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2024年深度学习-CUDA安装教程(失败解决方案)

如果存在nvidia系列显卡,则可以安装cuda进行深度学习加速如图存在NVIDIA系列显卡,可以继续安装。

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#深度学习#人工智能#学习
2024年深度学习-CUDA安装教程(失败解决方案)

如果存在nvidia系列显卡,则可以安装cuda进行深度学习加速如图存在NVIDIA系列显卡,可以继续安装。

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#深度学习#人工智能#学习
pycharm杂谈(一)pycharm创建新项目时该选择哪一个?

在大多数情况下,PyCharm会自动创建一个新的虚拟环境,您不需要配置任何内容。展开Python解释器:新建Virtualenv环境节点,然后选择用于创建新虚拟环境的工具。让我们选择Virtualenv工具,并指定环境的位置和用于新虚拟环境的基本Python解释器。最近在学习python,必然要先了解一下基本的开发工具,之前在使用pycharm的时候都是糊里糊涂的按照百度教程来,很疑惑新建项目的时

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#pycharm#python#ide
VGG16迁移学习+集成精确率,召回率评价指标

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torchvision import modelsfrom torch.utils import datadevice = torch.device("cuda" )import m

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#pytorch#人工智能#python +2
深度可分离卷积

深度可分离卷积简介深度可分离卷积(depthwise separable convolution)是一种广泛应用于卷积神经网络模型结构中的即插即用模块,即插即用,方便部署,可以达到轻量化参数和计算量的需求.宏观上来说,其可以分解为两个更小的操作:depthwise convolution 和 pointwise convolution.具体原理2.1普通卷积考虑一个普通卷积,给定输入大小为DF*D

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#深度学习#计算机视觉#cnn
Stochastic pooling随机池化代码实现

Stochastic Pooling(随机池化)随机池化Stochastic Pooling是Zeiler等人于ICLR2013提出的一种池化操作。随机池化的计算过程如下先将方格中的元素同时除以它们的和sum,得到概率阵按照概率随机选中方格pooling得到的值就是方格位置的值随机池化只需对特征图中的元素按照其概率值大小随机选择,即元素值大的被选中的概率也大,而不像max-pooling那样,永远

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#深度学习#云计算#机器学习 +2
pytorch中expand函数的使用

信息源地址:torch.Tensor - PyTorch中文文档1.理论解释2.实践与理解expand1.tensor.expand()函数可以将维度值包含 1 的Tensor(如:torch.Size([1, n])或者torch.Size([n, 1]))的维度进行扩展2.将 -1 传递给新扩展维度或者无需扩展维度均表示不更改该维度的尺寸。2. expand_as:同expand(x.shap

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#pytorch#人工智能#python +2
到底了