kldivloss损失pytorch nn
pytorch 一维卷积api理解
import torch torch.manual_seed(2021) # in_channels 表示输入特征数量，卷积核的第一个维度 # out_channels 表示输出特征数量，也是卷积核的数量 # kernel_size 是卷积核的第二维度。 卷积核维度为 in_channels * k ......
Windows AMD install PyTorch
根据本机python版本，创建pytorch环境 conda create -n pytorch python=3.11 激活pytorch环境 activate pytorch 设置清华镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsin ......
Multivariate time series classification pytorch lstm
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成示例数据 np.ran ......
nn.transformer
torch上给的案例 transformer_model = nn.Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12) # 创建一个具有16个注意力头和12个编码器层的Transformer模型 src = torch.rand((10, 32, 512))# ......
MySQL运行在docker容器中会损失多少性能
前言 自从使用docker以来，就经常听说MySQL数据库最好别运行在容器中，性能会损失很多。一些之前没使用过容器的同事，对数据库运行在容器中也是忌讳莫深，甚至只要数据库跑在容器中出现性能问题时，首先就把问题推到容器上。 那么到底会损失多少，性能损失会很多吗？ 为此我装了两个MySQL，版本都是8. ......
PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍
前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程 ......
深度学习中实现PyTorch和NumPy之间的数据转换知多少？
在深度学习中，PyTorch和NumPy是两个常用的工具，用于处理和转换数据。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建神经网络和深度学习模型。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了一个强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。 在深度学习中，通常需要将数据从NumP ......
大规模神经网络优化：神经网络损失空间“长”什么样？
前言 如何刻画网络的优化性质呢？在优化相关的论文中，通常通过分析 Hessian 矩阵及其特征值，或者将损失函数进行一维或二维的可视化来分析网络的优化性质。我们希望这些指标能够帮助我们更好的理解网络损失的 landscape，优化器优化轨迹的性质等等。我们希望将这些指标刻画的性质与优化器的设计关联起 ......
ALBEF-ITC损失部分
《Align before Fuse: Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation》 引言 VLP目标是从大规模图片-文本对子中学习到多模态表示，一次改进下游的视觉-语言任务。 VLP框架的局限性如下： ......
关于安装pytorch1.0.0版本（果然还是要手动自己去找啊。。。一遍成！！保真）
首先第一步就是不要跑到官网里边去按照官网给的提示去下载！！不要不要不要！也不要去什么用清华镜像源啥的，因为根本找不到，很折腾！ 直接在这个网站download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html里边找你想要下载的torch1.0.0版本以及torchvis ......
无线信道-路径损失以及信道衰落
看了很多论文有关无线的论文，一直对他的论文里的信道模型很迷惑，大体结合搜到的资料以及论文整理一下。 1、衰落 \(\quad\)无线通信里，信号强度的变化可以分为大尺度衰落（Large-scale fading）和小尺度衰落（Small-scale fading），这两者由不同的物理现象引起，并在不 ......
无线信道-路径损失以及信道衰落
看了很多论文有关无线的论文，一直对他的论文里的信道模型很迷惑，大体结合搜到的资料以及论文整理一下。 1、衰落 \(\quad\)无线通信里，信号强度的变化可以分为大尺度衰落（Large-scale fading）和小尺度衰落（Small-scale fading），这两者由不同的物理现象引起，并在不 ......
使用FP8加速PyTorch训练
现代的人工智能硬件架构(例如，Nvidia Hopper, Nvidia Ada Lovelace和Habana Gaudi2)中，FP8张量内核能够显著提高每秒浮点运算(FLOPS)，以及为人工智能训练和推理工作负载提供内存优化和节能的机会。 在这篇文章中，我们将介绍如何修改PyTorch训练脚本 ......
linux配置miniconda、pytorch、torch_scatter以及cuda. - 叶辰
在西方的天际，正在云海中下沉的夕阳仿佛被溶化着，太阳的血在云海和太空中弥漫开来，映现出一大片壮丽的血红。“这是人类的落日。” 一，miniconda下载安装以及注意事项 1，下载 进入官网miniconda 正常选择最新版Miniconda3 Linux 64-bit, jetson选择Minico ......
pytorch tensorboard
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103630393 安装 pip install tensorboard 使用逻辑 将代码运行过程中的，某些你关心的数据保存在一个文件夹中 这一步由代码中的writer完成 再读取这个文件夹中的数据，用浏览器显示出来 这一步通过在命令行 ......
pytorch训练过程中显存爆掉
之前学c/c++，for循环中的变量只在for循环内部有效，for循环结束，则变量也被销毁。 for(int i = 0; i < 10; ++i){ int x = i + 1; } cout << x << "\n"; //error: ‘x’ was not declared in this ......
论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）
论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
warp-transducer源码安装，warprnnt_pytorch生成
warp-transducer是可以在CPU和GPU上实现并行RNN-transducer的开源库，现在支持pytroch和tensorflow的调用，主要用来计算RNNTLoss， 本文是在ubuntu18.04的系统上进行的。 warp-transducer下载地址 源码编译warp-trans ......
损失函数---训练集降低，验证集升高
损失函数在训练集下降而在验证集上升，通常被称为过拟合（overfitting）的现象。 这意味着模型在训练数据上表现得很好，但在新的、未见过的数据上表现较差。过拟合可能是由于模型过于复杂，以至于学到了训练数据中的噪声或细微特征，而这些特征在验证数据中并不普遍存在。 我通过降低学习率，统一的方向 ......
UNet pytorch模型转ONNX模型完整code
1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
损失函数Loss越来越大
代表什么： 预测值和真实值越来越大，模型效果不好 为啥？ # class MLPModel(nn.Module): # def __init__(self, input_size): # super(MLPModel, self).__init__() # self.fc1 = nn.Linear( ......
深度学习之交叉熵损失函数（在分类问题如图像识别时可以考虑）
1. 熵2. 交叉熵损失函数交叉熵能够衡量两个分布的异同程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。二分类交叉熵：X = [[0.3, 0.7], [0.2,0.8]]Y = [1,0]Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0 ......
IoU,GIoU,DIoU,CloU损失函数
IoU,GIoU,DIoU,CloU损失函数 目录IoU,GIoU,DIoU,CloU损失函数IoU Loss 交并比numpy实现torch实现优缺点GIoU Lossnumpy实现torch实现优缺点DIoU Lossnumpy实现优缺点CIoU Loss 图例介绍 A: 目标框覆盖的矩形面积（ ......
人脸识别facenet-pytorch/Yolov5
facenet-pytorch篇 import cv2 from PIL import Image import os from facenet_pytorch import MTCNN from torchvision.transforms import ToPILImage folder_pat ......
交叉熵损失函数
在机器学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数。这些优化算法的目标是使损失函数达到最小值。在交叉熵损失函数的定义中，负号的存在实际上是为了将最小化问题转化为最大化问题。 交叉熵损失函数的一般形式是： \[ \text{Loss} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N ......
pytorch实现感知机模型
感知机是一种简单的二分类模型，通常用于线性分类任务。 以下是使用 PyTorch 和 Python 实现感知机模型的示例代码，并附有注释。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import mat ......