精度pytorch
高精度模板 大数减大数 可变数组vector实现
vector<int> Sub(vector<int>& A, vector<int>& B)//这里默认长数减去短数 { vector<int> C;//结果向量 int T = 0;//上一位借位标志位 for (int i = 0; i < A.size(); i++) { T = A[i] ......
高精度模板 大数乘以小数 vector实现
vector<int> Mul(vector<int>& A, int &B) { vector<int>C; int T = 0; for (int i = 0;i < A.size()||T/*考虑进位位未处理完*/;i++) { if(i<A.size()) T += A[i] * B; C. ......
高精度模板 大数加大数，可变数组vector实现
vector<int> Add(vector<int>& A, vector<int>& B)//采用引用传入vector，避免将其全部复制传值，使用引用会更快 { if (A.size() < B.size())return Add(B , A);//由于有大小位数的处理，我们默认位数较大的那个去 ......
pytorch自定义或自组织数据集
import os from pathlib import Path from typing import Any, Callable, Optional, Tuple import numpy as np import torch import torchvision from PIL impor ......
使用PyTorch和Flower 进行联邦学习
本文将介绍如何使用 Flower 构建现有机器学习工作的联邦学习版本。我们将使用 PyTorch 在 CIFAR-10 数据集上训练卷积神经网络，然后将展示如何修改训练代码以联邦的方式运行训练。 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/8d05a12c208c4f49 ......
c如何输出高精度浮点型数
环境：cygwin64的gcc （mingw64的gcc不行） int main(int argc, char const *argv[]) { long double ld=1.23L; printf("1%Lf\n",ld); double d=1.3456789123; printf("2%f ......
30m精度DEM数据下载镶嵌
在研究中本来希望使用来自ALOS卫星12.5m精度的DEM高程，在实际下载过程中发现数据太老（2006-2011年）且研究区域需要4张图镶嵌，因此还是选择使用ASTER GDEM的30m分辨率数据。 1.如果想使用ALOS数据，需要研究区域在2011年至今没有特别大的地形变化，下载地址如下（来自知乎 ......
Pytorch可视化热力图
可视化热力图可以有两种方式： 1）特征图可视化，将各通道特征的最大值作为热力图像素值，进行可视化——可以参考博客，一种比较灵活的特征图保存方式 2）根据梯度值结合特征图计算热力图，热力图的显示的重点是梯度高的地方，也是网络关注的重点 基于梯度进行热力图可视化有一些工作，如grad-cam，也有一些开 ......
动手深度学习pytorch 5-7章
深度学习计算 1. 块提供的基本功能： 1. 输入数据作为前向传播函数的参数 2. 通过前向传播函数生成输出 3. 计算其输出关于输入的梯度 4.存储和访问前向传播计算所需的参数 5. 根据需要初始化模型参数 2. Sequential 类 1. 将块逐个追加到列表中的函数 2. 前向传播函数，用于 ......
3_transforms (pytorch tutorial)
Transforms Data does not always come in its final processed form that is required for training machine learning algorithms. We use transforms to perfo ......
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例） Part1知识准备 在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的： my_model = ModelClass(...)state_dict =torch.load(checkpoint_file) 用简单的话 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（二）加载数据
Pytorch加载数据初认识 pytorch 中加载数据主要涉及两个类：Dataset 和 Dataloader。 Dataset 提供一种方式去获取数据及其label Dataloader 为网络提供不同的数据形式 Dataset Dataset 实现的功能： 获取每个数据及其label 获取数据 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（一）环境配置及安装
管理虚拟环境 不同的项目需要不同的环境，Anaconda集成的conda包可以创建不同的环境并进行隔离。 打开 Anaconda Promp，创建环境，其中 pytorch 为创建的环境名： conda create -n 虚拟环境名 python=版本 启动环境 conda activate 虚拟 ......
Java中处理高精度数据计算
1、为什么要使用高精度计算 拿整数举例： 在 Java 中，int 和 long 是两种基本数据类型，而 BigInteger 是一个对象类型。它们的取值范围如下： - int：32 位有符号整数，取值范围为 -2^31 ~ 2^31-1 （即 -2147483648 ~ 2147483647）。 ......
JS精度丢失
Javascript是非数据安全类型的语言，所以JS尾数精度有丢失的问题 Number类型 通过查阅JS官方文档 在JS定义的浮点数会自动转换为Number类型，Number类型是一个双精度64位浮点数，二进制存储格式执行IEEE 754标准 通过查阅维基百科，64位二进制格式IEEE 754的定义 ......
pytorch_ssd 代码注释
box_utils.py # -*- coding: utf-8 -*- import torch def point_form(boxes): """ Convert prior_boxes to (xmin, ymin, xmax, ymax) representation for compar ......
后端long类型传到前端精度丢失
问题： c# 的long类型精度比前端JS的number精度高，前端JS 的long类型只有17位，当后端传给前端的long类型超过17位时，就会造成数据精度丢失。 解决方案： 1. 我们可以自定义一个json序列化的转换器，将long类型转换为string类型。代码如下： public class ......
N1、Pytorch文本分类入门
一、背景介绍¶ 本节是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。在这个例子中，我们将使用AG News数据集进行文本分类。 AG News（AG's News Topic Classification Dataset）是一个广泛用于文本分类任务的数据集，尤其是在新闻领域。该数据集是由AG's ......
pytorch学习笔记（二）
pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。 本节我们主要介绍张量的数据类型、张量的维度、张量的尺寸、张量和numpy数组等基本概念。 张量的数据类型和numpy.array基本一一对应，但是不支持str类型。 一般神经网络建 ......
深度学习--PyTorch维度变换、自动拓展、合并与分割
深度学习--PyTorch维度变换、自动拓展、合并与分割 一、维度变换 1.1 view/reshape 变换 这两个方法用法相同，就是变换变量的shape，变换前后的数据量相等。 a=torch.rand(4,1,28,28) a.view(4,28*28) #tensor([[0.9787, ......
深度学习--PyTorch定义Tensor以及索引和切片
深度学习--PyTorch定义Tensor 一、创建Tensor 1.1未初始化的方法 这些方法只是开辟了空间，所附的初始值（非常大，非常小，0），后面还需要我们进行数据的存入。 torch.empty()：返回一个没有初始化的Tensor，默认是FloatTensor类型。 #torch.em ......
pytorch报错 No module named 'nn'
问题描述 pytorch 报错 No module named 'nn' 如果你 import torch 没问题，而 import torch.nn时出现问题，你可能命名使用了一个名字为 torch.py 文件，由于 torch.py 文件与系统的 torch.py 文件重名，所以会触发该问题，将 ......
w2-4 高精度减法
#include <iostream> #include <string> using namespace std; int sum[50000]; int main() { string a,b; long long x,y; cin>>a>>b; int jug=0,pd=0; if((a < ......
洛谷P1045 麦森数。 快速幂算法以及固定位数的高精度乘法的优化
P1045 [NOIP2003 普及组] 麦森数 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 想法很简单，我们要做的就是两件事，求2^P-1的位数，求出2^P-1的最后500位数，也就是低五百位，500位想一想常规类型肯定存不下，int到10^9,long long 到10^1 ......
深度学习-Pytorch常见的数据类型
深度学习-Pytorch常见的数据类型 数据类型认识 首先，python与PyTorch中的数据类型 | python | PyTorch | | : : | : : | | int | IntTensor | | float | FloatTensor | | int array | IntTen ......
经纬度坐标小数位与精度的对应关系
纬度不变 经度相差1的情况 测试结果如下： 小数点后6位，精度：0.1米 0.10139558886691133 小数点后5位，精度：1米 1.0139558860891593 小数点后4位，精度：10米 10.139558845411655 小数点后3位，精度：101米 101.395588466 ......
PyTorch入门-残差卷积神经网络
利用PyTorch实现的深度学习解决MNIST数据集识别代码，并利用GPU训练 深度学习网络一般分为4个部分： 数据集的准备和处理 定义网络模型 定义损失函数和优化器 训练和测试 import torch import torch.nn as nn from torchvision import d ......
PyTorch 深度学习实用指南：1~5
原文：PyTorch Deep Learning Hands-On 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 一、深度学 ......
PyTorch 人工智能研讨会：1~5
原文：The Deep Learning with PyTorch Workshop 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2. ......