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pytorch 和 tensorflow的 upsampling 互通代码

pytorch 实现上采样点击查看代码 import numpy as np import torch.nn.functional as F import torch from torch import nn input = torch.arange(0, 12, dtype=torch.float32).view(2, 2, 3).transpose(1, 2) # size 和 scale_factor只能二选一 sample_layer = nn.Upsample(

动手实现深度学习（13）池化层的实现

10.1 池化层的运算传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 池化层的forward Pool分为三类 mean-pool, max-pool和min-pool，本章只讨论max-pool 以下是forwad的运算： https://bl

动手实现深度学习（5）：计算图的实现

第三篇：基于计算图的神经网络的设计与实现传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 在第二篇中介绍了用数值微分的形式计算神经网络的梯度，数值微分的形式比较简单也容易实

动手实现深度学习（7）：基于计算图的Affine层的实现

传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 我们已经可以实现一些简单的节点（比如，加法，乘法等），以及激活函数；并且已经知道了 backward() 函数的实现的方法：只要计算偏导数即可，将

tenrorrt加载engine并推理

tensorRT踩坑日常之engine推理再进行tensorRT进行推理之前，需要将训练好的模型转onnx再进行序列化生成engine，然后反序列化context推理此文章是进行序列化生成engine和推理的，不知道如何生成engine和onnx的小伙伴可以参考另一篇博客 https://blog.csdn.net/chaocainiao/article/

Java 在Word文档中添加艺术字

艺术字是以普通文字为基础，经过专业的字体设计师艺术加工的变形字体。字体特点符合文字含义、具有美观有趣、易认易识、醒目张扬等特性，是一种有图案意味或装饰意味的字体变形，常用来创建旗帜鲜明的标志或标题。本文将详细介绍在Java应用程序中为Word文档添加艺术字并设置样式和效果

设计模式之（7）——装饰设计模式

　　定义：装饰设计模式允许向一个现有的对象添加功能，而不改变其结构（这就很符合程序设计的“开闭原则”），重点突出类功能的增强，属于结构型创建模式，这种模式创建了一个装饰类，用来包装原有类，保持类方法签名完整的情况下，提供了额外的功能。　　意图：动态地给一个对象增加一些额外的职责，装

多示例学习不懂的地方

一个分子可以有多个low-engergy shape，但是在当时学者们只能判断一个分子能否制成药物，而不能判断到底是分子的哪个low-energy shape在起作用。假如我们用常见的分类算法，把所有能制药的分子的low-energy shape当作正例，反之当作负例。那么我们的训练结果会非常不准确，因为我们有太多的

基于lightGBM的交易诈骗案例检测

一、数据预处理 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import KFold, train_test_split from sklearn.metrics import precision_recall

Pybind11实现python调取C++

1、一些处理矩阵运算，图像处理算法，直接采用python实现可能速度稍微慢，效率不高，或者为了直接在python中调用其他C++第三方库。图像，矩阵在python中通常表示为numpy.ndarray，因此如何在C++中解析numpy对象，numpy的数据如何传递到C++非常关键，解决了这些问题，就可以丝滑的在python numpy

65注意力评分函数

点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 掩蔽softmax操作 #@save def masked_softmax(X, valid_lens): """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作""" # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量 if valid_lens

68transformer

点击查看代码 import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l #@save class PositionWiseFFN(nn.Module): """基于位置的前馈网络""" # 全连接 # num_step会变序列长度 # 所以序列当中每一个元素做一个全连

69BERT

Seven---pytorch学习---维度变换

## pytorch学习(4) ### 维度变换 - view & reshape - squeeze & unsqueeze - transpose & permute - expand & repeat - contiguous #### view & reshape > view() 与 reshape() 的区别 - view() 只适用于满足连续性条件的tensor，且不会开辟新的内存空间- reshape() 的返回值既

Six---pytorch学习---索引与切片

pytorch学习(3) 索引与切片普通索引冒号索引（切片） index_select 选择特定索引 masked_select 选择符合条件的索引 take 索引普通索引 index（有负索引） import torch a = torch.Tensor(2,3,32,32) print(a.shape) print(a[0].shape) print(a[0][0].shape) print(a[0][0][0][0]

Nine---pytorch学习---拼接与拆分/运算统计

## pytorch学习(6) ### 拼接与拆分 - cat- stack- split- chunk #### cat() - 连接给定维度中给定的张量序列- 所有张量必须具有相同的形状(拼接维度除外)或为空- torch.cat() 可以看作是 torch.split() 和 torch.chunk() 的反运算- torch.cat(inputs,dim=) ```python#正确的案例

振动数据读取

train_data.shape[0] #训练集样本数量 train_data.shape[1] - 1 #每个样本的采样点数量类似于img.sahpe[0]就是图像的高度在这里的test_data 这个矩阵是2040*401 每一行是一个振动点的数据 2040列就是2040个test的数据

Android之Shape设置虚线、圆角和渐变学习

Shape在Android中设定各种形状，今天记录下，由于比较简单直接贴代码。 Shape子属性简单说明一下:　　 gradient -- 对应颜色渐变。 startcolor、endcolor就不多说了。 android:angle是指从哪个角度开始变. solid -- 填充。 stroke -- 描边。 corners -- 圆角。 padding -- 定义内容

如何把自己开发的按钮变得更好看？这个组件不能错过

Kendo UI for Vue原生组件——Button 提供了一组预定义的外观选项。除了 Button 的默认外观之外，这些替代样式选项使您能够配置组件外观的每个单独方面。本文将提供有关在应用其属性的不同配置时组件如何更改的详细信息。 Kendo UI最新官方正式版下载配置器演示以下示例演示如何

基于python的数学建模---多模糊评价

权重 ak的确定——频数统计法选取正整数p的方法画箱形图取1/4与3/4的距离（IQR） ceil（）取整代码： import numpy as npdef frequency(matrix,p): ''' 频数统计法确定权重 :param matrix: 因素矩阵 :param p: 分组数 :return: 权重向量

21_harris角点检测

# 角点检测 # 1. 角点检测原理 # 2. harris角点检测 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo/17_Chessboard.jpg') print('img.shape:',img.shape) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #gray =

OpenCV图像处理笔记[16]

Painting Light 1. 前期工作理解核心代码所需的预备知识关于BMP文件格式的详解 https://blog.csdn.net/zjq_1314520/article/details/53830349 BMP位图与调色板分析 https://blog.csdn.net/qsycn/article/details/7801145 聚类用于图像分割 https://juejin.im/post/5e9eb5eef2

05_ROI区域

# 1. 位置提取ROI import cv2 #opencv的缩写为cv2 # import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 # import numpy as np # numpy数值计算工具包 # # def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # img

关于shape和axis的使用

我自己对shape和axis的理解： shape表示的是维度，表示顺序是从外到内，比如一个Dataframe的形状是（4,5）那么shape[0]=4即Dataframe有4行，shape[1]=5即Dataframe有5列 <<Python数据科学手册>>P53，指出axis指定的是数组将会被折叠的维度，而不是将要返回的维度如图所示：编辑 axis是跨

工厂模式

工厂模式工厂模式（Factory Pattern）是 Java 中最常用的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。在工厂模式中，我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑，并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象。介绍意图：定义一个创建对象