*
torch.Tensor.mul()
torch.mul()
torch.Tensor.matmul()
torch.matmul()
torch.Tensor.mm()
torch.mm()
torch.bmm()
torch.bmm(out_theta.transpose(1, 2), out_phi)
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子将父做马，父愿子成龙 参考书籍 《数据挖掘与机器学习WEKA应用技术与实践》袁梅宇 编著 《数据挖掘：使用机器学习工具与技术》 Weka功能 Weka 主界面称为Weka GUI 选择器。 Explorer（探索者）：通过选择菜单和填写表单可以调用Weka的所有功能。不过存在一些问题就是，要求它所需的数据需要一次性全部读入内存。 KnowledgeFlow…
ImageNet http://www.image-net.org ，图像标注信息数据库。每年举办大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。基于ImageNet数据库构建完成目标自动检测分类任务系统。2012年，SuperVision提交卷积神经网络(CNN)。 CNN可用于任意类型数据张量(各分量与相关分量有序排列在多维网格)，当前主要用于计算机视觉。语音识别…
本文参考以下链接，如有侵权，联系删除参考链接Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks-CVPR2019 概要 这篇介绍的优化技巧具体而言包括mixup、label smoothing、学习率修改策略的选择、跨卡BN层计算和随机尺度训练。 mixup mixup是指将2张输入图像…
官方文档：https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html VGG16架构 https://www.cnblog…
前言 训练过程主要是指编写train.py文件，其中包括参数的解析、训练日志的配置、设置随机数种子、classdataset的初始化、网络的初始化、学习率的设置、损失函数的设置、优化方式的设置、tensorboard的配置、训练过程的搭建等。由于篇幅问题，这些内容将分成多篇文章来写。本文介绍参数解析的两种方式。 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机…
因为tensorflow2.0版本与之前版本有所更新，故将代码修改即可： #原 config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True) #原 sess = tf.Session(config=…
将MLPerf训练结果库拷到本地 使用的是training_results_v0.6，而不是mlperf / training存储库中提供的参考实现。请注意，这些实现有效地用作基准实现的起点，但尚未完全优化，并且不打算用于软件框架或硬件的“实际”性能评估。 git clone https://github.com/Caiyishuai/training_re…
ref: https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/108491755 在设置optimizer时， 只需要参数分为两个部分， 并分别给定不同的学习率lr。 base_params = list(map(id, net.backbone.parameters())) logits_params…
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