转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/377572391 侵删背景卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)因其强大的特征提取能力而被广泛地应用到计算机视觉的各个领域，其中卷积层和池化层是组成CNN的两个主要部件。理论上来说，网络可以在不对原始输入图像执行降采样的操作，通过堆叠多个的卷积层来构建深度神经网络，如此一来便可以在保留更多空

转载自：浅析深度学习中Batch Size大小对训练过程的影响 - 知乎，侵删之前面试过程中被问到过两个问题：（1）深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的？（2）有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？---------------

RuntimeError: size mismatch, m1: [32768 x 32], m2: [32768 x 512] at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1532576128691/work/aten/src/THC/generic/THCTensorMathBlas.cu:249size mismatch也是常犯的错误之一了，错误原因是尺寸不匹配，通常是因

本文转载自CSDN,侵删https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/82662928介绍工业零件在制造完成的时候，往往需要去检测其完整性和功能性。如下图所示，从左上到右下，分别是擦花、漏底、碰凹、凸粉。本篇博文主要讲解如何去识别这四类图像，所用框架为keras-2.1.6+tensorflow-1.7.0+GTX1060。数据集所获得的数据不

本篇博文来自博主Imageshop，打赏或想要查阅更多内容可以移步至Imageshop。转载自：https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/14224965.html 侵删　这个好像没有啥对应的论文可以找到，在百度上搜索也能找到一些相关的资料，不过就直接是代码，可以看到其实来自于一个叫做DScaler的项目，在github上目前还能找到该项目的完整资料。　　详见：htt

转自https://www.jianshu.com/p/02f16439892d，侵删（一）————将pytorch模型转化为torchscript模型Pytorch官方提供的C++API名为libtorch，在Pytorch1.0版本之后开始支持windows，以后就可以直接用libtorch来部署Pytorch模型了。在Windows平台上用C++部署深度学习应用一直很麻烦，caffe使用自定

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模型转换思路通常为:Pytorch -> ONNX -> TensorRTPytorch -> ONNX -> TVMPytorch ->转换工具-> caffePytorch -> torchscript(C++版本Torch)我的模型是使用Pytorch1.0训练的,第三种方法应该是还不支持,没有对应层名字, 放弃. (以下是用方法3生成的网络结构图,