12 2020 档案
摘要:计算机是如何启动的? 计算机的存储系统: (表格摘自https://www.zhihu.com/question/28445273) ROM在主板上,用来存放BIOS。
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摘要:float16/32/64对神经网络计算的影响
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摘要:1. 如何才能把学术型PPT做的更美观?这里有4条万能技巧! 技巧总结: 使用白底来避免页面“补丁” 使用导航结构来增强页面之间的关联 从校徽中选取 PPT 主色调 示例: 2. 使用浅灰色块来模块化呈现 中文字体用微软雅黑会比较好看。 表格用三线表会比较好看。
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摘要:本文内容来自知乎:浅谈 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先创建一个简单的网络,然后查看网络参数在反向传播中的更新,并查看相应的参数梯度。 # 创建一个很简单的网络:两个卷积层,一个全连接层 class Simple(nn.Module): def __init__(self): sup
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摘要:比如有个张量a,那么a.normal_()就表示用标准正态分布填充a,是in_place操作,如下图所示: 比如有个张量b,那么b.fill_(0)就表示用0填充b,是in_place操作,如下图所示: 这两个函数常常用在神经网络模型参数的初始化中,例如 import torch.nn as nn
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摘要:【本文属于借花献佛,内容来自和一位朋友的交谈】 看training loss和test loss之间的关系,如果他们同时下降,说明网络还在学习、泛化能力还在增强;但如果training loss在下降,test loss却不再下降,甚至上升了,那说明网络进入到过拟合的状态了。 loss起先降得很快,
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摘要:一. Bag of Features图像检索算法 可参考:Bag of Features (BOF)图像检索算法,下图也来自这篇博客。 每幅图像都是一个bag,本质是一列频数表,也就是直方图向量。 人们认为,从图像中提取的SURF描述符(或者SIFT描述符等),这些描述符仍然属于一种浅层(low l
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摘要:一. 安装包 pytorch版本最好大于1.1.0。查看PyTorch版本的命令为torch.__version__ tensorboard若没有的话,可用命令conda install tensorboard安装,也可以用命令pip install tensorboard安装。 注意: tenso
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摘要:一. 异常介绍 处理异常主要是为了:1)程序更安全,不至于由于一些小的疏忽而使程序意外崩溃;2)针对不同的错误,有不同的处理方法。 下图是异常的分类,图片来自python自定义异常和主动抛出异常。 对于异常的介绍,下面两篇博文不错: 脚本之家:Python 异常的捕获、异常的传递与主动抛出异常操作示
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摘要:将tensor按dim方向分割成chunks个tensor块,返回的是一个元组。 示例:
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摘要:Python __call__()方法
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摘要:Pytorch 统计模型参数量 param.numel()
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摘要:Python __import__() 函数
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摘要:Python getattr() 函数
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