09 2019 档案
摘要：比如想要知道一个数是否为2的幂次，运行为： 返回： 可见8.0 == 8
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摘要：记录下一些常用设置： 1.下采样 当设置为： kernel_size = 4, stride = 2, padding = 1,就是将特征图宽高缩小一倍的意思，就比如是将256*256 -> 128*128 kernel_size=7, stride=2, padding=3，这个也相当于缩小一倍
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摘要：参考：https://pypi.org/project/tqdm/ 1.安装： 使用这个方法安装好像将我conda的环境的python版本换成了1.6版本，不好： 解决，回到原来的状态： 在anaconda上重新安装下jupyter notebook即可 换成了下面的下载方法： 2.使用 tqdm是
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摘要：cuDNN使用非确定性算法，并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False来进行禁用 如果设置为torch.backends.cudnn.enabled =True，说明设置为使用使用非确定性算法 然后再设置： 那么cuDNN使用的非确定性算法就会自动寻找最适合
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摘要：其实在代码的开头添加下面几句话即可： 为了生成随机数设置种子。返回一个torch.Generator对象 参数： seed (int) – 期望的种子数 为当前GPU生成随机数设置种子。如果CUDA不可用，调用该方法也是安全的；在这种情况下，该调用就会被忽略 参数： seed (int) – 期望的
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摘要：在为数据分类训练分类器的时候，比如猫狗分类时，我们经常会使用pytorch的ImageFolder: 使用可见pytorch torchvision.ImageFolder的使用 这里想实现的是如果想要覆写该函数，即能使用它的特性，又可以实现自己的功能 首先先分析下其源代码： ImageFolder
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摘要：在使用过程中一直以为要在哪个指定的environment下（即参数env）绘制内容，就必须在使用时声明 比如如果不声明，默认的就是在'main'环境下，端口为8097： 这个时候如果想要在另一个环境，比如'mydata'，其实并不用重新声明下面的语句： 可以仍使用viz = visdom.Visdo
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摘要：Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs Abstract 人脸年龄发展有着两个重要的需求，即老化准确性和身份持久性，但是在文献中都没有很好地学习到。在该论文中，我们提出了一种创新的基于生成对抗网络的方法。该方法对固有
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摘要：CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training CVAE-GAN: Fine
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摘要：参考https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationForest.html#sklearn.ensemble.IsolationForest.fit 孤立森林算法 使用孤立森林算法对每个样本返回异
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摘要：参考：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_isolation_forest.html#sphx-glr-auto-examples-ensemble-plot-isolation-forest-py 代码： 返回：
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摘要：论文http://202.119.32.195/cache/10/03/cs.nju.edu.cn/da2d9bef3c4fd7d2d8c33947231d9708/tkdd11.pdf 1. INTRODUCTION 1. INTRODUCTION 1. INTRODUCTION 1. INTRO
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摘要：参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 1.KL散度为一维高斯分布时： 画图表示式子证明两者的升降关系： 图为： 2.1.KL散度为多维高斯分布时：（设为n维） 所以最终结果为：
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摘要：intractable棘手的，难处理的 posterior distributions后验分布 directed probabilistic有向概率 approximate inference近似推理 multivariate Gaussian多元高斯 diagonal对角 maximum like
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摘要：在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是： transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值，分别对应的是RGB三个通道；后
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摘要：使用tertools.chain将参数链接起来即可
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