随笔分类 - python
希望可以快速掌握python
摘要：from thop import profile import time if __name__ == '__main__': net = LLFormer() net = net.to(torch.device('cuda:0')) input = torch.randn(1, 3, 256, 2
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摘要：import torch import random import os import numpy as np def seed_setting(seed): random.seed(seed) # os.environ['']=str(seed) np.random.seed(seed) torc
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摘要：1、在电脑命令行创建环境不成功（识别不到conda）：需要在anaconda的anaconda prompt中创建
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摘要：1、导入pyiqa包(要求torch>1.10) 2、外网下载niqe_modelparameters.mat、brisque_svm_weights.pth 3、把外网下载的两个文件放在制定目录（.cache/......），ctrl+H打开ubuntu隐藏文件夹
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摘要：1. tensor索引 [:, 0:3 , ] 代表从0行开始，一共3-0行 b = torch.arange(16,dtype=float).reshape(1, 4, 4) print(b) print(b[ :, 0:1, ])
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摘要：1、 图像增强的方法分为频域法和空域法，空域法主要是对图像中的各像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，修改变换后的系数，例如傅立叶变换、DCT 变换等的系数，对图像进行操作，然后再进行反变换得到处理后的图像。下面具体对频域增强的方法进行介绍。 频域增强定义和步骤 频域增强是利用图像变换方法
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摘要：1、 ./test.jpg地址为保存图片的地址，可以写自己工程中的地址 #save image vutils.save_image(pred,'data/sun/ref1.jpg',normalize = True) vutils.save_image(targets, 'data/sun/targ
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摘要：一、神经网络训练 # file : train.py # time : 2022/8/11 上午10:03 # function : import torchvision.datasets from model import * from torch.utils.data import DataLo
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摘要：一、网络模型的保存和加载 1、网络模型保存方法1 import torch import torchvision vgg16 = torchvision.models.vgg16(weights=False) # 保存方法1：模型结构+模型参数 torch.save(vgg16, "vgg16_me
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摘要：官网网址： https://pytorch.org/vision/0.9/models.html#semantic-segmentation (1)、ImageNet train_data = torchvision.datasets.ImageNet("../dataset", split='tr
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摘要：1、损失函数的作用： （1）计算实际输出和目标输出之间的差距； （2）为我们更新输出提供一定的依据（也就是反向传播） 官网链接：https://pytorch.org/docs/1.8.1/nn.html 2、损失函数的使用 2.1、L1Loss 注：reduction = “sum” 表示求和 /
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摘要：1、神经网络图 输入图像是3通道的32×32的，先后经过卷积层(5×5的卷积核)、最大池化层(2×2的池化核)、卷积层(5×5的卷积核)、最大池化层(2×2的池化核)、卷积层(5×5的卷积核)、最大池化层(2×2的池化核)、拉直、全连接层的处理，最后输出的大小为10。 注：（1）通道变化时通过调整卷
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摘要：（一）Liner Layers线性层 b 是偏移量bias 代码输入: import torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import Linear from torch.utils.data import Data
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摘要：如果神经元的输出是输入的线性函数，而线性函数之间的嵌套任然会得到线性函数。如果不加非线性函数处理，那么最终得到的仍然是线性函数。所以需要在神经网络中引入非线性激活函数。 常见的非线性激活函数主要包括Sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数、Leaky ReLU函数，这几种非线性激活函数的介绍在
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摘要：（一）神经网络的骨架 nn.Module import torch from torch import nn class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def forward(self, input): output
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摘要：batch_size：有多少张 shuffle=True：顺序不打乱 num_workers: 进程数 drop_last：最后不够64张是否舍去 import torchvision from torch.utils.data import DataLoader # 1 from torch.ut
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摘要：下载数据集 import torchvision from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter dataset_transform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms
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摘要：tensorform使用一： from PIL import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import transforms import cv2 # linux中的绝对路径 img
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摘要：推荐博客：(1条消息) PyTorch学习笔记_我这一次的博客-CSDN博客 tensorboard简介：goole中tensorflow中tensorboard是一个用于服务神经网络训练过程可视化的网络服务器，其可以实现标量值，图像，文本等的可视化。这些信息在tensorflow中是以event的
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摘要：#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Date : 2018-12-02 19:04:55 import wave import requests import time import base64 from pyaudio import P
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