12 2021 档案
摘要：深度 | 从入门到精通：卷积神经网络初学者指南（附论文） 机器之心 2016-08-01 19:30 选自 Github.io 作者：Adit Deshpande 机器之心编译 参与：牛春雨、Quantum、原野、吴攀、李亚洲 这是一篇向初学者讲解卷积神经网络的系列文章，机器之心编译了已经发表了的
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摘要：Pytorch(一) 一、Pytorch介绍 Pytorch 是Torch在Python上的衍生物 和Tensorflow相比： Pytorch建立的神经网络是动态的，而Tensorflow建立的神经网络是静态的 Tensorflow的高度工业化，它的底层代码很难看懂 官网：http://pytor
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摘要：requires_grad是Pytorch中通用数据结构Tensor的一个属性，用于说明当前量是否需要在计算中保留对应的梯度信息，以线性回归为例，容易知道权重w和偏差b为需要训练的对象，为了得到最合适的参数值，我们需要设置一个相关的损失函数，根据梯度回传的思路进行训练。 官方文档中的说明如下 If
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摘要：0.conda概述如果你以前使用pip和virtualenv，使用conda你可以完成所有的操作，pip是一个包管理器而virtualenv是一个环境管理器,Conda兼具两者的功能。 Task Conda package and environment manager commandInstall
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摘要：Anaconda详细安装及使用教程（带图文） 代码帮 2018-08-15 17:48:52 1314118 收藏 5737分类专栏： Python 文章标签： Python Anaconda版权 Python专栏收录该内容77 篇文章24 订阅订阅专栏Anacond的介绍Anaconda指的是一个
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摘要：破天荒的谎言、谈敷衍 尽人事以听天命！ Anaconda3详细安装使用教程及问题总结 Anaconda3详细安装使用教程及问题总结 注：本面文章来源于网络，转载请注明来自https://www.jianshu.com/p/026a2c43b081。 1.Anaconda是什么？ 简单来说，Anaco
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摘要：本文介绍Pyradiomics的使用方法，和安装时遇到的坑。上一篇文章（医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之Pyradiomics（一）理论篇）介绍了Pyradiomics支持的图像类型和组学特征类型，将医学图像和Mask用作PyRadiomics的输入，对原图和经过滤波
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摘要：医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之Pyradiomics（一）理论篇 2021-01-11阅读 8.7K0 医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之pyradiomics（一）理论篇 pyradiomics是一个开源的python软件包，可以从医
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摘要：Pytorch使用tensorboardX可视化。超详细！！！ 转载！！！！！ 1 引言 我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具，为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具，未免可以将其应用到Pytorch中，用于Pytorch的可视化。这里
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摘要：1、卷积 当从一个大尺寸图像中随机选取一小块，比如说 8x8 作为样本，并且从这个小块样本中学习到了一些特征，这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器，应用到这个图像的任意地方中去。特别是，我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积，从而对这个大尺寸图像上的
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摘要：clc;clear;root_dir='D:\test_rec';fileList=dir(root_dir); n=length(fileList);cntpic=0;files={};%±éÀúÎļþ¼Ðfor i=1:n if strcmp(fileList(i).name,'.')==1|
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