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 ......
pytorch 网络 NiN

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 ......
GoogLeNet pytorch 网络

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 ......
卷积 神经网络 深度 神经 AlexNet

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 ......
pytorch 网络 VGG

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 ......
卷积 神经网络 神经 pytorch LeNet

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 ......
pytorch

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 ......
步幅 pytorch

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 ......
通道 pytorch

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 ......
卷积

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 ......
模块 概念 OpenERP

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 ......
分布式 同时 pytorch NCCL cuda-pytorch

【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 ......
系统 概念 计算机

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 ......
概念

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 ......
接口 概念 golang

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 ......
分布式 概念

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 ......
字段 函数 概念 事务 Django

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 $G$ ......
amp 结论 概念

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 ......
卷积 神经网络 深度 神经 LeNet

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 ......
容器 概念 LXC

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 ......
extension pytorch 环境 Failed Python

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 ......
源码 pytorch2 python3 pytorch 版本

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、 ......
概念

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, ......
概念 vue

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 ......
深度 pytorch

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**。 ......
数组 概念

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。 ......
概念 基础 Stack Heap amp

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 ......
下划线 字段 aggregate annotate 概念

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 ......
概念

doubly block toeplitz matrix 在加速矩阵差卷积上的应用

[文档链接](https://genn-team.github.io/posts/sw_blog_toeplitz.html) CNN 的卷积是执行了 $w'_ {i,j}=\sum\limits_{x,y}w_{i+x,j+y}\times C_{x,y}$,有人认为每次平移卷积核,运算量很大,又 ......
卷积 矩阵 toeplitz doubly matrix