随笔分类 - 深度学习
摘要：错误一： AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor' 解决方法，修改pytorch 源码： Lib\site-packages\torch\nn\modules下找到文件upsampling.
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摘要：引言 1 预测阶段，就是在模型已经训练好之后，开始进行预测的阶段 2 NMS非极大值抑制，在这里面的作用我的理解是，在类别相同时，任何可以框选出 多个实例。 交并比（iou） 那么交并比就是： 非极大值抑制（NMS） 上篇文章中《理解 YOLOV1 第一篇 预测阶段_code bean的博客-CSD
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摘要：首先看YOLOV1的网络结构，感觉就是普通的卷积神经网络： 最终输出是一个7*7*30的黑盒子，把它想象成一本7*7大小的有着30页的一本书。 书的每一页，由49个方格（grid cell）组成, V1版本中每个grid cell预测2个选框（bounding box，bounding box的中心
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摘要：从公式理解： 从公式看，卷积就是相乘再相加的过程 从这张图看，卷积就是之前的点对当前点的影响。有人说，卷积就是瞬时行为的持续性后果。 CNN中的卷积操作 在CNN的卷积操作中，其实也是先相乘再相加，这里通过卷积核，实现一个目的，就是周围像素点对中心像素点的影响。 那不同的卷积核，对图像的影响是不同的
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摘要：前言 pytorch 中的损失函数： CrossEntropyLossLogSoftmaxNLLLoss Softmax 在多分类的时候，我们希望输出是符合概率分布的，所以利用Softmax做了归一化的处理。 这个过程非常好理解，将所有的项相加得到分母，各项在作为分子，只不过这里加了一个e为底的指数
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摘要：书接上回《pytorch 搭建神经网络最简版》上次并未用到miniBatch，一次性将全部的数据输入进行训练。 这次通过DataLoader实现miniBatch import torch import numpy as np from torch.utils.data import Dataset
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摘要：数据集为，糖尿病患者各项指标以及是否换糖尿病。 diabetes.csv 训练集 diabetes_test.csv 测试集 import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np import matplotlib.pyplo
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摘要：从一维特性输入到多维特征 单看一维的时候，还没有什么感觉。 但是当看到这张图的时候，我的第一个反应是，原来激活函数是这么个意思啊！ （但是这里还有一点需要注意：这里仅仅是输入的维度增加了，输出还是0和1，所以这还是一个二分类的问题，只是输入特征变成了多维，到了多分类就该引入softmax了） 一开始
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摘要：如果这个信息，可以将之前非常不确定的事情，确定了，说明这个信息的信息量很大！ 这张图是解释，数学家如何定义信息量的过程： 也就是说，阿根廷夺冠的信息量 = 阿根廷进决赛的信息量+阿根廷赢了决赛的信息量，但是x本身是概率，所以这里的1/8 是 x1*x2 的结果。及： 这种特性是log特有的。 然后底
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摘要：首先上代码，注意代码里的注释，一般的在注释里说明： import torch # 注意这里必须写成两维的矩阵 x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) y_data = torch.Tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) class
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摘要：求最大值最小值的两种主流方法： 将导致设置为0当然是最简单的方法，但是有时求导之后，没法发保证左边只包含w，而右边不包含的情况，此时需要使用梯度下降法。 先随便给一个w的初始值，然后根据导函数，一步步的迭代，直到w收敛。 此时w的对应的f(w)值也越来越趋近最小值！
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摘要：前馈和反向传播 x： 样本 w： 权重 f： 模型函数 z： 预测值 loss： 损失函数 正向传播时，函数为f，x,w是变量z是因变量。 反向传播时，函数为loss（L），z是变量x,w是因变量。 正向和反向的过程 从这张图我们可以看到，整个过程是先预测，有了预测值之后就可以计算loss，那么其实
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摘要：背景说明 机器学习/深度学习 这一过程就像炼丹，练成之后确实很有成就感。 炼丹第一步，打标。对于较为复杂的视觉项目（不是简单的二分类），我们需要对一张图片的不同的地方做不用的标准，来告诉机器这里是个啥。 大概过程就是，用一个多边形框住一个区域，指定该区域的类型。 "label":"Title", "
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摘要：pip install paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 当前这条命令安装的版本是2.1.0（2022年5月18日） 踩坑： 一开始使用的是python3.9，安装都快结束了，报个错，大意就是scikit-learn装不上，然后我发现此时
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