ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
  • 送你5个MindSpore算子使用经验2022-09-16 11:00:48

    摘要:MindSpore给大家提供了很多算子进行使用,今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的内容。 本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】算子使用经验总结》,作者:Skytier。 MindSpore给大家提供了很多算子进行使用,今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的

  • Pytorch 之 调用中间层的结果2022-09-15 19:00:18

    在研究 Retinaface 网络结构时候,有个疑惑,作者怎么把 MobileNetV1 的三个 stage 输出分别接到 FPN 上面的,我注意到下面的代码: import torchvision.models._utils as _utils # 使用 _utils.IntermediateLayerGetter 函数获得中间层的结果,第一个参数时网络,第二个参数时字典 self.body

  • pytorch简单实现神经网络2022-09-15 03:01:31

    一、基本 (1)利用pytorch建好的层进行搭建 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F #定义一个MLP网络 class MLP(nn.Module): ''' 网络里面主要是要定义__init__()、forward() ''' def __init__(self): '

  • 004-GoingDeeperConvolutions2014(googLeNet)2022-09-13 16:00:19

    Going Deeper with Convolutions #paper 1. paper-info 1.1 Metadata Author:: [[Christian Szegedy]], [[Wei Liu]], [[Yangqing Jia]], [[Pierre Sermanet]], [[Scott Reed]], [[Dragomir Anguelov]], [[Dumitru Erhan]], [[Vincent Vanhoucke]], [[Andrew Rabinovich]] 作

  • 千言万语带你用PyTorch搞深度学习2022-09-12 01:31:50

    千言万语带你用PyTorch搞深度学习 大纲: *深度学习 *前言 1.基础数据:Tensor 1.1 张量的创建 1.2 火炬。浮点张量 1.3 火炬。整数张量 1.4 火炬.randn 1.5 火炬范围 1.6 torch.zeros/ones/empty 2.二、Tensor的操作 2.1 火炬.abs 2.2 火炬.add 2.3 手电筒.clamp 2.4 火炬.div 2.5 火

  • pytorch中self.register_buffer()2022-09-11 12:30:42

    PyTorch中定义模型时,有时候会遇到self.register_buffer(‘name’, Tensor)的操作,该方法的作用是定义一组参数,该组参数的特别之处在于:模型训练时不会更新(即调用 optimizer.step() 后该组参数不会变化,只可人为地改变它们的值),但是保存模型时,该组参数又作为模型参数不可或缺的一部分

  • Pytorch torch.nn.functional.softmax: What dimension to use?2022-09-10 21:34:21

    torch.nn.functional.softmax https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.softmax.html?highlight=softmax#torch.nn.functional.softmax https://stackoverflow.com/questions/49036993/pytorch-softmax-what-dimension-to-use Pytorch softmax: What d

  • 基于TextCNN的文本情感分类2022-09-07 01:34:28

    TextCNN 在文本处理中使用卷积神经网络:将文本序列当作一维图像 一维卷积 -> 基于互相关运算的二维卷积的特例: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8jxoMAyc-1662482583202)(../img/TextCNN-1%E7%BB%B4%E5%8D%B7%E7%A7%AF.png)] 多通道的一

  • AtCoder Beginner Contest 266 D(DP)2022-08-28 11:04:23

    …… 题面 Takahashi 要抓 Snuke。好狠心的 Takahashi 呀(bushi Snuke 有 5 个洞(,在 $ 0m, 1m, 2m, 3m, 4m $ 处。 Takahashi 开始在 $ 0m $ 处,每秒他能走 $ 1m $。 第 $ i $ 条 Snuke 会在第 $ T_i $ 秒出现在 $ X_i m $ 的洞,还有一个数值 $ A_i $。 求 Takahashi 能抓住的 Snuke

  • 深度学习:卷积神经网络(下)【一些经典的神经网络模型】2022-08-28 01:32:38

    1、深度卷积神经网络(AlexNet)

  • 4.细胞2022-08-25 08:01:50

    码学堂 分析: 是一个找连通块个数的板子题 实现: 在for循环里只要标记为零就是连通块,BFS进行标记   代码: #include<iostream> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<cmath> #include<queue> using namespace std; int n;int m; char map[505][505];

  • 5.营救2022-08-25 08:01:15

    码学堂 同第一题,最短路径的板子题 这种题的一般思路: 广搜: 1.初始状态标记(初始元素入队,初始元素vis,ans,cnt等数据初始化) 2.进入while(!q.empty()) (1)取出队首元素放入now(不要忘记pop掉) (2)枚举所有可能出现的可拓展情况(这里可以用for的临界来整活)   vis标记保证每个位点都只到达一次,这一

  • 3.面积2022-08-25 07:30:10

    码学堂 这个题和第二题是一个意思,只不过把换成2改成计数而已   1 #include<iostream> 2 #include<queue> 3 #include<algorithm> 4 using namespace std; 5 int n=10; 6 int map[15][15]; 7 bool vis[15][15]; 8 typedef pair<int,int>PII;//+typedef PII变量变类型

  • [2017年NOIP提高组] 奶酪2022-08-23 17:31:38

    函数判断是否相邻:直径与距离 在进行深搜,标记路过的,若不是且相邻,再调用 注意:第一个和底层需独立判断 #include<bits/stdc++.h>using namespace std;long long t,n,h,r,i,j,b[1005],falg,bj;struct ww{ long long x,y,z;}ab[1005];bool pd(int a,int b){ long long d=(ab[a].x-ab[b]

  • 4. 基础实战——FashionMNIST时装分类2022-08-22 00:05:01

    import os import numpy as np import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 设置环境和超参数 ## 方案一:使用os.environ # os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0' #

  • cycleGAN代码实现(附详细代码注释)2022-08-18 16:33:00

    最近刚刚入门深度学习,试着复现cycleGAN代码。看了一个YouTube博主的cycleGAN代码,自己跟着写了一遍,同时加上了代码注释,希望能帮到同样的入门伙伴 下面的github地址 RRRRRBL/CycleGAN-Detailed-notes-: 内含cycleGAN代码,且有详细代码注释 (github.com) 在这里给出一个生成器的代码 i

  • P7071 [CSP-J2020] 优秀的拆分2022-08-18 01:32:35

    题目描述 一般来说,一个正整数可以拆分成若干个正整数的和。例如,1=11=1,10=1+2+3+410=1+2+3+4 等。对于正整数 nn 的一种特定拆分,我们称它为“优秀的”,当且仅当在这种拆分下,nn 被分解为了若干个不同的 22 的正整数次幂。注意,一个数 xx 能被表示成 22 的正整数次幂,当且仅

  • torch.nn.Dropout()2022-08-16 16:01:00

    1. torch.nn.Dropout() class torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False) 随机将输入张量中部分元素设置为 \(0\)。对于每次前向调用,被置 \(0\) 的元素都是随机的。 参数: p:将元素置 \(0\) 的概率。(默认:0.5) inplace:设置为 \(True\),会在原地执行操作。(默认:\(False\)) 示例: import to

  • 洛谷 P6789 - 寒妖王(子集卷积+矩阵树定理)2022-08-14 19:30:24

    洛谷题面传送门 像极了我验的那道牛客多校(第六场 C Forest)…… 考虑对于每条边,计算其在最大生成基环森林中的概率,乘以边权求和就是答案。现在问题在于如何计算每条边在最大生成基环森林中的概率,显然比它权值小(如果权值相同则比较编号)的那些边存不存在不影响这条边是否在最大生成基

  • P1190 [NOIP2010 普及组] 接水问题(嵌套循环——贪心算法)2022-08-14 19:02:06

    学校里有一个水房,水房里一共装有mm个龙头可供同学们打开水,每个龙头每秒钟的供水量相等,均为11。 现在有nn名同学准备接水,他们的初始接水顺序已经确定。将这些同学按接水顺序从 11到nn编号,ii号同学的接水量为 w_iwi​。接水开始时,11到mm 号同学各占一个水龙头,并同时打开水龙头接

  • Codeforces Round #813 (Div. 2) A~C2022-08-14 01:00:58

    A. Wonderful Permutation    You are given a permutation p1,p2,…,pnp1,p2,…,pn of length nn and a positive integer k≤nk≤n. In one operation you can choose two indices ii and jj (1≤i<j≤n1≤i<j≤n) and swap pipi with pjpj. Find the minimum nu

  • Thesis-CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation2022-08-13 16:01:20

    Thesis-CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 获得特征图X之后,应用卷积得到一个降维的特征图H并将其喂入十字交叉注意模块CCA得到新的特征图H'。H'仅仅继承了水平和竖直方向的上下文信息还不足以进

  • Thesis-Dual Attention Network for Scene Segmentation2022-08-13 15:30:17

    Thesis-Dual Attention Network for Scene Segmentation Dual Attention Network for Scene Segmentation DaNet.py """Dual Attention Network""" import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from backbone

  • 深度学习:深度学习计算2022-08-13 12:30:25

    1、模型构造 可以通过继承Block类来构造模型。 Sequential类继承自Block类。 虽然Sequential类可以使模型构造更加简单,但直接继承Block类可以极大地拓展模型构造的灵活性。 1.1继承Block类来构造模型 Block类是nn模块里提供的一个模型构造类,我们可以继承它来定义我们想要的模型

  • acwing 273. 分级 优先队列 贪心 构造2022-08-10 22:04:36

      给定长度为 NN 的序列 AA,构造一个长度为 NN 的序列 BB,满足: BB 非严格单调,即 B1≤B2≤…≤BNB1≤B2≤…≤BN 或 B1≥B2≥…≥BNB1≥B2≥…≥BN。 最小化 S=∑Ni=1|Ai−Bi|S=∑i=1N|Ai−Bi|。 只需要求出这个最小值 SS。 输入格式 第一行包含一个整数 NN。 接下来

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有