卷积ai_pytorch概念pytorch
K8S核心概念以及部署
``` 架构以及核心组件介绍： Master - API Server (接口中心) j接口服务，基于rest风格开放的k8s接口服务 - kube Controller Manager：管理各个类型的控制器，针对k8s中的各种资源进行管理 - node controller节点控制器：负责在节点出 ......
计算机组成原理---计算机基本概念
 : """ YOLOv5 Classification Dataset. Arguments root: Dataset path """ ......
矩阵正定和半正定的概念
正定矩阵：给定一个大小为 的实对称矩阵 ，若对于任意长度为 的非零向量 ，有 恒成立，则矩阵 是一个正定矩阵。 单位矩阵 就是一个正定矩阵 半正定矩阵：给定一个大小为 的实对称矩阵 ，若对于任意长度为 的向量 ，有 恒成立，则矩阵 是一个半正定矩阵。 ......
Pytorch中张量的连续性：contiguous
根据PyTorch文档¹，`t.contiguous()`返回一个包含与`t`张量相同数据的连续张量。如果`t`张量已经是连续的，这个函数返回`t`张量本身。 一个张量是连续的，如果张量中的相邻元素在内存中实际上是相邻的³。有些对张量的操作，例如`transpose()`，`permute()`，` ......
Pytorch torch.mean() 平均值的简单用法
Pytorch torch.mean()的简单用法 简单来说就是求平均数。比如以下的三种简单情况： import torch x1 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4]) x2 = torch.Tensor([[1], [2], [3], [4]]) x3 = torch.Tens ......
cmd+ssh配置远程服务器Anaconda3_2023+pytorch
一、上传Anaconda3到远程服务器 注意：如果要将这个东西安装在anaconda3文件夹里的话，当前这个目录里不能有这个文件夹。（安的时候会自动创建） 二、安装Anaconda3 1. win+r 快捷键打开cmd 输入ssh 可以看到已经与服务器建立连接 2. 输入ssh <用户名>@主机IP ......
消息队列RocketMQ基本概念
1 消息模型（Message Model） RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个 Broker 可以存储 ......
K8S in Action 读后感(概念简介)
一、K8S的用武之地 今天，大型单体应用正被逐渐拆分成小的、可独立运行的组件，我们称之为微服务。微服务彼此之间解耦，所以它们可以被独立开发、部署、升级、伸缩。这使得我们可以对每一个微服务实现快速迭代，并且迭代的速度可以和市场需求变化的速度保持一致。 但是，随着部署组件的增多和数据中心的增长，配置、管 ......
Spring 核心概念之一 IoC
欢迎来到本篇文章！通过上一篇什么是 Spring？为什么学它？的学习，我们知道了 Spring 的基本概念，知道什么是 Spring，以及为什么学习 Spring。今天，这篇就来说说 Spring 中的核心概念之一 IoC。 ......
GPT回答：Qt开发基本概念辨别
# Qt开发 基本概念 ## 前言 大部分入门Qt的初学者在初识Qt的过程中首先学习到的都是信号槽机制、GUI、控件等知识，在入门一段时间后，对一些Qt周边的基本概念略有了解却又模棱两可，这些知识暂时不影响开发写代码，但是却也是进阶路上必须十分清晰的概念，所以抽时间整理了一组基本概念，向Chat ......
【Pytorch】ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)问题解决
在运行开源项目时出现了这个问题，网上很多说删回车或者都改成英文符号，但是我都试了，没用 后来自己摸索出的方法是： 先更改数据集的格式，之前分隔符是`\t`，把数据集中的分隔符改成空格，再把语句中的`\t`也换成空格，然后就不会报错了。 改前： ** * [NumPy Arrays](#numpya ......
Pytorch 分布式训练
Pytorch DDP分布式训练介绍 近期一直在用torch的分布式训练，本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell )，从基本概念，初始化启动，以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子：t ......
Pytorch rendezvous 分布式
PyTorch中的rendezvous后端是一种服务，它帮助分布式训练作业中的进程相互发现并协商角色和等级。它还提供了一个屏障和一个一致的作业成员和状态视图。 rendezvous后端是作为torch.distributed.elastic.rendezvous.RendezvousHandler的 ......
机器学习的基本概念和应用领域
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习的应用领域非常广泛，包括数据分析与挖掘 ......
IP 地址与子网掩码概念、关系图解
一、IP 地址的概念 1、IP 地址组成 IP地址源于Internet ，是一种层次结构的地址，适合于众多的互联网。Internet中每一台主机至少有一个IP地址， 且这个IP地址必须是全网唯一的。一个IP地址标识一个网络和与此网络相连的一台主机。IP地址由4个字节32 位二进制数组成，使用点分十进 ......
音视频基础概念
DTS与PTS DTS：DecodeTimeStamp，用于标识读入内存的比特流什么时候送入解码器编码 PTS：PresentationTimeStamp，用于标识解码后的视频帧什么时候显示出来 GOP（Group Of Pictures）是图像组的概念，它指的是视频编码序列中两个 I 帧之间的距离 ......
安装pytorch
 pytorch官网 https://pytorch.org/  事务管理在系统开发中是不可缺少的一部分，Spring提供了很好事务管理机制，主要分为编程式事务和声明式事务两种。 编程式事务：是指在代码中手动的管理事务的提交、回滚等操作，代码侵入性比较 ......
在树莓派上实现numpy的LSTM长短期记忆神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......
pytorch笔记
@，torch.matmul，torch.mm:矩阵相乘,第一个矩阵的列和第二个矩阵的行维度相同 *,torch.mul：矩阵对应元素相乘，所以两个矩阵维数相同，同维矩阵 torch.dot:一维的张量进行相乘再相加，结果是一个值 ......
PID学习（一）：基本概念+例子理解
一、定义 在过程控制中，按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器（亦称[PID调节器]，是应用最为广泛的一种自动控制器。 PID即：Proportional（比例）、Integral（积分）、Differential（微分）的缩写 二、各部分详解 总述： image.png ......
DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题
VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。 在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。 在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的 ......
SD协议-基本概念
# 1.SD协议版本 * SD 1.1 * SD 2.0 * SD 3.0 **在看协议的时候,需要注意协议的版本,注意版本之间的差别** * SD协议是常见的数据通信和存储卡之间的协议 * HDMI是显示相关的协议,遵循HDMI协议 * USB遵循USB协议,USB3.0协议的复杂度高于USB2. ......
（三）linux同时安装pytorch和tensorflow1.14，忽略错误
一、命令 cat requirements.txt | xargs -n 1 pip install 环境 python3.7 二、requirements.txt absl-py==1.4.0 astor==0.8.1 autograd==1.5 backcall==0.2.0 Bottlenec ......
Pytorch高级api搭建多层感知机实战
# Pytorch高级api搭建多层感知机实战 代码 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transf ......