08 2021 档案
摘要：1.LLNet: 稀疏自编码器堆叠block学出gt psnr和ssim评估图片相似度2.LightenNet：直接CNN学习出input到output的映射3.MBLLEN：FEM提取不同层次特征，EM对不同特征经过卷积增强，FM将EM的输出融合。 值得迁移的思想：多分支提取特征和融合、loss
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摘要：1. 出现的问题：在Pillow中的PIL.Image.save()方法中，使用默认参数保存jpg图片的过程中发现图片被压缩的很严重，导致原来很大的图片变成几十KB。但是有些时候往往需要图片的大小不能变化太大或不能太小。 2. 问题原因：这是因为在保存为jpg的过程中，PIL.Image.save(
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摘要：https://blog.csdn.net/bigbennyguo/article/details/87956434
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摘要：os.path 模块主要用于获取文件的属性。 以下是 os.path 模块的几种常用方法： 方法说明 os.path.abspath(path) 返回绝对路径 os.path.basename(path) 返回文件名 os.path.commonprefix(list) 返回list(多个路径)中，
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摘要：转载自：https://www.pythonf.cn/read/147307 目录 前言 1. 创建张量（tensor） 2. 比较大小 & bool张量快速判断 3. 索引与切片 4. 维度变换 5. 拼接与拆分 6. 基本运算 7. 数据统计 8. 复杂操作 9. 未完待续... 前言 本文内容
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摘要：model.train():打开BN和Droupout model.eval():关闭BN和Droupout loss.backward()：loss的梯度回传 optimizer.step()：进行一次参数更新 *表示逐点相乘，@表示矩阵相乘
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摘要：https://cloud.tencent.com/developer/article/1433735
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摘要：https://blog.csdn.net/bigbennyguo/article/details/87956434
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摘要：一、单行注释：（注释第一行代码） 1、光标放在首字母之前，shift+#，取消同理。 2、光标放在第一行任意位置（句中句末都可以），ctrl+/，取消同理。 3、光标选中想要注释的某行代码，alt+shift+A，取消同理。 4、光标选中想要注释的某行代码，(1）ctrl+k（2）ctrl+c，取消
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_23329167/article/details/83856430/
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摘要：
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/ibless/article/details/118610776?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPa
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摘要：深度学习中网络的加速主要有如下的几种方式： 1）设计高效且小的网络，如MobileNet系列、shuffleNet系列、VoVNet等；2）从大的模型开始通过量化、剪裁、蒸馏等压缩技术实现网络的小型化；3）在inference阶段使用特殊的计算库实现计算的加速，比如MKL、TensorRT等；在上面
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摘要：在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种保存方式，一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。 torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth") # 只保存模型的参数 torch.save(model, "my_model.pth") # 保存整个
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