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可视化模块(二): tensorboard

之前介绍过visdom模块,visdom模块不能将网络结构可视化,而tensorboard模块可以,因此这里学习了tensorboard模块,这里是在pytorch上使用tensorboard的帮助文档,本文依据文档进行改编,官方github地址:https://github.com/lanpa/tensorboardXtensorboard可视化一共分为四步tensorboard安装创建writ

#python#深度学习#神经网络
nn.Dropout

Dropouttorch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False)p – probability of an element to be zeroed. Default: 0.5inplace – If set to True, will do this operation in-place. Default: False训练过程中以概率P随机的将参数置0,其中P为置0的概

#python#计算机视觉#pytorch
GAN的原理

文章目录一、GAN基本介绍二、数学分析1. 生成器G2. 判别器D(1) 求D-max(2) 求G-min三、训练过程一、GAN基本介绍GAN是一个生成网络,他有两个网络G和DGenerator:生成图片的网络,他可以接受一个随机噪声,这里我们一般把噪声设为标准高斯分布(当然也可以是其他的噪声分布),z~N(0,  1)z~N(0, ~~1)z~N(0,  

#深度学习#机器学习
CGAN实现过程

本文目录一、原理二、参数初始化1. G的输入2. D的输入3. 模型参数初始化4. 测试噪声三、执行过程四、测试本文用MNIST数据集进行训练,并用图解的方法展示了CGAN与GAN中输入的区别,帮助理解CGAN的运行过程一、原理如下图所示,我们在输入噪声z时,额外加上一个限制条件condition,z和c通过生成器G得到生成的图片二、参数初始化有了上面的原理解释,我们就可以来初始化我们的参数了,大

#深度学习#pytorch#python
PyTorch:查看模型参数

本文目录模型构建state_dict()named_parameters()模型构建首先随机构建一个网络模型,随后的state_dict()以及named_parameters都是在模型之后运行的import torchimport torch.nn as nnfrom torch.nn.modules.activation import ReLUfrom torch.nn.modules.bat

#pytorch#python
最优传输(OT)

1. 基本概念最优传输是在可分度量空间中,讨论概率测度间最优传输变换的一类优化问题,涉及到偏微分方程和凸几何等多种理论,是多学科交叉的研究领域。直观的一个解释是:假设有两个工地\( X \)和\( Y \),工地\( X \)上有\( m \)堆土,工地\( Y \)上有\( n&nbsp

#深度学习
详解SVM

本文目录详解SVM一、什么是SVM1. SVM定义2. 函数间隔和几何间隔(1)函数间隔(2)几何间隔3. 支持向量二、详解SVM一、什么是SVMSVM是一种二类分类模型,与感知机不同的是,他的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机还包括核技巧,使他成为实质上的非线性分类器。一句话总结:SVM就是通过监督学习来解决二分类问题1. SVM定义线性可分支持向量机:给定线性可分训练

torch.scatter

本文目录一、函数简介二、二维举例三、详解执行过程1. 第一步2. 第二步3. 第三步4. 问题一、函数简介torch.scatter(input, dim, index, src)dim ([int]) – the axis along which to indexindex (LongTensor) – the indices of elements to scatter, can be eit

#pytorch#深度学习#python
大气散射模型

大气散射模型在雾天拍照时,探测器接收到的光源会被雾干扰,此时的收集到的光源主要来自两部分目标反射光经过粒子衰减到达探测系统的光光源经过粒子散射形成的大气光数学模型I(x,λ)=e−β(λ)d(x)R(x,λ)+L0(1−e−β(λ)d(x))=D(x,λ)+A(x,λ)I(x, \lambda) = e^{-\beta(\lambda)d(x)}R(x, \lambda) + L_{0}(1-e^

#经验分享
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