原创 PyTorch權重初始化的幾種方法
PyTorch在自定義變量及其初始化方法： self.fuse_weight_1 = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(1), requires_grad=True) self.fuse_weig
2020-06-22 01:24:28
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原创 關於650w電源能否帶動兩個GTX 1070ti顯卡
首先說一下本人的機器配置: i7 8700 + GTX AORUS小雕 1070ti，主板爲技嘉 Z370 HD3，可以安裝三個顯卡。電源爲振華Leadex G650 650w。現在想加裝一個GTX AORUS小雕 1070ti顯卡，組成
2020-06-22 01:24:27
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原创 PyTorch利用多GPU訓練深度學習網絡
PyTorch深度學習框架可以利用GPU加速網絡訓練，網絡太深，參數太多的話，很可能在利用GPU訓練網絡的時候導致GPU顯存不夠，無法繼續訓練。GPU的顯存大小几乎與其價格成正比，顯存越大，也就越貴。但是爲了利用GPU訓練深度學習網絡模型
2020-06-22 01:24:27
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原创 關於Visio畫圖與GSview轉換爲eps格式圖片問題
在使用Visio畫圖時，如果畫的圖比較大，比如超過A4紙的大小時（默認的紙張是A4），會顯示明顯的分頁符，並且在將visio畫圖保存爲圖片時會顯示不全。解決的方法爲在Visio菜單欄中的【設計】-->【大小】可以設置合適的紙張大小，如A0
2020-06-22 01:24:27
原创 Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning source code
Paper下載地址：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 原代碼是基於如下的要求實現的： # Requirements Python 2.7 Pytorch
2020-06-22 01:24:27
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原创 PyTorch自定義激活函數和爲激活函數添加可學習的參數
在深度學習框架PyTorch中已經內置了很多激活函數，如ReLU等，但是有時根據個人需要，需要自定義激活函數，甚至需要爲激活函數添加可學習的參數，如PReLU，具體參見PyTorch官方激活函數源碼實現。 對於不需要可學習參數的激活函數的
2020-06-22 01:24:26
原创 關於Python下空列表，空元組，空字符串，空字典的判斷
在Python中，一個空列表，空元組，空字符串，空字典的布爾值爲False，但是不是None，具體如下所示： 如上所示，Python中判斷一個列表是否爲空，切不可用是否None來判斷，而應該直接判斷，如if a，如果a爲空列表，則不成立
2020-06-22 01:24:26
原创 Keras之自定義損失（loss）函數
在Keras中可以自定義損失函數，在自定義損失函數的過程中需要注意的一點是，損失函數的參數形式，這一點在Keras中是固定的，須如下形式： def my_loss(y_true, y_pred): # y_true: True lab
2020-06-10 15:37:59
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原创 PyTorch之利用預訓練模型進行Fine-tuning教程
在Deep Learning領域，很多子領域的應用，比如一些動物識別，食物的識別等，公開的可用的數據庫相對於ImageNet等數據庫而言，其規模太小了，無法利用深度網絡模型直接train from scratch，容易引起過擬合，這時就需
2020-04-15 08:41:21
原创 win10文件夾顯示需要管理員權限才能刪除怎麼辦
win10文件夾顯示需要管理員權限才能刪除怎麼辦？解決辦法如下： 按下鍵盤上的組合鍵win+R，在彈出的運行對話框中輸入gpedit.msc，點擊確定或按下Enter鍵，然後按下圖所示操作： 將紅框中的兩項設置爲啓用即可，然後重啓機器才
2020-04-15 08:41:21
原创 在PyTorch中爲可學習參數施加約束或正則項的方法
根據不同的需求，在PyTorch中有時需要爲模型的可學習參數施加自定義的約束或正則項（regular term），下面具體介紹在PyTorch中爲可學習參數施加約束或正則項的方法，先看一下爲損失函數（Loss function）施加正則項
2019-08-25 13:28:17
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原创 PyTorch之圖像和Tensor填充的實例
今天小編就爲大家分享一篇PyTorch之圖像和Tensor填充的實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧 在PyTorch中可以對圖像和Tensor進行填充，如常量值填充，鏡像填充和複製
2019-08-18 19:13:05
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原创 Multiplication in PyTorch
1. Element-wise Multiplication * torch.Tensor.mul() torch.mul() 2. Matrix Multiplication torch.Tensor.matmul() torc
2019-07-18 18:25:04
原创 通道隨機混合操作（Channel Shuffle Operation）
通道隨機混合操作（Channel Shuffle Operation）可以看成“重塑-轉置-重塑”（“reshapetranspose- reshape”）操作。這裏假設把4個Feature Maps級聯後，共1024個Channels。
2019-07-18 18:25:04
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原创 關於LaTex下插入的圖片排列問題及圖片與文本排列問題
\begin{figure*}[tb] \centering \setlength{\abovecaptionskip}{0pt} \setlength{\belowcaptionskip}{0pt} \subfigure[sh
2019-06-10 13:41:37