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Pytorch _MaxPoolNd類 這個類見的少,但是MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d應該很常見了. 在源碼中MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d 這三類都是繼承 _MaxPo

原创 PyTorch------nn.ReLU(inplace = True)詳解

nn.ReLU我們常常在使用,但是這個inplace的參數使用的就不多了,有什麼含義和作用呢? nn.ReLU()函數默認inplace 默認是False 測試方法如下: inplace = False 注意輸出對象地址

原创 numpy中np.random.choice()的用法,你清楚了嗎

處理數據時經常需要從數組中隨機抽取元素,這時候就需要用到np.random.choice()。然而choice用法的官方解釋並不詳細,尤其是對replace參數的解釋,例子也不是很全面。因此經過反覆實驗,我較爲詳細的總結出了他的用

原创 PyTorch ------圖像風格遷移學習原理

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原创 PASCAL VOC 數據集詳解與MS COCO組合方式

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原创 PyTorch ------NIN(NetworkInNetwork)卷積神經網絡實現mnist手寫體識別

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原创 iOS 混編#import “XXX-Swift.h” File not found 爲什麼找不到,官方來解釋

有問題去官網,最正宗的解釋 今天有個小夥伴問我,導入識別不出Switf.h 文件,build setting 也查看了,是正確的.引入文件就是找不到,搞了老一會了. 後來遠程給看了一下他的項目, 檢查配置文件,build set

原创 Android Context完全解析,Context你用對了嗎

Context相信所有的Android開發人員基本上每天都在接觸,因爲它太常見了。但是這並不代表Context沒有什麼東西好講的,實際上Context有太多小的細節並不被大家所關注,那麼今天我們就來學習一下那些你所不知道的細節。C

原创 PyTorch ------GoogLeNet卷積神經網絡實現mnist手寫體識別

計劃將所有的經典模型使用pytorch在搞一遍 接上一篇NIN現實mnist手寫識別 使用經典模型GoogLeNet模型實現相同的功能 GoogLeNet論文原文地址 GoogLeNet簡介 GoogLeNet是2014年提出

原创 Batch Normalization詳解

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原创 GoogleCloud搭建GPU計算能力

自己的電腦硬件設備太差,用來做機器學習,有點費力 以前聽同事說Google免費送一年GPU使用權. 當初沒有太在意,現在在搞得時候,與以前的有些教程有些衝突,將申請過程記錄下來,學習前人,爲後來者避險. 首先第一步需要科學上網,

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-接上一篇AlexNet現實mnist手寫識別 使用經典模型VGGNet模型實現相同的功能 先簡單介紹一下,今天的主角VGGNet,曾獲得2014年ImageNet亞軍 原論文地址傳送門 上圖看看VGGNet系列模型的結構:

原创 PyTorch ------AlexNet卷積神經網絡實現mnist手寫體識別

接上一篇LeNet現實mnist手寫識別 使用經典模型AlexNet實現相同的功能 先簡單介紹一下,今天的主角,重燃神經網絡輝煌的的模型AlexNet AlexNet是2012年ImageNet競賽冠軍獲得者Hin

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接上篇文章的線性模型是一個實驗,這次使用pytorch實現神經網絡LENET5手寫識別MNIST 卷積層塊裏的基本單位是卷積層後接平均池化層:卷積層用來識別圖像裏的空間模式,如線條和物體局部,之後的平均池化層則用來降低卷積層對位

原创 ARM的尋址方式

尋址方式分類 尋址方式是根據指令中給出的地址碼字段來實現尋找真實操作數地址的方式。ARM處理器具有9種基本尋址方式。1.寄存器尋址;   2.立即尋