卷积ai_pytorch概念pytorch
Pytorch-（三）张量
1、张量支持的数据类型 （1）获取/设置Pytorch默认的张量类型 import torch # 2、张量Tensor # 2.1、获取/设置Pytorch的默认类型 def DefaultType_func(): dtype=torch.tensor([1,2,3.4]).dtype print ......
6.卷积神经网络
卷积层的作用一 在说卷积层之前, 我想先说一下为什么会有卷积层; 前面几个博客提到的神经网络都是用矩阵乘法来建立输入和输出之间的关系, 如果有n个输入和m个输出, 那么就需要n*m个参数; 如果n和m很大并且有多个全连接层的话需要的参数数量是庞大的; 卷积层就是通过三个特性来解决这个问题： 稀疏连接 ......
初学Bokeh：图形(figure)与图形符号(glyphs)的概念 【8】跬步
初学Bokeh：图形(figure)与图形符号(glyphs)的概念 【8】跬步 Bokeh 的绘图有主要有2个概念，一个是图形(figure)，另一个是图形符号(glyphs)。 一般在绘图过程中，我们先建立一个图形，然后在该图形中添加图形符号。 glyphs 可以根据所需的用途呈现多种形状：圆形 ......
pytorch 量化相关参考
ref: https://blog.csdn.net/znsoft/article/details/130788437 import torch import torch.quantization class M(torch.nn.Module): def __init__(self): super ......
pytorch一些准备工作
conda常用指令 激活以及退出当前虚拟环境 conda activate xxx conda deactivate 创建以及删除 conda create -n xxx python=3.8 conda remove -n xxx 查看当前虚拟环境有哪些 conda info --envs 查看当 ......
Cocos Creator 2D/3D基础/ 第003节3D模型的基本概念
3.1 计算机如何制作一个3D模型 讲述这个问题之前，我们先来看下现实生活中我们要做一个模型，应该如何做呢？首先我们要把模型的形状给雕刻构建出来，现实生活中的物体都是由分子组成的连续的表面，计算机是离散的无法做到这点，所以计算机通过微分的方式，把一个曲面分成”多个平面”来模拟实现连续的物体表面。常见 ......
关于java的一些小概念
# 关于java的一些小概念 javac：是jdk提供的一个编译工具，编译java文件的，编译完后会产生一个新的class文件，又叫字节码文件 java： 也是jdk提供的一个工具，作用是运行class文件的 jdb： 调试工具 jhat： 内存分析工具 JVM：java虚拟机，是真正运行java程 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.1 门控循环单元（GRU）
我们可能会遇到这样的情况： 早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。我们希望有某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。如果没有这样的机制，我们将不得不给这 ......
进程基础（操作系统中的概念） 进程调度算法（四种算法） 进程的并行和并发的概念 同步异步阻塞非阻塞的概念 创建进程（进程类Process） Process类的参数 Process类的方法 如何开启多进程 基于TCP协议的高并发程序
进程基础(操作系统中的概念) 进程它是操作系统总最重要的概念，也是最基本的一个概念 线程也是操作系统中得一个很重要的概念 进程和线程都是有操作系统来调度使用的，我们程序员是不能控制的，这里就设计到调度算法 什么是进程? 线程? 什么是程序? # 进程和程序是两码事、完全不一样 程序：其实一个死的东西 ......
pytorch问题集合
根据kernel size,stride和padding计算卷积后的尺寸 对于PyTorch中的1维卷积层nn.Conv1d,输出序列长度可以根据以下公式计算:假设:- 输入序列长度:L_in - 卷积核大小:K - 步长:S - 填充:P 则输出序列长度为: python L_out = (L_i ......
[pytorch] 训练时冻结一部分模型的参数 —— module.requires_grad_(False)
prologue title: [pytorch] 训练时冻结一部分模型的参数 —— module.requires_grad_(False) 代码用到一个解码器\(dec\)，希望用它预测生成结果\(g\)的counting encode并用以计算损失，以此约束生成器生成合理的结果（能解码出正确的 ......
pytorch(10.2.2) 注意力汇聚理论 代码测试
https://zh.d2l.ai/chapter_attention-mechanisms/nadaraya-waston.html from d2l import torch as d2l import torch from torch import nn #@save def show_hea ......
pytorch_Tensorboard的使用
SummaryWriter（）将什么写入文件中，如果不指定的话，就写入默认的 需要两个方法 writer.add_image() wruter.add_scalar() from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 导入tensorboard ......
pytorch(9.7) keras-Embedding 嵌入层
https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings 将文本表示为数字 机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。处理文本时，您必须做的第一件事是想出一种策略，将字符串转换为数字（或“矢量化”文本），然后再将其输入模型。 1独热编码 作为第一个想法 ......
pytorch官网方法安装报错 | 【解决方法】
pytorch官网给出了两种安装方法 conda pytorch, 去这里检查conda的pytorch的历史版本 pip torch， 去这里检查pip的torch的历史版本 pytorch和torch的区别 pip 的 torch 集成了pytorch（cpu版的pytorch）和 pytorc ......
使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)
自从扩散模型发布以来，GAN的关注度和论文是越来越少了，但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN 谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归一化技术，它约束了鉴别器中每一层的谱范数。这有 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播
8.7.1 循环神经网络的梯度分析 本节主要探讨梯度相关问题，因此对模型及其表达式进行了简化，进行如下表示： \[\begin{align} h_t&=f(x_t,h_{t-1},w_h)\\ o_t&=g(h_t,w_o) \end{align} \]参数字典： \(t\) 表示时间步 \(h_t ......
mysql索引概念补充
Mysql索引概念补充 聚簇索引，一级索引其实就是主键索引 非聚簇索引，二级索引，辅助索引其实就是普通的单值索引，唯一索引，联合索引 聚簇索引是Innodb下的一个概念，是一种数据结构，根节点存储主键和索引指针，叶子节点存数据。而非聚簇索引叶子节点存的是(索引列,主键)。 回表：就是在innodb存 ......
pytorch(10.2) 注意力汇聚理论
https://zh.d2l.ai/chapter_attention-mechanisms/nadaraya-waston.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/265108616 Attention注意力机制与self-attention自注意力机制 Attenti ......
pytorch(9-1) 门控循环单元
复杂实现 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l from API_86 import * # 1-1 初始化权重 W b def get_ ......
BriskBi软件的基本概念
briskbi是一款免费的BI商业智能和数据分析软件: 外部数据库 指的是ERP，CRM ，OA等业务数据库，目前软件支持Oracle,Db2,Microsoft SQL Server, Mysql,Postgresql等常用数据库，用户也可自己添加其它数据库的驱动程序。 外部文件夹 可以定时抓取文 ......
【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】
更新截止到 2023.10.16 1.要素： linux（ubuntu 22.04） nvidia-driver（也叫做 cuda driver）：英伟达GPU驱动，命令：nvidia-smi cuda (也叫做 cuda toolkit): 这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台 ......
pytorch的 jit功能不应该叫aot功能吗？
jit简介 pytorch的jit功能是为了生成类似于计算图的功能，能加快模型速度，便于部署，属于是取tensorflow之长补自己之短。 jit由来 之所以叫jit，是因为他仍然属于实时解释的范畴，但是能预先生成中间量，“审时度势”地实时运行。 参考 可以看这位帖子：https://zhuanla ......
TPS、QPS、CPS概念
一、TPS TPS【TransactionPerSecond】，事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。 二、QPS QPS【Queries Per Second】,每秒 ......
Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析
在这个数据驱动的时代，信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中，Apache Spark 以其独特的优势脱颖而出 ......
狄利克雷卷积
更新日志： 2023/10/15：发布文章 一、前置芝士 积性函数 卷积 二、定义 对于两个数论函数 \(f(x),g(x)\) 的狄利克雷卷积的结果 \(h(x)\) 定义为 \(h(x) = \sum_{d|x} f(d)g(\frac x d)\)，简记为 \(h = f*g\) 特别地，由于 ......
PyTorch之线性回归模型
1 简介 1.1 线性回归模型简介 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = wx+e，e为误差服从均值为0的正态分布。其中只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，称为一元线性回归。 1 ......
C# 编译过程分析及IL等概念梳理
转载自: 本文作者：好Wu赖 本文链接：https://www.cnblogs.com/erlongxizhu-03/p/12900445.html C# 编译过程分析及IL等概念梳理 - 好Wu赖 - 博客园 (cnblogs.com) ......