序列seq深度pytorch

代码摘自：https://github.com/sovit-123/Semantic-Segmentation-using-Fully-Convlutional-Networks 预备知识： 下载预训练权重，抽取出网络层实例：运行如下代码，自动下载到 C:\Users\**\.cache\torch ......

# 深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现 ## 1 Q-Learning 算法 ### 1.1 算法过程 Q-learning是一种用于解决强化学习问题的无模型算法。强化学习是一种让智能体学习如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。 在Q-learning ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

## 对象的序列化 - 当我们需要像后端传json字符串的时候，需将JavaScript的对象转成json格式，这个过程就是序列化。 ``` var p = { name: "肖文亮", age: 18, wife: { name: "XXX", age: 18, hobby: ["演戏", "唱歌 ......

AI 编译器在前端经常会做一些静态分析，方便在前端做一些优化：自动微分等。  ## 中间表示（Intermediat ......

0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能，为什么这么说呢？举一个人工智能的例子： 我们人看到一个动物的图片，就可以立刻知道这 ......

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 ......

光标位置 回忆上次内容 上次我们研究的比较杂 类型转化 进制转化 捕获异常 版本控制 生成帮助文档 变量的常用类型 变量的生命周期控制 数据类型主要研究了两个 字符串 str 整型数字 int 字符串型 和 整型数字型变量 是可以相互转化的 加法运算逻辑 会根据操作变量的不同 而不同 整型变量的加法 ......

1、构建项目 2、编辑test2.py 1 import torch 2 import numpy as np 3 import tensorflow as tf 4 #1. pytorch张量 5 #pytorch中的张量和tensorflow的tensor是一样的，名字都一样 6 #pytorc ......

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MjYzNzAyMw==&mid=2247484216&idx=1&sn=619ea106f11af6bd3d0f851fd57add9e&chksm=ec7f1308db089a1e6dd201e5da662e4951382 ......

转载：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MjYzNzAyMw==&mid=2247484187&idx=1&sn=549b68ec989792ad5e2fb9179af55598&chksm=ec7f132bdb089a3d2f96ebecc780a6e756 ......

https://zhuanlan.zhihu.com/p/334340972 （一）图像预处理 （二）数据生成 （三）文本检测 最近在攻关法律领域的类案检索系统，这几天正好忙完了，得空继续写《OCR深度实践系列》这一专题的文章。前面三章依次介绍了图像预处理、数据生成以及文本检测三个模块，本章将介绍第 ......

转载：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MjYzNzAyMw==&mid=2247484153&idx=1&sn=b65e9e99047ae20ed44cd99e4b0ff2e0&chksm=ec7f12c9db089bdf84281eaa54dad96679 ......

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/363523508 1. OCR基础 光学字符识别（Optical Character Recognition）简称OCR，是一种能够从图像或者视频中自动识别文本内容，自动转化成机器可读、可处理的结构化字符信息的技术，发挥着计算机“眼睛 ......

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 ......

serialize() 函数用于序列化对象或数组，并返回一个字符串。 unserialize()反序列化，将字符串转化为对象。 通常见到调用外部文件，然后需要通过调用某个函数来执行最终得到flag。常见函数如下： ......

DPI 深度报文检测 deep packet inspection 深度报文检测，提出的背景是：如P2P、流媒体等新的网络业务的出现，运营商这边的数据流量和网络流量压力变大，需要对流量进行检测，来升级、服务。 简单的报文检测，只分析：源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议类型 深度报文检测，是加上 ......

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 ......

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 ......

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 ......

全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......

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 ......

SnapGene 是一款用于 DNA 序列分析和生物学实验设计的专业软件。它提供了强大的功能和直观的界面，帮助科学家和研究人员在分子生物学领域进行高效的实验规划和分析。下面将为您详细介绍 SnapGene 的特点和功能。 点击获取SnapGene mac/win版 DNA 序列编辑：SnapGene ......