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神经网络的FLOPs计算(一):理论篇

前言在深度学习的研究中,神经网络有时候不光要求网络的精度,在调整模型或者精简模型的时候,需要知道模型的运算量有多大。一般来说模型的参数量能够大致反映模型量级,但是运算量才是我们真正需要知道的。本系列文章旨在介绍神经网络中各种网络层的运算量计算方法,以及代码实现自动计算网络模型运算量。神经网络的计算量主要体现在卷积层、全连接层,其它的激活层、BatchNorm层、池化层等占比重较少。运算量计算...

#神经网络
如何将NYUDv2数据集标签从894类转换为40类(NYUDv2-40)或者13类?

将NYUDv2数据集从894类转换为40类(NYUDv2-40)或者13类在使用NYUDv2数据集进行语义分割的时候会发现,从官网直接下载的数据集有894类,而发现在许多论文中描述的是40类,有的也称作nyudv2-40;一些研究中也出现了13类的标签。可参考:https://github.com/ankurhanda/nyuv2-meta-data这里给出了40分类的label数据集:la...

Smooth L1 Loss(Huber):pytorch中的计算原理及使用问题

本人在进行单目深度估计实验时,使用Huber作为损失函数,也就是通常所说SmoothL1损失:SmoothL1(x,y)={0.5(xi−yi)2if ∣xi−yi∣<1 ∣xi−yi∣−0.5otherwiseSmooth_{L1}(x,y) =\begin{cases}0.5(x_i-y_i)^2& \text{if $|x_i-...

docker 多线程(multiprocessing)报错:leaked semaphores 以及 bus error (core dumped)

在docker容器中运行多线程程序时,出现了bus error以及leaked semaphores 警告:/opt/conda/lib/python3.6/multiprocessing/semaphore_tracker.py:143: UserWarning: semaphore_tracker: There appear to be 3 leaked semaphores to clea.

到底了