使用numpy（）函数进行转换
使用torch.from_numpy（）函数
这两个函数所产⽣的的 Tensor 和NumPy中的数组共享相同的内存（所以他们之间的转换很快），改变其中⼀个时另⼀个也会改变！！！
NumPy中的array转换成 Tensor 的⽅法还有就是 torch.tensor() , 需要注意的 是，此⽅法总是会进⾏数据拷⻉（就会消耗更多的时间和空间），所以返回的 Tensor 和原来的数 据不再共享内存
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src/caffe/proto/caffe.proto 中LayerParameter部分 1 // NOTE 2 // Update the next available ID when you add a new LayerParameter field. 3 // 如果增加一个新的LayerParameter域，需要更新下一个可用的ID 4 // La…
2017.6.6 我自己安装了三天也没安装好，最后终于降版本看到这篇博客装好了 转自http://blog.csdn.net/z18234132948/article/details/52463296?locationNum=4&fps=1 一、准备 ** 本篇文章主要是为大家提供经测试过，搭建成功的caffe框架的源码，从网上找到的各种资源，最终有…
机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。L2范数也被称为权重衰减（weight decay）。 一般回归分析中回归w表示特征的系数，从上式可以看到正则化项是对系数做了处理（限制）。L1正则化和L2正则化的说明…
[pytorch] TypeError cannot assign torch.FloatTensor as parameter weight_nc101100的博客-CSDN博客 2. 把tensor赋值给神经网络的权重矩阵，可参考： [pytorch] TypeError cannot assign torch.FloatTensor as para…
在安装tensorflow2.3.0后，执行命令 import tensorlow as tf，出现如下报错 Could not find the DLL(s)’msvcp140_1.dll 解决方案： 到网站 https://support.microsoft.com/zh-cn/help/2977003/the-latest-supported-visu…
循环神经网络 循环神经网络（RNN）主要用于预测任务：基于当前和历史输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络相对于普通神经网络而言，最大的特点在于颖仓变量HHH的引进，用HtH_{t}Ht表示HHH在时间步ttt的值，该变量记录了到当前字符为止的序列信息。历史信息的使用使得预测更为精确。循环神经网络的示意图： 循环神经网络模型 假设Xt∈Rn×dbol…
faster-rcnn实现目标检测 写在前面 首先，我是复现的GitHub上jwyang大神的实现，看我这个帖子的时候建议同时参考其网址，网址如下：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0。 以下的实现过程本人踩了无数的坑才踩过来的，首先说明一下为什么会有坑：这个reposi…
TensorFlow 使用预训练好的卷积神经网络和循环神经网络（lstm）模型处理图片转文字（im2txt） 这是AI大智慧系列文章中的一篇关于图片转文字的一篇博文，介绍了如果使用已经训练好的模型。由于本模型的训练非常耗时间，GPU下可能需要 2weeks ，如果是浦东（普通）的笔记本，天呢，估计需要一年的时间（当然夸张了，一个月的时间还是需要的，根据美国t…
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