动手学深度学习29 残差网络resnet_resnet csdn-爱代码爱编程
动手学深度学习29 残差网络ResNet ResNet代码ReLU的两种调用1. 使用 `torch.nn.ReLU` 模块2. 使用 `torch.nn.functional.relu` 函数总结
resnet 结构_resnet结构-爱代码爱编程
写在前面： 本人小菜鸡一位，这是我的第一篇博客，没什么写作和科研经验，主要目的是为了记录自己对学习内容的理解和便于回顾。本文内容上参考了知乎的一篇文章，然后是根据自己的理解重新作图、编排，主要内容是结合论文以及 PyTorch 官方代码对 ResNet 结构的理解，不涉及网络的优缺点分析以及某个或某些操作的原因解释等内容。 文章如有内容上的错误，请各位
resnet结构介绍-爱代码爱编程
目录 一、ResNet的核心概念： 1.残差学习： 2.残差块（Residual Blocks）： 3.恒等连接： 二、ResNet的基本结构： 卷积层： 残差块： 恒等快捷连接： 层叠残差块： 全局平均池化： 全连接层： 三、ResNet的优势： 1.解决梯度消失问题： 2.简化网络设计： 3.提高模型性能： 四、代
yolov8 转华为昇腾om脚本-爱代码爱编程
目录 yolov8 转华为昇腾 om脚本 测试ok 推理demo： yolov8 转华为昇腾 om脚本 测试ok import sys import os os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) import torch current_dir = os.path
李沐29_残差网络resnet——自学笔记_李沐残差网络-爱代码爱编程
残差网络 残差网络的核心思想是：每个附加层都应该更容易地包含原始函数作为其元素之一。 残差块 串联一个层改变函数类，我们希望扩大函数类，残差块加入快速通道来得到f(x)=x+g(x)的结果 ResNet块 1.高宽
深度学习笔记10.16_多分支网络-爱代码爱编程
1、多分支特征： 指的是网络结构中有多个分支（或路径），这些分支从同一层或不同层中分出，用于处理不同的特征或者任务，最终在某一层进行合并。多分支结构通常用于提高模型的表达能力，或适应不同类型的输入数据或任务要求。 主要特点 并行处理：多分支结构允许网络在不同分支中并行处理不同特征，增强模型的灵活性。每个分支可以处理不同尺度、不同抽象层次的特征。
06—《动手学深度学习——pytorch版》—softmax回归_pytorch softmax层-爱代码爱编程
文章目录 前言Softmax回归损失函数 图像分类数据集读取数据集读取小批量整合所有组件小结 softmax回归的从零开始实现初始化模型参数定义softmax操作定义模型定义损失函数分类精度训练
pytorch softmax函数的实现_pytorchsoftmax-爱代码爱编程
1、Softmax函数简介 Softmax是一种激活函数，它可以将一个数值向量归一化为一个概率分布向量，且各个维度上的概率值相加之后的和为1。在深度学习领域，Softmax函数可以用来作为神经网络的最后一层，用于多分类问题的输出。另外，Softmax层常常和交叉熵损失函数一起结合使用。 2、Softmax函数的计算公式 对于向量中的每个元素，Soft
【pytorch深度学习实践 p9】softmax_pytorch softmax-爱代码爱编程
在原代码的基础上添加了tqdm进度条，并使用gpu训练模型 进度条最大值为938，是因为MNIST数据量约60000 = 64（batch-szie） * 938（iteration）。784是通道数（列数），注意区分 #
pytorch torch.softmax()函数-爱代码爱编程
torch.softmax() 函数是 PyTorch 中一个非常有用的函数，它主要用于将一组未归一化的分数（logits）转换成归一化的概率分布。这个转换过程是通过应用 softmax 函数来实现的，softmax 函数会将输入张量的每个元素压缩到 (0, 1) 区间内，并且确保输出张量中所有元素的和为 1，从而形成一个概率分布。 用于计算给定输入张量
配置eiseg_elseg-爱代码爱编程
目录 前言 一、EISeg是什么？ 二、开始配置 1.官方链接 2.安装 （1）安装PaddlePaddle （2）接下来就安装EISeg 编辑 （3）下载模型 3.标注数据 （1） 加载模型 （2）选择数据 （3）添加标签 （4）选择保存的格式 总结 前言 由于我也常常需要使用数据标注，但相比于
【动手学深度学习pytorch】2. softmax回归代码_ptorch lstm softmax-爱代码爱编程
零实现 导入所需要的包： import torch from IPython import display from d2l import torch as d2l 定义数据集参数、模型参数： batch_size = 256 # 每次随机读取256张图片 train_iter, test_iter = d2l.l
【pytorch】softmax回归_pytorch softmax输出-爱代码爱编程
文章目录 1.理论介绍2. 代码实现2.1. 主要代码2.2. 完整代码2.3. 输出结果 3. Q&A3.1. 运行过程中出现以下警告：3.2. 定义的神经网络中的nn.Flatten()的作用
【pytorch】softmax回归-爱代码爱编程
Fashion‐MNIST数据集 通过框架中的内置函数将Fashion-MNIST数据集下载并读取到内存中 # 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式， # 并除以255使得所有像素的数值均
【pytorch】动态调整学习率 torch.optim.lr_scheduler.steplr 调度器-爱代码爱编程
文章目录 1. torch.optim.lr_scheduler.StepLR 官方文档详解2. 使用示例2.1 官方提供使用示例2.2 自己写代码测试方法2.2.1 get_last_lr() 方法2.2.2
基于ddpm的pytorch简单实现-爱代码爱编程
基于DDPM的PyTorch简单实现 文章目录 基于DDPM的PyTorch简单实现摘要Abstract一、DDPM实现1. 获取数据集2. DDPM类3. 训练算法4. 去噪神经网络5. 实验结果与采样
google colab运行pytorch项目_colab pro和pycharm-爱代码爱编程
Google Colab运行Pytorch项目 连接google drive切换到某一文件夹显示当前目录文件安装依赖执行py文件numpy相关numpy.random.randn() 参考文章：
pytorch学习_02 numpy（下）：深度学习中的常用操作-爱代码爱编程
目录 数据加载阶段 Pillow方式 OpenCV方式 索引与切片 数组的拼接 方法一：使用np.newaxis 方法二：直接赋值 使用Pillow读取图像并显示通道代码 深拷贝（副本）与浅拷贝（视图） 使用OpenCV读取图像并显示通道代码 模型评估 Argmax / Argmin：求最大/最小值对应的索引 Argsort：
lite-爱代码爱编程
1. 数据集准备 参考monodepth2 2. 环境准备及代码修改 （1）下载monodepth2和litemono的源码； （2）创建虚拟环境，建议根据cuda版本然后下载torch，然后缺啥补啥，参考环境如下： ··GPU：A100 ··Python版本：3.12 ··torch版本：2.
秃姐学ai系列之：alexnet + 代码实现_实现一个alexnet人工智能-爱代码爱编程
目录 深度学习之前的网络 机器学习 几何学 特征工程 总结 深度卷积神经网络的突破的两个关键因素 数据 ImageNet（2010） 硬件 90年：数据量和计算能力发展的均匀且都不大的时候——神经网络 00年：内存不错、算力也不错，数据有增加但是规模还不算多的时候——核方法 10年以后：计算量更多了，可以构造更加深的网络了——又回到