pytorch文档阅读与分析

本文源码基于版本1.0，交互界面基于0.4.1import torch按照指定轴上的坐标进行过滤index_select()沿着某tensor的一个轴dim筛选若干个坐标>>> x = torch.randn(3, 4)# 目标矩阵>>> xtensor([[ 0.1

本文列举的框架源码基于PyTorch1.0，交互语句在0.4.1上测试通过import torch在PyTorch中，Tensor和tensor都能用于生成新的张量：>>> a=torch.Tensor([1,2])>>> atensor([1., 2.])>>> a=to

此时论文中的参考文献引用全部是“[?]”，可以通过编译两次来生成pdf文件：pdflatex paperbibtex paperpdflatex paperpdflatex paper大功告成！

Deconvolution的一些用途：在ZF-Net中用于对feature map做可视化：https://arxiv.org/abs/1311.2901在FCN中用于生成等于原图shape的图像：https://arxiv.org/abs/1411.4038autoencoder中用于解码器：https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolk...

原文见https://stackoverflow.com/questions/37658069/does-caffe-need-data-to-be-shuffled/37659171#37659171。本文不只是相对caffe而言的，更重要的是解释了为什么我们在训练模型的时候需要shuffle数据提问：我利用此处的代码把我的imagenet图片数据转换到caffe的db格式。数据需要s...

paddle自带模型的参数量和计算量统计