卷积ai_pytorch概念pytorch
NiN网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def nin_block(in_channels,out_channels,kernel_size,strides,padding): return nn.Sequenti ......
GoogLeNet网络——pytorch版
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Inception(nn.Module): # c1-c4是每条路径的输出通道数 def ......
AlexNet深度卷积神经网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding ......
VGG使用块的网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def vgg_block(num_convs,in_channels,out_channels): layers = [] for _ in range(num_convs ......
LeNet卷积神经网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class Reshape(torch.nn.Module): def forward(self,x): # 批量大小默认,输出通道为1 return x.view(-1,1 ......
池化层——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 实现池化层的正向传播 def pool2d(x,pool_size,mode='max'): # 获取窗口大小 p_h,p_w=pool_size # 获取偏移量 y=t ......
步幅与填充——pytorch
import torch from torch import nn def comp_conv2d(conv2d,x): # 在维度前面加上通道数和批量大小数1 x=x.reshape((1,1)+x.shape) # 得到4维 y=conv2d(x) # 把前面两维去掉 return y.resh ......
多输入多输出通道——pytorch版
import torch from d2l import torch as d2l from torch import nn # 多输入通道互相关运算 def corr2d_multi_in(x,k): # zip对每个通道配对,返回一个可迭代对象,其中每个元素是一个(x,k)元组,表示一个输入通道 ......
实现二维卷积层
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def corr2d(x,k): """计算二维互相关运算""" # 获取卷积核的高和宽 h,w=k.shape # 输出的高和宽 y=torch.zeros((x.shap ......
OpenERP生产模块基本概念
1)生产计划方式一般来说,制造企业有四种生产计划方式:面向订单设计,面向订单生产,面向订单装配和面向库存生产。a) 面向订单设计(Engineer to Order,ETO),这种方式主要是针对高度客户化的产品,通常是单件销售,如轮船、水电站大型发电机。企业接到订单后,作业大致顺序是,设计产品,定义 ......
在分布式nvidia cuda-pytorch中同时使用MPI和NCCL会造成死锁——分布式pytorch的backend不能同时使用MPI和NCCL
参考原文: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/mpi.html#inter-gpu-communication-with-cuda-aware-mpi 说实话,我不太认为有人在使用分布式pytorch的时候会同时开两个 ......
【操作系统】计算机系统概述 操作系统基本概念
![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3213233/202308/3213233-20230805212924008-1619936210.jpg) 这部分决定先做题再回来看一遍 ##操作系统的基本概念 #### 1.操作系统的概念 #### 2.操作 ......
微服务概念
## 1.什么是微服务 微服务架构是一个分布式系统, 按照业务进行划分成为不同的服务单元, 解决单体系统性能等不足。 微服务是一种架构风格,一个大型软件应用由多个服务单元组成。系统中的服务单元可以单独部署,各个服务单元之间是松耦合的。 ## 2.微服务之间通信 - Rest Http协议 RestT ......
golang 接口的概念
先上代码 定义一个接口 Retriever 两个接口的实现 infra.go ```go package main import ( "fmt" "robot.com/Robot/learngo/testing" //"robot.com/Robot/learngo/infra" ) // ?: S ......
分布式概念
分布式业务系统,就是把原来用 Java 开发的一个大块系统,给拆分成多个子系统,多个子系统之间互相调用,形成一个大系统的整体。 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2211217/202308/2211217-20230805180037629-11082654 ......
外键字段的增删改查、多表查询、正反向的概念、子查询、多表查询之连表查询、聚合函数、分组查询、f与q查询、Django中如何开启事务
外键字段的增删改查 多对多的外键增删改查 图书和作者是多对多,借助于第三张表实现的,如果想绑定图书和作者的关系,本质上就是在操作第三方表 操作第三张表 问题:让你给图书添加一个作者,他俩的关系可是多对多 让你给图书id=2添加一个作者id=1 add方法 book_obj = models.Book ......
二分图匹配概念&结论&证明的整理总结
设 $M$ 是 $G(V,E)$ 的一个匹配 1. 先称 $M$ 中的边为匹配边,不在 $M$ 中的边为非匹配边 2. 与匹配边相关联的点,称之为配对点,不与匹配点相关联的点,称之为非配对点 3. 如果 $G$ 中的每个点都是配对点,则称 $M$ 是 $G$ 的一个**完美匹配** 4. 在 $G$ ......
深度学习-->卷积神经网络(LeNet)
LeNet: # LeNet import d2lzh as d2l import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn import tim ......
LXC容器:概念介绍及简单上手操作指导
# LXC容器:概念介绍及简单上手操作指导 [TOC] ## 1、介绍 LXC(Linux Containers)是一种Linux端操作系统级的虚拟化技术,可以实现轻量级容器,每个容器看起来像一个独立的操作系统,它们共享同一台物理服务器,但是互相隔离。LXC容器比传统虚拟机更加轻便、高效,且启动速度 ......
配置pytorch环境时出现的问题 Failed to load image Python extension
安装了torch 1.12.0 + torchvision 0.13.0 + torchaudio 0.12.0版本后, conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c ......
Linux系统下使用pytorch多进程读取图片数据时的注意事项——DataLoader的多进程使用注意事项
原文: PEP 703 – Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython 相关内容: The GIL Affects Python Library Usability The GIL is a CPython implementatio ......
python3.9的nogil版本编译pytorch2.0.1源码报错——失败
关于python3.9的nogil版本参看: PEP 703作者给出的一种no-GIL的实现——python3.9的nogil版本 突发奇想,既然python的正式版本要开始逐渐的合并nogil并转想no-GIL,那么没有合并下的nogil是否可以安装pytorch呢,于是就了用nogil编译pyt ......
基本概念
# 一、基本概念 1、以helloworld为例对写程序的思路提出如下要求: 1)头文件正确包含的正确性\ 2)以函数为单位来进程程序的编写\ 3)声明部分+实现部分\ 4)return 0\ 5) 多用空格空行\ 6) 添加注释 2、算法:解决问题的方法。(流程图、NS图,有限状态机FSM) 3、 ......
vue概念
并提供了一套声明式的、组件化的编程模型,帮助你高效地开发用户界面 两大核心概念: 声明式渲染: 声明式渲染是一种描述界面应该呈现的方式,而不需要显式地操作DOM。在Vue中,你可以使用Vue的模板语法来声明界面的结构和数据绑定关系,Vue会根据数据的变化自动更新DOM。这样,你只需要关注数据和模板, ......
动手深度学习pytorch 8-章
1. 序列模型 a)自回归模型 对见过的数据建模 b)马尔可夫模型 c)因果关系 2. 单机多卡并行 数据并行和模型并行: 数据并行,将小批量分成n块,每个GPU拿到完整参数计算,性能更好。模型并行,将模型分成n块,每个GPU拿到一块模型计算前向和方向结果,用于单GPU放不下 小批量分到多GPU计算 ......
1.一维数组的基本概念
# 1.一维数组的基本概念 数组是一组数据类型相同的变量,可以存放一组数据。 特点: ①数组中的每个数据元素具有相同的数据类型。 ②数组占用一段连续的内存空间。 ## 1)创建数组 声明数组的语法:数据类型 数组名[数组长度]; 注意:数组长度必须是整数,可以是常量,也可以是**变量和表达式**。 ......
堆 Heap & 栈 Stack(.Net)【概念解析系列_3】【C# 基础】
在.NET中,堆栈(stack)、托管堆(managed heap)、非托管堆(unmanaged heap)和垃圾回收机制配合使用来保证程序的正常运行。 ......
外键字段的增删改查,多表查询,正反向的概念,子查询,多表查询之连表查询(基于双下划线的查询),聚合查询(aggregate),分组查询annotate,F与Q查询,django中如何开启事务
#### 外键字段的增删改查 ```python # 多对多的外键增删改查 图书和作者是多对多,借助于第三张表实现的,如果想绑定图书和作者的关系,本质上就是在操作第三方表 # 如何操作第三张表 问题:让你给图书添加一个作者,他俩的关系可是多对多 # 多对多的增删该查 # 让你给图书id=2添加一个作 ......
C学习(一)基本概念
> 《C语言程序设计:现代方法》第2章,2.1 C程序转为机器码,需要3个步骤: + 预处理:预处理器preprocessor,执行#开头的命令/指令,类似于编辑器,可添加修改程序 + 编译:编译器compiler,.c-->.exe/.out 机器指令/目标代码【Windows是.exe,Linu ......