06 2020 档案
摘要:通过索引赋值 a = torch.zeros([5,5]) index = (torch.LongTensor([0,1]),torch.LongTensor([1,2])) a.index_put_((index), torch.Tensor([1,1])) a[index] = torch.Te
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摘要:参考: Building Autoencoders in Keras[https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html] Keras上实现AutoEncoder自编码器[https://blog.csdn.net/marsjhao/a
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摘要:pytorch/libtorch qq群: 1041467052 模型部署到现场为了防止泄密,需要加密。加密一方面可以防止泄密,另一方面可以便于模型跟踪管理,防止混淆。 libtorch的加载模型的函数,torchjitload();我点开load可以看到函数。有两个: TORCH_API std:
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摘要:pytorch/libtorch qq群: 1041467052 本文介绍的是直接读取caffe权重,并根据caffe网络一步一步的搭同样的pytorch网络。本文以分割网络segnet为例。 首先给出参考链接: https://blog.csdn.net/DumpDoctorWang/articl
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