是不是三分钟热度. 大概说这么多,编

前言 写了多年的LabVIEW程序,你是否面临这样的问题 总是在做一些重复的工作,感觉很没有意思: 总在不停的写代码,做类似的控件,实现相同的功能,丝毫没有成就感: 总在天加班,没有时间去提高自己; 你也知道简单的重复并不能带来效率的提高,却不知道走向何方,无奈而又焦急着? 小黑今天带你聊一聊LabVIEW吸星大法,让你在工作中越来越有效率,体会一切皆可掌控的妙感~ 记住,我们的口号是 : 告别重复造车,你的就是我的,万物皆为我所用~ 正文 学习LabVIEW是在初期是一个很吸引人的事情,它让你

关于书 “不知道ppk的网站QuirksMode,说明你可能还没有真正成为资深的JavaScript程序员.” ——Roger Johansson,瑞典资深Web专家. ppk是世界级前端技术专家,Web标准的布道者,在<ppk on JavaScript>中,他向读者介绍了JavaScript这门流行语言. 这本书从第五章开始依次介绍了JavaScript Core,BOM,DOM,和Ajax.整本书通读下来后,发现ppk重点关注原生API在各浏览器下的兼容性,但是限于篇幅,<Java

北向接口(Northbound Interface)是为厂家或运营商进行接入和管理网络的接口,即向上提供的接口. 南向接口(Southbound Interface)是提供对其他厂家网元的管理功能,支持多种形式的接口协议. SDN控制器及北向接口技术初探 控制层是SDN的大脑,负责对底层转发设备的集中统一控制,同时向上层业务提供网络能力调用的接口,在SDN架构中具有举足轻重的作用,SDN控制器也是SDN关注的焦点.从技术实现上看,控制器除了南向的网络控制和北向的业务支撑外,还需要关注东西的扩展,

ReactJS是Facebook出的前端View框架,好东西啊. 看看它的说明: 仅仅是UI 许多人使用React作为MVC架构的V层. 尽管React并没有假设过你的其余技术栈, 但它仍可以作为一个小特征轻易地在已有项目中使用 虚拟DOM React为了更高超的性能而使用虚拟DOM作为其不同的实现. 它同时也可以由服务端Node.js渲染 - 而不需要过重的浏览器DOM支持 数据流 React实现了单向响应的数据流,从而减少了重复代码,这也是它为什么比传统数据绑定更简单. 我们和其它框架对比下