python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。

我们了解完CrossEntropyLoss之后，BCELoss就十分好理解了，它全称为Binary Cross Entropy Loss，顾名思义就是CrossEntropyLoss的特殊二分类情况。BCELoss的计算公式如下：其中是每个类别的权重，默认的全为1，表示该类输出的概率，表示该类的真值。实际上就是把多分类特殊化为二分类，公式与交叉熵公式相同。

距离上一次更新已经很久了hhh，刚换了工作，最近才有时间更新博客。ok接下来我们继续介绍diffusers中的模块，最重要的我觉得一定是，因为它这里面包含了扩散模型的基本原理，通过对代码的分析我们可以对论文中的公式有着更好的理解，同时scheduler也在DDPM的基础上优化了许多不同的版本，加深对这些scheduler的理解也可以帮助我们在实际选择scheduler时有更好的理论支持。

之前介绍完了图像生成网络GAN和VAE，终于来到了Diffusion。stable diffusion里比较复杂，同时用到了diffusion，VAE，CLIP等模型，这里我们主要着重介绍diffusion网络本身。

零基础pytorch深度学习安装使用代码实例新手教学

很多情况下，我们调用优化器的时候都不清楚里面的原理和构造，主要基于自己数据集和模型的特点，然后再根据别人的经验来选择或者尝试优化器。下面分别对SGD的原理、pytorch代码进行介绍和解析。

说到现在最常用的stable diffusion代码，那肯定莫过于stable-diffusion-webui了，它的快捷安装、可视化界面、extension模块等等功能都拓展了使用人群。虽然在大多数情况下webui都有很好的适用性，但是在某些特殊需求或者应用场景下，我们需要对模型部分结构进行修改（比如把condition模块从文字换成图像，甚至是点云、图表、图结构等数据形式），这时修改模型的同时

在之前的文章了，我们学习了SGD，以及在其基础上加了一阶动量的SGD Momentum，还有在其基础上加了二阶动量的AdaGrad、AdaDelta、RMSProp。那么自然而然就会想到把一阶动量和二阶动量结合起来，这样就形成了我们常用的优化器Adam

在之前的文章里，我们介绍了集成一阶动量和二阶动量的优化器Adam。AdamW其实是在Adam的基础上加入了weight decay正则化，但是我们上一篇文章里也看到了Adam的代码中已经有正则化，那么两者有什么区别呢？其实AdamW和Adam唯一的区别，就是weight decay的加入方式。在Adam当中，weight decay是直接加入到梯度当中