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  1. Tensorflow卷积实现原理+手写python代码实现卷积教程

  2. 从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解,对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积,并辅以图片解释,能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程,让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子! 注意: 本文只针对batch_size=1,padding=’SAME’,stride=[1,1,1,1]进行实验和解释,其他如果不是这个参数设置,原理也是一样。 1 Tensorflow卷积实现原理 先看一下卷积实现原理,对于
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:70656
    • 提供者:weixin_38739101
  1. Pytorch 多维数组运算过程的索引处理方式

  2. 背景:对 python 不熟悉,能看懂代码,也能实现一些简单的功能,但是对 python 的核心思想和编程技巧不熟,所以使 Pytorch 写 loss 的时候遇到很多麻烦,尤其是在 batch_size > 1 的时候,做矩阵乘法之类的运算会觉得特别不顺手。 所幸,在边查边写的过程中,理解了 python 中多维运算的实现规则。 1、python 的基本索引规则 从 0 开始 对于给定的范围,如 b = a[m:n], 那么 b 为由 (n-m)个数据组成的新数组,由 a[m],a[m+
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_38537541
  1. Pytorch 多块GPU的使用详解

  2. 注:本文针对单个服务器上多块GPU的使用,不是多服务器多GPU的使用。 在一些实验中,由于Batch_size的限制或者希望提高训练速度等原因,我们需要使用多块GPU。本文针对Pytorch中多块GPU的使用进行说明。 1. 设置需要使用的GPU编号 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,4" ids = [0,1] 比如我们需要使用第0和第4块GPU,只用上述三行代码即可。 其中第二行指程序只能看到第1块和第4块GPU; 第三行的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:74752
    • 提供者:weixin_38569722
  1. 为什么 Torch 是动态的

  2. 文章目录为什么 Torch 是动态的 为什么 Torch 是动态的 计算图要变动. 最典型的例子就是 RNN, 有时候 RNN 的 time step 不会一样, 或者在 training 和 testing 的时候, batch_size 和 time_step 也不一样, 如果用一个动态计算图的 Torch, 我们就好理解多了, 写起来也简单多了. 动态RNN(其他代码同rnn回归) #!!!!!!!!!!修改部分!!!!!!!!!! for step in range(100):
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    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:25600
    • 提供者:weixin_38520192
  1. 读Mask R-CNN源码备忘录(训练部分)

  2. 此文为读Mask RCNN源码过程中的随笔,很“流水账”,我想价值在于对照着源码把每个步骤的“输入”、“输出”张量的维度标注了一下,会有助于对整体代码的理解。可能有些错误或遗漏,希望发现者指正,以期共同进步。 源码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 训练部分 模型输入: input_image (batch_size, height, width, channels) #默认(2, 1024, 1024, 3) input_image_meta (b
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    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:97280
    • 提供者:weixin_38543280
  1. tensorflow 中dataset.padded_batch函数的个人理解过程

  2. 今天继续啃Tensorflow实战Google深度学习框架这本书,在250P的Seq2Seq模型代码理解时候有点困难,其中padded_batch(batch_size,padded_shapes)这个函数为最,本次仅为记录刨根问底的过程,也是整理一下类似函数的理解过程。 1直接查看英文解释,并且配合W3school的中文解释,锻炼英文阅读理解能力,尤其是专业的英文单词。 直接在pycharm上查看代码自带的英文注释 Combines consecutive elements of this
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:126976
    • 提供者:weixin_38713203
  1. BERT-GPU:在一台机器上从头开始为BERT进行多GPU培训,无需使用horovod-源码

  2. 一台机器上的BERT MULTI GPU,无水平 BERT:用于语言理解的深度双向变压器的预训练 需求 python 3 张量流1.14 训练 0,在create_pretraining_data.py和run_pretraining_gpu.py编辑输入和输出文件名 1,运行create_pretraining_data.py 2,运行run_pretraining_gpu.py 参数 编辑n_gpus在run_pretraining_gpu.py batch_size是每个GPU的b
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    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:64512
    • 提供者:weixin_42111465
  1. DeepLearning之LSTM模型输入参数:time_step, input_size, batch_size的理解

  2. 1. LSTM模型 输入参数理解 (Long Short-Term Memory) lstm是RNN模型的一种变种模式,增加了输入门,遗忘门,输出门。 LSTM也是在时间序列预测中的常用模型。 小白我也是从这个模型入门来开始机器学习的坑。 LSTM的基本概念与各个门的解释已经有博文写的非常详细:推荐博文:【译】理解LSTM(通俗易懂版) 这篇文章写的非常详细,生动,概念解释的非常清楚。我也是从这个博文里开始理解的。 2. 模型参数 模型的调参是模型训练中非常重要的一部分,调整参数前的重要一步就
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    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:411648
    • 提供者:weixin_38678796
  1. 【目标检测】epoch、batch、batch_size理解

  2. 1 epoch 当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次的过程称为一个epoch。 然而,当一个epoch对于计算机太过庞大时,就需要把它分成多个小块。 2 batch 在不能将数据一次性通过神经网络的适合,就需要将数据集分成几个batch。 3 batch_size 直观的理解 一个batch中的样本总数(一次训练所选取的样本数)。 batch_size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况,假如你GPU显存不大,该数值最好设置小一点。 提出batch_si
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38516270
  1. tensorflow 分类损失函数使用小记

  2. 多分类损失函数 label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes] 使用 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1) – y_true 真实值, y_pred 预测值 – from_logits,我的理解是,如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就使用设为`F
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:37888
    • 提供者:weixin_38699613