随笔分类 - Pytorch
摘要：Detectron2 中data的部分和maskrcnn_benchmark中的不太一样。 首先，为了实现数据集的调用与实现的分离，在 中实现了 和`MetadataCatalog DataCatalog.get(dataset_name') comom.py DatasetFromList dat
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摘要：先来看下 的成员： 和`register_parameter _buffer _parameters`，调用这两个函数分别会向两个成员写入数据。 和`_parameter state_dict .cpu() .cuda()`在设备间进行转换。 中的元素不会被优化器更新，如果在模型中需要需要一些参数，
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摘要：nn.Parameters vs nn.Module.register_parameter
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摘要：pytorch coco 目标检测 DataLoader实现 pytorch实现目标检测目标检测算法首先要实现数据的读入，即实现 和`DataLoader`两个类。 借助 实现了CoCo2017用于目标检测数据的读取，并使用 显示。 分析 使用 显示读入数据，或者要送入到网络的数据应该有三个部分 1
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摘要：今天使用 "hiddenlayer" 测试了下retinanet网络的可视化。 首先，安装hiddlayer，直接pip 然后在终端加载模型并显示： 模型太复杂了，放在 "这里" 了。 昨天晚上对比着模型结构的pdf和代码又看了下，发现还是很有用的，起码对网络的数据流动的认识更加清晰了。
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摘要：最近注意到在一些caffe模型中，偏置项的学习率通常设置为普通层的两倍。具体原因可以参考(https://datascience.stackexchange.com/questions/23549/why is the learning rate for the bias usually twice
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摘要：pytorch 中提供了对Tensor进行Crop的方法，可以使用GPU实现。具体函数是 和`torch.nn.functional.grid_sample`。前者用于生成二维网格，后者对输入Tensor按照网格进行双线性采样。 函数中将图像坐标归一化到$[ 1, 1]$，其中0对应 1，width
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摘要：notMNIST数据集分类 简介 "notMNIST数据集" 是于2011公布的，可以认为是MNIST数据集地一个加强版本。数据集包含了从A到J十个字母，由large与small两个子集组成。其中samll数据集是经过手工清理的，包含19k个图片，误分类率越为0.5%，large数据集是未经过手工清
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摘要：numpy 的文档提到数组广播机制为： When operating on two arrays, NumPy compares their shapes element wise. It starts with the trailing dimensions, and works its way
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