11 2022 档案
摘要：https://docs.wandb.ai/guides/track/launch Launch Experiments with wandb.init 在代码最开始的地方，调用wandb.init()来初始化一个新的工作。这回在W&B中创建一个新的运行，还会启动一个数据来同步数据。 On-Prem
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摘要：实时追踪和可视化实验、比较baseline和快速迭代。参考自：https://docs.wandb.ai/guides/track 1. 在代码中集成W&B wandb.init()：在代码的最开始初始化一次新的运行。此代码会返回一个Run对象，然后会创建一个本地的目录，这个目录里面存放所有的日志和
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摘要：1. 抽丝剥茧理解转置卷积：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/87357447阿斯顿 2. 计算原理与API使用参考https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/120709865 转置卷
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摘要：1. 前言 最近在复现MCNN时发现一个问题，ShanghaiTech数据集图片的尺寸不一，转换为tensor后的shape形状不一致，无法直接进行多batch_size的数据加载。经过查找资料，有人提到可以定义dataloader的collate_fn函数，在加载时将数据裁剪为最小的图片尺寸，以便
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摘要：参考 1. 写在函数定义里的* 在许多地方常常会见到这样的写法： def calc(*nums): s = 0 for i in nums: s += i return s 这里的*含义是将传入calc里所有的参数组装成一个元组。 作用是方便调用的时候传递参数，否则如果想传入多个参数，那么首先还要组
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摘要：引言 在阅读Focal Inverse Distance Transform Maps for Crowd Localization这篇论文时看到了distance transform这个方法。以前没有了解过所以上午搜索了一下，然后发现这还是个挺有意思的方法，先记录下来，以后有用到了再继续完善 参考
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摘要：参考自https://zhuanlan.zhihu.com/p/279903361，原始来自：https://towardsdatascience.com/how-to-use-pytorch-hooks-5041d777f904 在Module官方文档那片笔记中已经有一部分关于hook的介绍了，但
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摘要：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/saving_and_loading_a_general_checkpoint.html 保存和加载checkpoints很有帮助。 为了保存checkpoints，必须将它们放在字典对象里，然后使用torc
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摘要：来自： https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/what_is_state_dict.html 在PyTorch中，可学习的参数都被保存在模型的parameters中，可以通过model.parameters()访问到。而state_dict则是一
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摘要：来自https://pytorch.org/docs/stable/notes/modules.html A Simple Custom Module import torch from torch import nn class MyLinear(nn.Module): def __init__(
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