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摘要: torch.max() torch.max(input, dim, keepdim=False) → output tensors (max, max_indices) 输入参数: input = 输入tensor dim = 求最大值的维度 keepdim = 是否保持原维度大小输出 输出: ma 阅读全文
posted @ 2022-10-11 15:05 海_纳百川 阅读(384) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先单位是字节,比如 builder.max_workspace_size = 1<< 30 就是 2^30 bytes 即 1 GB。 它的作用是给出模型中任一层能使用的内存上限。运行时,每一层需要多少内存系统分配多少,并不是每次都分 1 GB,但不会超过 1 GB。 One particular 阅读全文
posted @ 2022-10-11 11:11 海_纳百川 阅读(754) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原理 训练神经网络的一个重要 trick 是 warm up,它被广泛应用在各种模型的训练中。它的命名大概是类比了我们参加体育锻炼前的热身运动。warm up 通过操作训练初始阶段的 learning rate,可以使模型参数更快地收敛,并达到更高的精度。 众所周知,learning rate 如果 阅读全文
posted @ 2022-10-11 10:41 海_纳百川 阅读(2127) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要: a = ‘b‘,'c','d' 此时a的数据类型为tuple,即元组 阅读全文
posted @ 2022-10-10 18:03 海_纳百川 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: from:https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/124205979 国庆几天没有更新过博客,今天开张了,新的格局开始了。 如有错误,恳请指出。 以下内容是学习了参考资料作的笔记,仅供参考,详细内容见参考资料。这里我主要是对yolo 阅读全文
posted @ 2022-10-09 16:41 海_纳百川 阅读(200) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 网络模型及网络结构 网络结构详情 代码的整体目录 代码detect.py测试 各个模块 整体结构 其他资料 4种网络的宽度 yolov5各个网络模型性能比较 yolov5结构​ yolov5四种网络的深度 yolov5网络结构图 一些工具代码 voc2yolo.py YOLOv5是一种单阶段目 阅读全文
posted @ 2022-09-28 09:22 海_纳百川 阅读(308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 拿任务来讲解: 假设我目前已经有了一个目标检测功能,检测物体a,现在我想判断这个a是不是真实场景下的,需要对整图再加个判断,即二分类。这样的需求其实就是典型的多任务学习,即检测+分类 拿到这样的任务,目前经过实际操作已知如下有效的训练方法。 首先,训练数据要保证类别均衡,包括两个方面,检测就不用说了 阅读全文
posted @ 2022-09-27 11:57 海_纳百川 阅读(94) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在看程序的时候看到了x[…, 0]的语句不是很理解,后来自己做实验略微了解,以此记录方便自己查看。 b=torch.Tensor([[[[10,2],[4,5],[7,8]],[[1,2],[4,5],[7,8]]]]) print(b.size()) (1, 2, 3, 2) print(b[…, 阅读全文
posted @ 2022-09-27 09:26 海_纳百川 阅读(55) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、复制文件A的前N行数据到文件B中 在命令行直接输入:(将data.txt的前100000行复制到sample.txt中) head -n 100000 data.txt > sample.txt 2、复制文件夹A中的N个文件到文件夹B中 查看文件夹下文件数目: ls -l |grep "^-"| 阅读全文
posted @ 2022-09-27 09:05 海_纳百川 阅读(1712) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2022-09-27 08:56 海_纳百川 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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