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送你5个MindSpore算子使用经验
摘要：MindSpore给大家提供了很多算子进行使用，今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的内容。 本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】算子使用经验总结》，作者：Skytier。 MindSpore给大家提供了很多算子进行使用，今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的Pytorch 之 调用中间层的结果
在研究 Retinaface 网络结构时候，有个疑惑，作者怎么把 MobileNetV1 的三个 stage 输出分别接到 FPN 上面的，我注意到下面的代码： import torchvision.models._utils as _utils # 使用 _utils.IntermediateLayerGetter 函数获得中间层的结果，第一个参数时网络，第二个参数时字典 self.bodypytorch简单实现神经网络
一、基本 （1）利用pytorch建好的层进行搭建 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F #定义一个MLP网络 class MLP(nn.Module): ''' 网络里面主要是要定义__init__()、forward() ''' def __init__(self): '004-GoingDeeperConvolutions2014(googLeNet)
Going Deeper with Convolutions #paper 1. paper-info 1.1 Metadata Author:: [[Christian Szegedy]], [[Wei Liu]], [[Yangqing Jia]], [[Pierre Sermanet]], [[Scott Reed]], [[Dragomir Anguelov]], [[Dumitru Erhan]], [[Vincent Vanhoucke]], [[Andrew Rabinovich]] 作千言万语带你用PyTorch搞深度学习
千言万语带你用PyTorch搞深度学习 大纲： *深度学习 *前言 1.基础数据：Tensor 1.1 张量的创建 1.2 火炬。浮点张量 1.3 火炬。整数张量 1.4 火炬.randn 1.5 火炬范围 1.6 torch.zeros/ones/empty 2.二、Tensor的操作 2.1 火炬.abs 2.2 火炬.add 2.3 手电筒.clamp 2.4 火炬.div 2.5 火pytorch中self.register_buffer()
PyTorch中定义模型时，有时候会遇到self.register_buffer(‘name’, Tensor)的操作，该方法的作用是定义一组参数，该组参数的特别之处在于：模型训练时不会更新（即调用 optimizer.step() 后该组参数不会变化，只可人为地改变它们的值），但是保存模型时，该组参数又作为模型参数不可或缺的一部分Pytorch torch.nn.functional.softmax: What dimension to use?
torch.nn.functional.softmax https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.softmax.html?highlight=softmax#torch.nn.functional.softmax https://stackoverflow.com/questions/49036993/pytorch-softmax-what-dimension-to-use Pytorch softmax: What d基于TextCNN的文本情感分类
TextCNN 在文本处理中使用卷积神经网络:将文本序列当作一维图像 一维卷积 -> 基于互相关运算的二维卷积的特例: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8jxoMAyc-1662482583202)(../img/TextCNN-1%E7%BB%B4%E5%8D%B7%E7%A7%AF.png)] 多通道的一AtCoder Beginner Contest 266 D（DP）
…… 题面 Takahashi 要抓 Snuke。好狠心的 Takahashi 呀（bushi Snuke 有 5 个洞（，在 $ 0m, 1m, 2m, 3m, 4m $ 处。 Takahashi 开始在 $ 0m $ 处，每秒他能走 $ 1m $。 第 $ i $ 条 Snuke 会在第 $ T_i $ 秒出现在 $ X_i m $ 的洞，还有一个数值 $ A_i $。 求 Takahashi 能抓住的 Snuke深度学习：卷积神经网络（下）【一些经典的神经网络模型】
1、深度卷积神经网络（AlexNet）4.细胞
码学堂 分析： 是一个找连通块个数的板子题 实现： 在for循环里只要标记为零就是连通块，BFS进行标记 代码： #include<iostream> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<cmath> #include<queue> using namespace std; int n;int m; char map[505][505];5.营救
码学堂 同第一题，最短路径的板子题 这种题的一般思路： 广搜： 1.初始状态标记（初始元素入队，初始元素vis，ans，cnt等数据初始化） 2.进入while（！q.empty()） （1）取出队首元素放入now（不要忘记pop掉） （2）枚举所有可能出现的可拓展情况（这里可以用for的临界来整活） vis标记保证每个位点都只到达一次，这一3.面积
码学堂 这个题和第二题是一个意思，只不过把换成2改成计数而已 1 #include<iostream> 2 #include<queue> 3 #include<algorithm> 4 using namespace std; 5 int n=10; 6 int map[15][15]; 7 bool vis[15][15]; 8 typedef pair<int,int>PII;//+typedef PII变量变类型[2017年NOIP提高组] 奶酪
函数判断是否相邻：直径与距离 在进行深搜，标记路过的，若不是且相邻，再调用 注意：第一个和底层需独立判断 #include<bits/stdc++.h>using namespace std;long long t,n,h,r,i,j,b[1005],falg,bj;struct ww{ long long x,y,z;}ab[1005];bool pd(int a,int b){ long long d=(ab[a].x-ab[b]4. 基础实战——FashionMNIST时装分类
import os import numpy as np import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 设置环境和超参数 ## 方案一：使用os.environ # os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0' #cycleGAN代码实现（附详细代码注释）
最近刚刚入门深度学习，试着复现cycleGAN代码。看了一个YouTube博主的cycleGAN代码，自己跟着写了一遍，同时加上了代码注释，希望能帮到同样的入门伙伴 下面的github地址 RRRRRBL/CycleGAN-Detailed-notes-: 内含cycleGAN代码，且有详细代码注释 (github.com) 在这里给出一个生成器的代码 iP7071 [CSP-J2020] 优秀的拆分
题目描述 一般来说，一个正整数可以拆分成若干个正整数的和。例如，1=11=1，10=1+2+3+410=1+2+3+4 等。对于正整数 nn 的一种特定拆分，我们称它为“优秀的”，当且仅当在这种拆分下，nn 被分解为了若干个不同的 22 的正整数次幂。注意，一个数 xx 能被表示成 22 的正整数次幂，当且仅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洛谷 P6789 - 寒妖王（子集卷积+矩阵树定理）
洛谷题面传送门 像极了我验的那道牛客多校（第六场 C Forest）…… 考虑对于每条边，计算其在最大生成基环森林中的概率，乘以边权求和就是答案。现在问题在于如何计算每条边在最大生成基环森林中的概率，显然比它权值小（如果权值相同则比较编号）的那些边存不存在不影响这条边是否在最大生成基P1190 [NOIP2010 普及组] 接水问题（嵌套循环——贪心算法）
学校里有一个水房，水房里一共装有mm个龙头可供同学们打开水，每个龙头每秒钟的供水量相等，均为11。 现在有nn名同学准备接水，他们的初始接水顺序已经确定。将这些同学按接水顺序从 11到nn编号，ii号同学的接水量为 w_iwi。接水开始时，11到mm 号同学各占一个水龙头，并同时打开水龙头接Codeforces Round #813 (Div. 2) A~C
A. Wonderful Permutation You are given a permutation p1,p2,…,pnp1,p2,…,pn of length nn and a positive integer k≤nk≤n. In one operation you can choose two indices ii and jj (1≤i<j≤n1≤i<j≤n) and swap pipi with pjpj. Find the minimum nuThesis-CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
Thesis-CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 获得特征图X之后，应用卷积得到一个降维的特征图H并将其喂入十字交叉注意模块CCA得到新的特征图H'。H'仅仅继承了水平和竖直方向的上下文信息还不足以进Thesis-Dual Attention Network for Scene Segmentation
Thesis-Dual Attention Network for Scene Segmentation Dual Attention Network for Scene Segmentation DaNet.py """Dual Attention Network""" import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from backbone深度学习：深度学习计算
1、模型构造 可以通过继承Block类来构造模型。 Sequential类继承自Block类。 虽然Sequential类可以使模型构造更加简单，但直接继承Block类可以极大地拓展模型构造的灵活性。 1.1继承Block类来构造模型 Block类是nn模块里提供的一个模型构造类，我们可以继承它来定义我们想要的模型acwing 273. 分级 优先队列 贪心 构造
给定长度为 NN 的序列 AA，构造一个长度为 NN 的序列 BB，满足： BB 非严格单调，即 B1≤B2≤…≤BNB1≤B2≤…≤BN 或 B1≥B2≥…≥BNB1≥B2≥…≥BN。 最小化 S=∑Ni=1|Ai−Bi|S=∑i=1N|Ai−Bi|。 只需要求出这个最小值 SS。 输入格式 第一行包含一个整数 NN。 接下来