随笔分类 - Pytorch
摘要：mmdetection中的Focal loss计算流程 - 知乎
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摘要：【python函数】torch.nn.Embedding函数用法图解-CSDN博客 import torch import torch.nn as nn embedding = nn.Embedding(10, 3) # 10表示num_embeddings, 3表示embedding_dim。用标
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摘要：PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解 - 知乎
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摘要：详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel)-CSDN博客
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摘要：gradient_accumulation_steps --梯度累加理解_gradient accumulation step-CSDN博客
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摘要：示例： import torch box = torch.tensor([[[0.1000, 0.2000, 0.5000, 0.3000], [0.6000, 0.6000, 0.9000, 0.9000], [0.1000, 0.1000, 0.2000, 0.2000]], [[0.1000,
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摘要：转：PyTorch关于以下方法使用：detach() cpu() numpy() 以及item()_output.cpu().detach()-CSDN博客
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摘要：Pytorch dataloader中的num_workers (选择最合适的num_workers值)_dataloader的numworkers-CSDN博客
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摘要：第一步：模型训练 用下面的代码训练一个简单的模型：（数据集参考：利用pytorch的datasets在本地读取MNIST数据集进行分类） import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision i
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摘要：Pytorch中的register_buffer()_registerbuffer-CSDN博客
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摘要：详解torch.nn.functional.grid_sample函数：可实现对特征图的水平/垂直翻转_gridsample-CSDN博客 （对F.grid_sample的含义讲解的比较清楚） 一文彻底弄懂 PyTorch 的 `F.grid_sample`_pytorch grid sample-
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摘要：示例： import torch h, w = 3, 5 x_ = torch.arange(w).unsqueeze(0).expand(h, -1) # torch.Size([h, w]) # expand(*size)函数可以实现对张量中单维度上数据的复制操作。 # 其中，*size分别指定
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摘要：PyTorch 中的 expand 函数用于扩展张量的形状，使其在某些维度上“看起来”像被复制了多次，但实际上它不会复制数据，从而节省内存和计算资源。扩展后的张量共享原始张量的内存空间，因此原始张量和扩展后的张量是同一个数据的视图。 以下是 torch.expand 函数的一些基本用法： 1. 扩展
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摘要：推理模型部署(一)：ONNX runtime 实践 - 知乎 (zhihu.com) （推荐，有从零构建一个小onnx模型的示例） ONNX简介-CSDN博客 （推荐） 深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析) (bindog.github.io) （推荐） Pytorch导出ONNX
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摘要：推荐：MMDetection框架入门教程（五）：Runner和Hook详细解析_epochbasedrunner/iterbasedrunner-CSDN博客 以下内容摘自上面的博文： Runner又称执行器，负责模型训练过程的调度，主要目的是让用户使用更少的代码以及灵活可配置的方式开启训练。换句话
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摘要：PyTorch 模型性能分析——PyTorch Profiler - 简书 (jianshu.com) 【pytorch】profiler tutorials - 知乎 (zhihu.com) pytorch profiler 性能分析 demo - 知乎 (zhihu.com)
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