Deep Residual Learning
摘要：
转载链接： https://www.cnblogs.com/jermmyhsu/p/8228007.html 阅读全文
posted @ 2020-09-14 22:10 cltt 阅读(81) 评论(0) 推荐(0) 编辑
实现简单的straight-through estimator(STE)（pytorch版）
摘要：
import torch input = torch.randn(4,requires_grad = True) output = torch.sign(input) loss = output.mean() loss.backward() print(input) print(input.grad 阅读全文
posted @ 2020-09-09 17:35 cltt 阅读(1293) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Top-1准确率和Top-5准确率
摘要：
那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？ 首先是TOP-5正确率，举个例子，比如你训练好了一个网络，你要用这个网络去进行图片分类任务，假设要分类的数目有50类，那么当我们进行测试时，输入一张图片，网络会依次输出这50个类别的概率，当所有图片测试完成后，那么 阅读全文
posted @ 2020-09-09 16:03 cltt 阅读(2427) 评论(0) 推荐(0) 编辑
softmax函数
摘要：
softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0, 阅读全文
posted @ 2020-09-08 09:08 cltt 阅读(386) 评论(0) 推荐(0) 编辑
pytorch中函数名后有下划线和没有下划线
摘要：
一般来说，在pytorch中如果对tensor的一个函数后加上了下划线，则表明这是一个in-place类型，所谓in-place类型是指在一个tensor上操作了之后，是直接修改了这个tensor，还是返回一个新的tensor，而旧的tensor并不修改。 例如： clamp和clamp_ x = 阅读全文
posted @ 2020-09-05 12:23 cltt 阅读(623) 评论(0) 推荐(0) 编辑
torch.clamp() 函数
摘要：
torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max][min,max]，并返回结果到一个新张量。 操作定义如下： | min, if x_i < miny_i = | x_i, if min <= 阅读全文
posted @ 2020-09-05 12:19 cltt 阅读(5522) 评论(0) 推荐(0) 编辑
pytorch中tensor.mean(axis, keepdim)
摘要：
1 import numpy as np 2 import torch 3 4 x=[ 5 [[1,2,3,4], 6 [5,6,7,8], 7 [9,10,11,12]], 8 9 [[13,14,15,16], 10 [17,18,19,20], 11 [21,22,23,24]] 12 ] 1 阅读全文
posted @ 2020-09-05 10:55 cltt 阅读(2341) 评论(0) 推荐(0) 编辑
@staticmethod
摘要：
python staticmethod 返回函数的静态方法。 该方法不强制要求传递参数，如下声明一个静态方法： class C(object): @staticmethod def f(arg1, arg2, ...): ... 以上实例声明了静态方法 f，从而可以实现实例化使用 C().f()，当 阅读全文
posted @ 2020-09-04 17:23 cltt 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Pandas 简介
摘要：
学习目标： 大致了解 pandas 库的 DataFrame 和 Series 数据结构 存取和处理 DataFrame 和 Series 中的数据 将 CSV 数据导入 pandas 库的 DataFrame 对 DataFrame 重建索引来随机打乱数据 基本概念 以下行导入了 pandas A 阅读全文
posted @ 2020-09-03 09:44 cltt 阅读(205) 评论(0) 推荐(0) 编辑
pytorch 不同版本对应的cuda
摘要：
参考官网： https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 查看cuda版本：cat /usr/local/cuda/version.txt torch、torchvision、cuda 、python对应版本匹配 如何解决Pytorch的GUP 阅读全文
posted @ 2020-09-02 12:40 cltt 阅读(13453) 评论(0) 推荐(0) 编辑
