logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

使用kaggle GPU跑自己的模型

最近想训练一个模型,奈何自己电脑的GPU太拉胯根本带不动,用cpu跑跑一整天才跑完一个epoch,真的心累,于是乎,我把目光投向了云GPU。然后kaggle的云GPU瞬间吸引了我的目光,好家伙,不要钱还好操作,这波羊毛难道不薅?!冲冲冲!!!kaggle官网:地址(一)注册虽说薅羊毛很快乐,但是刚开始薅的时候还是要花点儿功夫的,注册的时候我就折腾了一会儿。1.点击右上角“Register”注册2.

#云计算
UNet-3D个人理解及代码实现(PyTorch)

以下内容均为个人理解,如有错误,欢迎指正。UNet-3D论文链接:地址网络结构UNet-3D和UNet-2D的基本结构是差不多的,分成小模块来看,也是有连续两次卷积,下采样,上采样,特征融合以及最后一次卷积。UNet-2D可参考:VGG16+UNet个人理解及代码实现(Pytorch)不同的是,UNet-3D的卷积是三维的卷积。关于2D卷积和3D卷积的区别可参见这篇文章:链接需要注意的是,UNet

#python#pytorch#深度学习
obsidian安装第三方插件——无法加载插件

在设置中找到“第三方插件”选项,并把安全模式关闭,此时就可以下载社区中的插件了关闭安全模式后,可以浏览社区插件,但此时可能会出现无法加载插件的问题经查阅,国内某位大佬整理了obsidian 的各种插件,并整合在了gitee上:地址可以从这个地址下载相关的插件插件下载完毕后,得到一个压缩包。此时进入我们正在使用的obsidian笔记文件夹下,找到./obsidian文件夹,进入plugins文件夹(

VGG16+UNet个人理解及代码实现(Pytorch)

以下内容均为个人理解,如有错误,欢迎指正。VGG16网络结构vgg16的网络结构如下所示,16的含义就是说网络中有16个全连接层。图1没有画出最后的卷积层。结合这两张图来看,捋一下网络的结果和卷积的过程:1.第一阶段:假设输入图片大小为224 x 224 x 3(如图2),先经历两次3 x 3的卷积,得到 224 x 224 x 64,再经历一次最大池化,得到112 x 112 x 1282.第二

#python#pytorch#神经网络
UNet-3D个人理解及代码实现(PyTorch)

以下内容均为个人理解,如有错误,欢迎指正。UNet-3D论文链接:地址网络结构UNet-3D和UNet-2D的基本结构是差不多的,分成小模块来看,也是有连续两次卷积,下采样,上采样,特征融合以及最后一次卷积。UNet-2D可参考:VGG16+UNet个人理解及代码实现(Pytorch)不同的是,UNet-3D的卷积是三维的卷积。关于2D卷积和3D卷积的区别可参见这篇文章:链接需要注意的是,UNet

#python#pytorch#深度学习
使用kaggle GPU跑自己的模型

最近想训练一个模型,奈何自己电脑的GPU太拉胯根本带不动,用cpu跑跑一整天才跑完一个epoch,真的心累,于是乎,我把目光投向了云GPU。然后kaggle的云GPU瞬间吸引了我的目光,好家伙,不要钱还好操作,这波羊毛难道不薅?!冲冲冲!!!kaggle官网:地址(一)注册虽说薅羊毛很快乐,但是刚开始薅的时候还是要花点儿功夫的,注册的时候我就折腾了一会儿。1.点击右上角“Register”注册2.

#云计算
暂无文章信息