连载2:卷积的表达式 2023年4月7日 下午9:43 • 卷积神经网络 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:连载2:卷积的表达式 - Python技术站 人工智能卷积神经网络 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 Unity3D ShaderLab 漫反射卷积光照模型 上一篇 2023年4月7日 连载6:利用卷积计算两个信号的乘积 下一篇 2023年4月7日 相关文章 Pytorch:生成随机数Tensor的方法汇总 在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的… PyTorch 2023年4月6日 000 分组卷积+squeezenet+mobilenet+shufflenet的参数及运算量计算 来一发普通的二维卷积1.输入feature map的格式为:m * m * h1 2.卷积核为 k * k 3.输出feature map的格式为: n * n * h2 参数量:k * k * h1 * h2 计算量: k * k * h1 * n * n * h2 分组卷积设分组大小为g,则: 参数量: (k * k * h1/g * h2 /g) * … 卷积神经网络 2023年4月8日 000 循环神经网络 『cs231n』循环神经网络RNN 循环神经网络 循环神经网络介绍摘抄自莫凡博士的教程 序列数据 我们想象现在有一组序列数据 data 0,1,2,3. 在当预测 result0 的时候,我们基于的是 data0, 同样在预测其他数据的时候, 我们也都只单单基于单个的数据. 每次使用的神经网络都是同一个 NN. 不过这些数据是有关联 顺序的 , 就像在厨房做菜, 酱料 A要比酱料 B 早放, … 2023年4月6日 000 pytorch学习—dataset 1、dataset是初入pytorch最重要的东西,在复现项目的时候,最需要改的就是数据集。 如果弄明白了pytorch中dataset类,你可以创建适应任意模型的数据集接口。 2、所谓数据集,无非就是一组{x:y}的集合吗,你只需要在这个类里说明“有一组{x:y}的集合”就可以了。 对于图像分类任务,图像+分类 对于目标检测任务,图像+bbox、分类 对… PyTorch 2023年4月8日 000 目标检测 MMDetection V2.0:更快更强的通用目标检测平台 MMDetection V1.0 版本发布以来,我们收到了很多用户的反馈,其中有不少有价值的建议,同时也有很多开发者贡献代码,和我们一起不断完善。经过 2 个月的酝酿,再经过 3 个月的开发和打磨(也就说了五六次“下周发版”吧,这里十分感谢主要开发的小伙伴们:文蔚,嘉瑞和钰杭),终于,在 2020 年 5 月 6 日,我们低调地发布了MMDetection … 2023年4月8日 000 PyTorch PyTorch保存、加载模型,PyTorch中已封装的网络模型 state_dict()函数可以返回所有的状态数据。load_state_dict()函数可以加载这些状态数据。 推荐使用: #保存 t.save(net.state_dict(),”net.pth”) #加载 net2=Net() net2.load_state_dict(t.load(“net.pth”)) 不推荐直接save与load,因为这种方式严重… 2023年4月8日 000 win10下caffe+anaconda+python+Jupyter Notebooks安装流程 python3.5(推荐)或者python2.7 CUDA 8+ cuDNN5.1 python环境不能单独配置,必须先编译caffe,才能编译python环境。 下载caffe prebuild版本免去自行编译的繁琐。https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 链接:https://pan.baidu.com/… Caffe 2023年4月6日 000 循环神经网络 【CS231N】笔记7_循环神经网络 RNN 传统的NN都是离散地处理输入的序列信息,如下图所示,一个输入得到一个输出,彼此之间没任何联系,这对于具有关联顺序的序列而言并不友好。 如果需要数据的关联性让神经网络知道,就需要让神经网络记住之前网络的信息,以达到网络信息的关联性。如下图所示,Data0 经过神经网络得到的当前状态描述S(t),由S(t)生成Y(t);到了Data1 的时候,产… 2023年4月6日 000