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pytorch教程2----搭建神经网络
torch.nn.Flatten(start_dim=1,end_dim=-1)运行结果:torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)in_features (int) – size of each input sampleout_features (int) – size of eac

python库之——pillow(PIL)1
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【代码】查看.pth文件的网络结构与参数。

python实现GPU编程——边缘检测(Prewitt 算子和Sobel算子)
本次课程详细介绍了GPU编程,通过本次实验,我学习了如何调用python的numba库进行GPU加速数据运算,学习了如何设置grid、block、thread的大小以及如何遍历每一个线程。通过本次实验证明GPU编程可以在一定程度上提高运算速率,在实现的边缘提取方面,GPU运算时间仅为CPU运算时间的四分之一。
到底了







