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[学习笔记]pytorch初体验（搭建自己的神经网络）

好！终于来到正式的深度学习了！经过几天的学习之后，澡盆算是写出了第一个神经网络，虽然对其中的原理，代码还不算完全了解，但是还是决定记录以下此刻的学习心得。这里使用官方的CIFAR10数据集进行训练代码比较长，分为几个大块。库的引入，数据集的导入，网络设计，一些初始化，训练，保存，接下来我

【论文笔记】（知识蒸馏）Distilling the Knowledge in a Neural Network

摘要模型平均可以提高算法的性能，但是计算量大且麻烦，难以部署给用户。《模型压缩》这篇论文中表明，知识可以从复杂的大型模型或由多个模型构成的集成模型中压缩并转移到一个小型模型中，本文基于这一观点做出了进一步研究：通过知识蒸馏（knowledge distillation）显著提高了转移后的小型模

知识蒸馏

第一个方向是把一个已经训练好的臃肿的网络进行瘦身权值量化：把模型的权重从原来的32个比特数变成用int8，8个比特数来表示，节省内存，加速运算剪枝：去掉多余枝干，保留有用枝干。分为权重剪枝和通道剪枝，也叫结构化剪枝和非结构化剪枝，一根树杈一根树杈的剪叫非结构化剪枝，也可以整层整层

23 损失函数与反向传播

一、损失函数作用：衡量实际输出和真实想要的结果之间的差距，越小越好 1. L1Loss 计算方法：每个对应值相减的绝对值求和，再取平均案例点击查看代码 import torch from torch.nn import L1Loss # 输入 inputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32) targets=torch.te

Simulink/SimScape问题解决：Targets or motion inputs are specified for every joint around a kinematic loop

SimScape报错——运动学过约束问题：本科毕设用到SimScape进行机器人仿真，导入CAD模型后，给定各驱动关节位置指令SimScape报错，但在ADAMS中仿真无问题，报错信息如下： Targets or motion inputs are specified for every joint around a kinematic loop. 即运动学过约束，机构自由度为0。

VS2019 VS2010，Microsoft.Cpp.Win32.v60.targets Error MSB6006 "CL.exe" exited with code 2，需要

停在这一行<CL Condition="'%(ClCompile.PrecompiledHeader)' == 'Create' and '%(ClCompile.ExcludedFromBuild)'!='true'" 但是吧，光看这些报错是看不出来根本原因的需要修改Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\Platforms\Win3

.net NuGet 错误 NU1105

NuGet 错误 NU1105 无法读取"ProjectFile"的项目信息。项目文件可能无效或缺少还原所需的目标。问题项目文件存在，但没有为此文件提供还原信息。解决方案命令行从命令行中，这可能表示文件已损坏或 NuGet.targets 未导入。若要导入 NuGet.targets ，通常建议导入 Micros

docker部署grafana+prometheus配置

docker-compose-monitor.yml version: '2' networks: monitor: driver: bridge services: influxdb: image: influxdb:latest container_name: tig-influxdb ports: - "18083:8083" - "18086:8086"

（3）torch.nn神经网络--损失函数与反向传播 + 优化器

7.损失函数Loss 损失Loss，通常是指神经网络的输出预测值与真实值之间的差距，作用在于： ①计算实际输出和目标之间的差距 ②为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）举例说明：具体各函数的定义在pytorch官方文档https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions 我们定义两

损失函数代码分析

2021SC@SDUSC #训练损失函数，用在训练时 train_criterion = SemiLoss() #交叉熵损失, 用在验证集和测试集, 是模型训完完成后的，使用交叉熵进行计算损失 criterion = nn.CrossEntropyLoss() 根据前几篇博客对损失函数的介绍，在半监督文本分类该项目的代码中，其主要公式：使用

tensorflow2.4.0 在CUDA11.1中出现'libcusolver.so.10'问题

问题描述： Could not load dynamic library 'libcusolver.so.10'; dlerror: libcusolver.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory CUDA11.1缺少文件。解决：卸载CUDA11.1, 安装CUDA11.0 在CUDA11.1下进行链接： sudo ln -s /usr/local/cuda-11.1/targ

Prometheus报错：“INVALID“ is not a valid start token

问题：“INVALID” is not a valid start token 报错的配置文件 - job_name: 'jiankong' scrape_interval: 15s static_configs: - targets: ['192.168.17.54:6666'] 解决方法：添加一行代码 metrics_path: '/prometheus' 解决之后的配置文件 - job_name: &

python XGboost回归预测算法实现和原理讲解（比赛青睐）

对经典问题波士顿房价进行回归预测一、加载波士顿数据集并观察数据的shape。 from sklearn.model_selection import train_test_split def del_data(): #建立处理数据集的方法，便于直接带入xgboost算法 (train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = bosto

②自动发现并修改为系统服务

第一节中，我们已经能够添加node_exporter节点作为被监控主机，步骤是在被监控主机上运行node_exporter,然后修改监控主机上prometheus的配置文件，之后重启prometheus服务。这种方式如果添加新的监控节点，就要重新修改配置文件并重启服务，很不稳定。现在改为基于文件的自动发现,prometh

Makefile进阶

1、Makefile依赖关系 SRC := $(wildcard *.c) OBJ := $(SRC:.c=.o) $(TARGETS) : $(OBJ) cc $^ -o $@ %.o : %.c cc -c $< 在上记的Makefile中，%.o : %.c 规则并没有被显式调用。但是在执行 $(TARGETS) : $(OBJ) 时， Makefile会根据$(TARGETS) : $(OBJ)和%.o : %.c

UCI数据库_鸢尾花数据集的读取方式

1. 读取数据的第一种方式 [attrib1,attrib2,attrib3,attrb4,class] = textread('iris.data','%f%f%f%f%s','delimiter',','); data = [attrib1,attrib2,attrib3,attrb4]; targets = zeros(150,1); targets(strcmp(class,'Iris-setosa

搭建网络模型的笔记

搭建网络模型 1. 导入模块 import 模块 2. 选择设备 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 3. 准备数据集训练集： train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data_CIFAR10", train=True,transform=torchvision.tr

线性回归pytorch实现笔记

线性回归pytorch实现笔记实例一【用 Pytorch 实现一个简单的线性回归】本周首先学的是《动手学深度学习(pytorch版)》里面的线性回归的实现，但是有些东西看不懂，所以先在b站上找了个简单的视频跟着学了一遍实例一【用 Pytorch 实现一个简单的线性回归】课程来自: Py

[LeetCode] 833. Find And Replace in String_Medium tag: array

Y ou are given a 0-indexed string s that you must perform k replacement operations on. The replacement operations are given as three 0-indexed parallel arrays, indices, sources, and targets, all of length k. To complete the ith replacement opera

目标检测 YOLO 系列：快速迭代 YOLO v5

目标检测 YOLO 系列：快速迭代 YOLO v5 作者：Glenn Jocher 发表时间：2020 Paper 原文：没有发表论文，通过 github（yolov5）发布。 1. 概览 YOLOv5 刚发布之初还颇有争议，有人觉得它能不能叫 YOLOv5，但是它凭借优秀的性能和完善的工程配套（移植到其他平台）能力，现在（2021年）YOLOv5 依然是检测

第11节导入目标

介绍正如前面在第8节中提到的，较新版本的CMake允许你使用导入的别名目标链接第三方库。本教程中的文件如下： $ tree . ├── CMakeLists.txt ├── main.cpp [CMakeLists.txt] - 包含要运行的CMake命令 cmake_minimum_required(VERSION 3.5) # Set the project name project

Vue CLI 3 配置中 Modern mode 是什么

原文链接 1. Modern mode 是什么？使用 Babel 我们能够利用 ES2015 中最新的语言特性，但这也意味着我们必须通过转换和添加 polyfille 来支持旧浏览器。这些转换后的代码通常比原生 ES2015+ 代码更冗长，并且解析和运行较慢。鉴于当今大多数现代浏览器对原生 ES2015+ 有着不错的支持，

创建一个基于MSBuilder的nuget包

本文转自waterlv blog.waterlv.com MSBuild 的 Task 为我们扩展项目的编译过程提供了强大的扩展性，它使得我们可以用 C# 语言编写扩展；利用这种扩展性，我们可以为我们的项目定制一部分的编译细节。NuGet 为我们提供了一种自动导入 .props 和 .targets 的方法，同时还是一个 .NET 的包平

docker搭建 prometheus和grafana监控 linux系统性能

环境准备 linux上安装docker，如果你的机器上还没有安装docker可以参考这篇文章： https://blog.csdn.net/huanglu0314/article/details/109048938 docker拉取node-exporter，prometheus，grafana镜像，命令如下： docker pull prom/node-exporter docker pull prom/prometheus docker pull

Roslyn通过NuGet库修改应用程序入口函数

title author date CreateTime categories Roslyn 通过 NuGet 库修改应用程序入口函数 lindexi 2019-11-29 08:37:49 +0800 2019-04-21 16:46:29 +0800 Roslyn MSBuild 编译器我和小伙伴说只要你安装我的 NuGet 库无论你怎么做，都会调用我的 Main 函数，默认的主函数不会