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torch.nn.Dropout()

1. torch.nn.Dropout() class torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False) 随机将输入张量中部分元素设置为 \(0\)。对于每次前向调用，被置 \(0\) 的元素都是随机的。 参数： p：将元素置 \(0\) 的概率。（默认：0.5） inplace：设置为 \(True\)，会在原地执行操作。（默认：\(False\)） 示例： import to

张量、向量、标量的区别

原文：https://www.jianshu.com/p/5ae644748f21 要介绍Tensor这个数据类型，我觉得有必要扯一下数学。 我们都知道： 标量（Scalar）是只有大小，没有方向的量，如1，2，3等 向量（Vector）是有大小和方向的量，其实就是一串数字，如(1,2) 矩阵（Matrix）是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字，如[1,2;3,4]

pytorch Dropout 使用

Example： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FCC(nn.Module): def __init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim): super(FCC, self).__init__() self.linear1 = nn.Linear(input_dim,hidden_dim)

【AI基础】图解手算BatchNorm、LayerNorm和GroupNorm

  这几天整理对比了一下网络中几个常用的Norm的方法，之前也看过，网上有很多讲的非常详细的资料，以前看一下理解了就过了，时间长了就模糊了，此次自己亲手算了一遍，加深了印象，特此整理一下，以便之后的回顾。 设置一个Tensor，其Size为[3,4,2,2]，便于之后的理解 一、BatchNorm   Batc

PyTorch 介绍 | BUILD THE NEURAL NETWORK

神经网络由对数据进行操作的layers/modules组成。torch.nn 命名空间提供了所有你需要的构建块，用于构建你自己的神经网络。PyTorch的每一个module都继承自nn.Module。神经网络本身也是包含其它module（layer）的module。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。 下面，我们将构建一个

我想到了一个 0.9999…… = 1 的 证明

以前 在 反相吧 和 民科吧 看到过 一个 证明    0.9999…… = 1   的 证明，    我老是 忘记  这个 证明 是 怎么证的，  虽然当初 还 指出过 这个 证明 的 问题  。   前几天 回忆了 很长时间，   才 回想起 这个 证明方法，  如下 ：    s = 0.9999…… 10 s = 9.9999……

torch.nn.ReLU(inplace=True)的具体含义：

首先根据源文档中的ReLU(x)=max(0,x)，得出结论。大于0的数值不变，小于0的数据变成0。 这是对应的文档链接：https://pytorch.org/docs/1.2.0/nn.html#torch.nn.ReLU  Ps:需要自取。 参数：inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出。 好处：省去了反复申请与

YOLOV5源代码学习之build_targets()函数

build_targets()函数的作用：找出与该gtbox最匹配的先验框（anchor） 下面的代码调试均是将train函数中的batchsize设置为2进行的，且每张数据集图片中只有一个目标 为了更方便直观的理解代码，每一步都输出了变量的值 #这里na为锚框种类数 nt为目标数 这里的na为3，nt为2 na, nt = self.na,

CGAN实现过程

本文目录 一、原理二、参数初始化1. G的输入2. D的输入3. 模型参数初始化4. 测试噪声 三、执行过程四、测试 本文用MNIST数据集进行训练，并用图解的方法展示了CGAN与GAN中输入的区别，帮助理解CGAN的运行过程 一、原理 如下图所示，我们在输入噪声z时，额外加上一个限制条件con

【Tensorflow快速上手】手写数字识别现成代码每行都有注释、自定义损失函数、自定义训练步骤train_step、早停预防过拟合

TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台，由谷歌大脑开发和维护。TensorFlow对深度学习常用的数学方法和数据操作进行了封装，使用者利用TensorFlow可以更加方便快速地搭建和训练神经网络。 可以将许多层次加入一个普通的Python列表然后作为参数传入模型来构造顺序结构的神经网络，如

总结2（9.13-9.19）

开学第二周，本周除了对常规课程的学习，我主要完成了李沐深度学习0-5课的学习，并完成了相关的编程作业题。以下是我的总结和作业题代码。 一、数据操作作业题        张量：表示由一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度，可以用坐标系表示，tensor。        广播机制：当张量的

Pytorch中torch.Tensor.scatter_用法

首先看一下这个函数的接口，需要三个输入：1）维度dim 2）索引数组index 3）原数组src，为了方便理解，我们后文把src换成input表示。最终的输出是新的output数组。 下面依次介绍： 1）维度dim：整数，可以是0,1,2,3… 2）索引数组index：索引数组是一个tensor，其中的数据类型是整数，表示位置 3）原数组inpu

pytorch学习-构建神经网络

文章目录 1.获取训练设备2.定义类3.模型层4.模型参数 神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。 torch.nn 命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建块。PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻

【Tensorflow快速上手】手写数字识别现成代码每行都有注释、自定义损失函数、自定义训练步骤train_step、早停预防过拟合

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RationalDMIS 2020 自动测量圆新方法（山涧果子）

圆产生测量点，不想测量的点可以从图形上删除测量点； 选取设置图标要设置为在几何元素上编辑/创建测量点，用鼠标在测量点上右键可以弹出删除图标； $$*/ MODE/PROG,MAN GOTO/0.0000, -0.0000, 20.0000 F(CIR1)=FEAT/CIRCLE,INNER,CART,0.0000,-0.0000,-3.0000,0.0000,0.0000,1.0

DotNetty实现高性能tcpserver

DotNetty实现高性能tcpserver，超时断开链路，垃圾包，断包，粘包处理   初始化类 using DotNetty.Handlers.Timeout; using DotNetty.Transport.Bootstrapping; using DotNetty.Transport.Channels; using DotNetty.Transport.Channels.Sockets; using System; using System.Threading

YUV与RGB互转各种公式

原创不易 转载请注明出处和作者 转载地址：https://www.cnblogs.com/luoyinjie/p/7219319.html 关于写这篇文章的原因: 　　本人也是摸索了很长时间才弄懂其中的原理，里面涉及的知识点太多了， 比如色彩空间， Gamma， 什么的， 里面还会涉及到很多的协议， 比如 BT601  BT709， BT

RationalDMIS 2020手动采集元素CAD自动提示触测点位置

  RationalDMIS 2020  碰撞检测 (脱机编程好帮手） 2021 RationalDMIS 2020 脱机编程 2021（图文+视频）最详细    本方法主要是解决测量工程师提出的实际“脱机编程——联机测量”手动采集元素CAD自动提示采点位置的问题。一般之前操作是赋值语句插入图片提示触测位置以及顺序。。

RationalDMIS 2020元素直接测量（理论值=实测值）

    元素直接测量：通过测量机采点获得元素的测量数据（或者脱机编程鼠标采点），如果在测量该元素时没有输入该元素的理论值，则RationalDMIS 2020自动把理论值设置等同于测量值。   RationalDMIS 2020 脱机编程 2021（图文+视频）最详细 RationalDMIS 2020 自学习编程详解（图文并茂+视频）  

RationalDMIS 2020 自动测量方槽

         通过方槽中心点坐标，方槽所在平面矢量方向，长度方向及其长度和宽度值的名义值去测量方槽。测点数不受限制，只要大于等于5        方槽元素用于测量工件上内外方孔特征，至少探测5点，测量结果可输出被测方槽的长、宽、及X、Y中心。      在具有方槽类特征的手机壳

RationalDMIS 2020 投影平面的意义

RationalDMIS 2020 工作平面  2021 RationalDMIS 2020 脱机编程 2021（图文+视频）最详细 RationalDMIS 2020 自学习编程详解（图文并茂+视频） RationalDMIS 2020  碰撞检测 (脱机编程好帮手） 2021   选择投影平面，是根据测量和计算元素时的需要。有时需要，有时不需要。     比如圆元

RationalDMIS 2020 短直线角度评价

RationalDMIS V2020  自动测量直线（DCC直线） 短直线测量时，采样范围过小导致的测量结果准确性降低   图1   短直线夹角和距离的测量时，由于采样范围过小，造成采样信息量明显减少，而且测量长度越短，信息量损失越大，测量误差放大倍数越大。     对短直线进行测量时，要注意图纸上元素的

RationalDMIS 2020 VS VisualDMIS 6.5 最佳拟合平面（CZ)） 2020

RationalDMIS 7.0触测点最佳拟合（共轴截圆的测量） RationalDMIS 7.1测量点最佳拟合（圆柱/圆）+视频 RationalDMIS7.1最佳拟合重新补偿   1.RationalDMIS 2020 曲面点最佳拟合。   MODE/MAN F(PT1)=FEAT/POINT,CART,237.6238,291.0957,-3.8100,0.0000,0.0000,1.0000 RMEAS/POINT,

RationalDMIS V2020 拖放箱功能（辅助构造组合）

  路径：         主菜单－窗口-拖放箱窗口     在要执行拖放操作时，同时选取多个不同类型的、或者不是按循序排列在一起的元素，是很麻烦的，这种情况下使用DragBin功能可使这个操作变得很简单。先将元素拖放到DragBin里，再拖放DragBin到要拖放多个元素的地方。   添加组：点击可以

RationalDMIS 7.1圆“产生测量点”在图形上设置起始点

  1.使用选取工具条，抓取出CAD模型上的理论圆。     2.在圆右键菜单中选择“产生测量点”，弹出相关的属性页。     3.修改测量起始点的位置       圆产生测量点窗口允许在图形上拾取来设置起始点。这个拾取点位置距离理论圆的距离为深度设置值。     默认的“起始点”