原创 pytorch方法測試——歸一化（BatchNorm2d）
測試代碼：import torchimport torch.nn as nn m = nn.BatchNorm2d(2,affine=True) #權重w和偏重將被使用 input = torch.randn(1,2,3,4) outp
2018-08-30 15:54:03
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原创 pytorch方法測試——激活函數（ReLU）
測試代碼： import torch import torch.nn as nn #inplace爲True，將會改變輸入的數據 ，否則不會改變原輸入，只會產生新的輸出 m = nn.ReLU(inplace=True) input =
2018-08-30 15:53:52
原创 pytorch方法測試——損失函數（BCELoss）
測試代碼：import torch import torch.nn as nn import math m = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss(size_average=False, reduce=Fal
2018-08-30 15:53:51
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原创 pytorch方法測試——卷積（二維）
測試代碼：import torch import torch.nn as nnm = nn.Conv2d(2, 2, 3, stride=2) input = torch.randn(1, 2, 5, 7) output = m(inpu
2018-08-30 15:53:51
原创 pytorch方法測試——損失函數（CrossEntropyLoss）
測試代碼：import torch import torch.nn as nn import math loss = nn.CrossEntropyLoss() input = torch.randn(1, 5, requires_gra
2018-08-30 15:53:51
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原创 解決win下vs+yolov3使用Dll載入圖片和載入Mat檢測出來效果不一致的問題。
問題描述： 在windows下使用vs2015 + Yolov3的DLL版本時（https://github.com/AlexeyAB/darknet），根據官網有兩種檢測方法如下圖：一種是直接加載圖片的文件名，另一種是使用Open
2018-08-30 15:53:51
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原创 pytorch方法測試——卷積（三維）
測試代碼：import torch import torch.nn as nn import torch.autograd as autograd m = nn.Conv3d(2, 1, 3, stride=2) input = aut
2018-08-30 15:53:50
原创 pytorch方法測試——卷積（一維）
import torch import torch.nn as nn m = nn.Conv1d(2, 5, 2, stride=2) print(m) input = torch.randn(2,2, 5) print(input)
2018-08-30 15:53:50
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