本文主要介绍pytorch中常用的损失函数API的使用。

简单介绍VOC数据集首先介绍下VOC2007数据集(下图是VOC数据集格式，为了叙述方便，我这里只放了两张图像)Main文件夹内的trainval.txt中的内容如下：存储了图像的名称不加后缀。000009000052Annotations中存储的是标注文件，以xml文件存储。这里简单截个图说明一下：<annotation><folder>VOC2007</folde

本文只是介绍了一部分概念，后续会逐步添加新的概念，从感性上认识下RL的一些基础概念。

最近想开一个关于强化学习专栏，因为DeepSeek-R1很火，但本人对于LLM连门都没入。因此，只是记录一些类似的读书笔记，内容不深，大多数只是一些概念的东西，数学公式也不会太多，还望读者多多指教。马克西姆的《深度强化学习实践》。马尔科夫奖励过程总结下强化学习用到的术语：首先有状态空间S、状态概率转移矩阵、奖励、回报是奖励的期望，动作矩阵，策略则是动作的概率分布。最终希望得到一个聪明的智能体，让其

本篇的公式比较多，我也有点儿懵逼，可以不用深入理解。下一篇将交叉熵方法用到CartPole智能体看看效果变得如何。

文章目录前言1、直接上手1.1. 构造transformer对象1.2. 准备前向传播的八个参数1.3. forward2、原理介绍2.1. 直观上介绍2.2. 内部原理介绍总结附前言  首先贴上nn.Transformer官方介绍。网上有许多关于这个函数的解释，但道理我都懂，具体怎么实战我是一个也没找到。最直观的就是前向传播需要传入下图中的八个参数，具体怎么用，长啥样子着实让人摸不着头脑。因此本

YOLOE；源码链接。整体来说是YOLO-World一篇拓展，使其支持各种Prompt方式，但训练stage很多，这点可能训练会不方便，另外，对于实际应用来说：应该是个不错的部署工作。

期待开源…

文章目录前言1、整体目录结构1、roi_align_cuda_kernel.cu2、核函数的声明和动态分发3、roi_align.cpp借助c++调用核函数4、pybind绑定--Python调用c++5、roi_align.py总结前言 本篇主要介绍mmcv中ops文件夹下算子的拓展流程，由于本人也是菜鸡，许多代码细节看不懂。仅能说个大概，若有疑问或者感兴趣，欢迎讨论：+q2541612007，

文章目录前言1、y=w*x+b2、进阶：y=pow(exp(x),2)2.读入数据总结前言 pytorch提供了autograd自动求导机制，而autograd实现自动求导实质上通过Function类实现的。而习惯搭积木的伙伴平时也不写backward。造成需要拓展算子情况便会手足无措。本文从简单例子入手，学习实现一个Function类最基本的要素，同时还会涉及一些注意事项，最后在结合一个实战来学