pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数,这里简单介绍,方便查询使用. 介绍分两部分: 1. Xavier,kaiming系列: 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,论文在<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks> 公式推导是从“方差一致性”出发,初始化的分布有均匀分布和正态分布两种. 1. Xavier均匀分布 torch.nn.init.xavi

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/grad_vanish_explod.py 在搭建好网络模型之后,一个重要的步骤就是对网络模型中的权值进行初始化.适当的权值初始化可以加快模型的收敛,而不恰当的权值初始化可能引发梯度消失或者梯度爆炸,最终导致模型无法收敛.下面分 3 部分介绍.第一部分介绍不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与梯度爆炸的,第二部分介绍常用的 Xavier 方法与 Kaim

Tensor存储结构如下, 如图所示,实际上很可能多个信息区对应于同一个存储区,也就是上一节我们说到的,初始化或者普通索引时经常会有这种情况. 一.几种共享内存的情况 view a = t.arange(0,6) print(a.storage()) b = a.view(2,3) print(b.storage()) print(id(a.storage())==id(b.storage())) a[1] = 10 print(b) 上面代码,我们通过.storage()可以查询到Tensor

权值的方差过大导致梯度爆炸的原因 方差一致性原则分析Xavier方法与Kaiming初始化方法 饱和激活函数tanh,非饱和激活函数relu pytorch提供的十种初始化方法 梯度消失与爆炸 \[H_2 = H_1 * W_2\\ \Delta W_2 = \frac{\partial Loss}{\partial W_2} =\frac{\partial Loss}{\partial out} *\frac{\partial out}{\partial H_2} *\frac{\partia

VisualPytorch beta发布了! 功能概述:通过可视化拖拽网络层方式搭建模型,可选择不同数据集.损失函数.优化器生成可运行pytorch代码 扩展功能:1. 模型搭建支持模块的嵌套:2. 模型市场中能共享及克隆模型:3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割.目标探测上的威力:4.添加图像增强.快速入门.参数弹窗等辅助性功能 修复缺陷:1.大幅改进UI界面,提升用户体验:2.修改注销不跳转.图片丢失等已知缺陷:3.实现双服务器访问,缓解访问压力 访问地址:http://sunie

本节是OpenGL学习的第九个课时,下面将详细介绍OpenGL的多种3D变换和如何操作矩阵堆栈.     (1)3D变换: OpenGL中绘制3D世界的空间变换包括:模型变换.视图变换.投影变换和视口变换. 现实世界是一个3维空间,如果我们要观察一个物体,我们可以: .从不同的位置去观察它.(视图变换) .移动或者旋转它,当然了,如果它只是计算机里面的物体,我们还可以放大或缩小它.(模型变换) .如果把物体画下来,我们可以选择:是否需要一种“近大远小”的透视效果.另外,我们可能只希望看到物体的一

#1143 : 骨牌覆盖问题·一 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 骨牌,一种古老的玩具.今天我们要研究的是骨牌的覆盖问题:我们有一个2xN的长条形棋盘,然后用1x2的骨牌去覆盖整个棋盘.对于这个棋盘,一共有多少种不同的覆盖方法呢?举个例子,对于长度为1到3的棋盘,我们有下面几种覆盖方式: 提示:骨牌覆盖 提示:如何快速计算结果 输入 第1行:1个整数N.表示棋盘长度.1≤N≤100,000,000 输出 第1行:1个整数,表示覆盖方案数 MOD 19

如果应用定义的顶点不在同一个平面上,并且使用三角形把合适的顶点连接起来,就可以绘制出3D图形了. 使用OpenGL  ES绘制3D图形的方法与绘制2D图形的步骤大致相同,只是绘制3D图形需要定义更多的顶点数据,而且3D图形需要绘制更多的三角形. 使用glDrawArrays(int  mode , int  first  ,  int  count)方法绘制3D,还需要使用glDrawElements(int  mode  , int  count  , int  type , Buffer  

GL10提供了glRotatef(float  angle , float  x ,  float  y , float  z)方法,该方法用于控制旋转,该方法种angle控制旋转角度:而x.y.z参数则共同决定了旋转轴的方向. 本质上,glRotatef(float  angle , float  x ,  float  y , float  z)方法的作用与glTranslatef(float  x , float  y  ,float  z)方法相似,只是glTranslatef(floa

Android为OpenGL  ES支持提供了GLSurfaceView组件,这个组件用于显示3D图形.GLSurfaceView本身并不提供绘制3D图形的功能,而是由GLSurfaceView.Renderer来完成了SurfaceView中3D图形的绘制. 归纳起来,在Android中使用OpenGL  ES需要三个步骤: 1.创建GLSurfaceView组件,使用Activity来显示GLSurfaceView组件. 2.为GLSurfaceView组件创建GLSurfaceView.R

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd

S(k)=A^1+A^2...+A^k. 保利求解就超时了,我们考虑一下当k为偶数的情况,A^1+A^2+A^3+A^4...+A^k,取其中前一半A^1+A^2...A^k/2,后一半提取公共矩阵A^k/2后可以发现也是前一半A^1+A^2...A^k/2.因此我们可以考虑只算其中一半,然后A^k/2用矩阵快速幂处理.对于k为奇数,只要转化为k-1+A^k即可.n为矩阵数量,m为矩阵大小,复杂度O[(logn*logn)*m^3] #include <iostream> #include &

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6198 F0=0,F1=1的斐波那契数列. 给定K,问最小的不能被k个数组合而成的数是什么. 赛后才突然醒悟,只要间隔着取k+1个数,显然根据斐波那契数列规律是不存在把其中两个数相加的结果又出现在数列中的情况(有特别的看下面),不就不会被组合出来了么? 这里有1 3 8...这种和1 2 5 13...两种,但因为后者任意一位的1,2可以被转化为3,这是唯一一种特例,所以我们采用前者.构造矩阵快速幂一下. #i

矩阵快速幂和普通的快速幂差不多,只不过写起来比较麻烦一点,需要重载*运算符. 模板: struct mat { int m[maxn][maxn]; }unit; mat operator * (mat a,mat b) { mat ret; ll x; ;i < n;i++) ;j < n;j++) { x = ; ;k < n;k++) x += mod((ll)a.m[i][k]*b.m[k][j]); ret.m[i][j] = mod(x); } return ret; } v

题目链接  请猛戳~ Description Given a n × n matrix A and a positive integer k, find the sum S = A + A2 + A3 + … + Ak. Input The input contains exactly one test case. The first line of input contains three positive integers n (n ≤ 30), k (k ≤ 109) and m (m <

1113 矩阵快速幂 链接:传送门 思路:经典矩阵快速幂,模板题,经典矩阵快速幂模板. /************************************************************************* > File Name: 51nod1113.cpp > Author: WArobot > Blog: http://www.cnblogs.com/WArobot/ > Created Time: 2017年05月01日 星期一 23时14分3

题目:https://www.acwing.com/problem/content/227/ 题意:给你n,k,m,然后输入一个n阶矩阵A,让你求  S=A+A^2+A^3.+......+A^k 思路:首先因为A是矩阵,我们k的范围很大,那么很明显看出A^k可以用矩阵快速幂来计算,但是这样我们只能算出其中一项,还是有k项,那么我们怎么计算和呢 我们可以看出前一项和后一项是有关联的,就是乘了一个A,我们怎么利用前面计算的结果呢,On遍历肯定不行,既然我们用到了遍历,那么优化我们很容易想到二分 假

Tensor是一种特殊的数据结构,非常类似于数组和矩阵.在PyTorch中,我们使用tensor编码模型的输入和输出,以及模型的参数. Tensor类似于Numpy的数组,除了tensor可以在GPUs或其它特殊的硬件上运行以加速运算.如果熟悉ndarray,那么你也会熟悉Tensor API.如果不是,跟随此快速API上手. import torch import numpy as np Tensor 初始化 Tensor可以通过多种途径初始化.看看下面的例子: 直接从数据中初始化 Tenso

一.创建Tensor 特殊方法: t.arange(1,6,2)t.linspace(1,10,3)t.randn(2,3) # 标准分布,*size t.randperm(5) # 随机排序,从0到n t.normal(means=t.arange(0, 11), std=t.arange(1, 0, -0.1)) 概览: """创建空Tensor""" a = t.Tensor(2, 3) # 创建和b大小一致的Tensor c = t.Te

由于之前的草稿都没了,现在只有重写…. 我好痛苦 本章只是对pytorch的常规操作进行一个总结,大家看过有脑子里有印象就好,知道有这么个东西,需要的时候可以再去详细的看,另外也还是需要在实战中多运用. 本章导视图 Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类,分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout 其中, torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类,pytorch 有八个不同的