在神经网络模型训练时,有时候我们需要共享不同模型之间的网络参数,下面我将以一个案例展示一下如何共享模型训练参数。 ⭐参数共享模块的模型结构必须完全一致才能实现参数共享 一. 指定共享某一模块 假设我们有以下两个模型: class ANN1(nn.Module): def __init__(self,features): super(ANN1, self).__i
假设我们需要一个查找表(Lookup Table),我们可以根据索引数字快速定位查找表中某个具体位置并读取出来。最简单的方法,可以通过一个二维数组或者二维list来实现。但如果我希望查找表的值可以通过梯度反向传播来修改,那么就需要用到nn.Embedding来实现了。 其实,我们需要用反向传播来修正表值的场景还是很多的,比如我们想存储数据的通用特征时,这个通用特征就可以用nn.Embedding
几乎可以下结论:3D Gaussian Splatting(3DGS)技术的出现,宣告了NeRF时代的结束。犹如transformer当年对CNN的打击。一个集高渲染质量、分钟级重建速度、实时渲染速度为一身的三维重建算法3DGS,毫无疑问开创了一个新的时代。本文不对3DGS的原理做太深入的解读,只做实验。 1. 准备自己的数据:我们规定一个路径(你自己任意命名),为方便为这里命名为folder_
报错信息 在程序中我的损失函数定义如下所示: loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') 但在执行loss.backward()时出现了下面这条报错信息: RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 原因分析 在定义损失函数loss时,我们设置
我经常需要用手机看服务器的运行情况,所以就写一个脚本,通过邮件把服务器运行情况发送给我,直接手机可以查看炼丹状态。事实证明还是很有用的,所以撰写一篇博文将脚本分享给大家。这里用到smtplib和email两个python包。 import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header
TensorBoard是一款优秀的基于浏览器的机器学习可视化工具。之前是tensorflow的御用可视化工具,由于tensorboard并不是直接读取tf张量,而是读取log进行可视化。所以,其他框架只需生成tensorboard可读的log,即可完成可视化。 之前,我一直用visdom做pytorch可视化,也是非常易用。不过现在跟tensorboard对比,我还是更推荐tensorboard
1.需求 给定一个二维数组 100行, 5列, 每一列绘制一条折线, 横轴为行索引, 纵轴为对应位置的值, 绘制在一个子图里面, 使用python plot, 使用随机颜色进行区别 添加显示和隐藏按钮, 可以对每条折线进行显示和隐藏 2.代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.
这里是实用的opencv进行图片的提取,自然也是想使用opencv的imshow方法来显示图像,但是在google colab中不可以使用,使用寻找了一下变通的显示方法。 方法一:使用matplotlib 使用plt需要交换一下r、b通道,否则显示不正常 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from google.colab.patche
0. 简介 本文综述了深度生成模型,特别是扩散模型(Diffusion model),如何赋予机器类似人类的想象力。扩散模型在生成逼真样本方面显示出巨大潜力,克服了变分自编码器中的后分布对齐障碍,缓解了生成对抗网络中的对抗性目标不稳定性。 扩散模型包括两个相互连接的过程:一个将数据分布映射到简单先验分布的前向过程和一个相应的反向过程。前向过程类似于具有时变系数的简单布朗运动。神经网络通过使用去噪评
需求 使用matplotlib 绘制折线图 响应鼠标事件 单击折线 线条高亮显示 解决方法: 使用 mplcursors 库, 一句代码可实现. 代码 import matplotlib.pyplot as plt import mplcursors import numpy as np # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y =
从大量无标注数据中进行预训练使许多自然语言处理任务获得显著的性能提升。总的来看,预训练模型的优势包括: 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示,并有利于下游任务为模型提供了一个更好的初始化参数,在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛是一种有效的正则化手段,避免在小数据集上过拟合,而一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合下图就是各种预训练模型的思维导图,其分别按照词嵌入(
描述 之前文章介绍过DBSCAN,使用C++实现过该算法。现在针对某个项目,利用python实现DBSCAN和Kmeans算法。项目简介:利用某传感器可以采集场景中的点云,每一帧都可以采集数量不等的点(x,y,z)。想要利用DBSCAN和Kmeans对点云进行无监督式的聚类,并利用匈牙利匹配对不同帧的点云簇进行匹配,从而实现跟踪效果。项目备注:这是别人拜托我来写的,我花了一点点时间。从我的角度,这
在之前写的上百篇机器学习博客中,不时会使用矩阵向量求导的方法来简化公式推演,但是并没有系统性的进行过讲解,因此让很多朋友迷惑矩阵向量求导的具体过程为什么会是这样的。这里准备用几篇博文来讨论下机器学习中的矩阵向量求导,今天是第一篇。 本系列主要参考文献为维基百科的Matrix Caculas和张贤达的《矩阵分析与应用》。 1. 矩阵向量求导引入 在高等数学里面,我们已经学过了标
yolo v1发表在CVPR2016上,是经典的one-stage检测算法。在没接触yolo之前,我曾经就和师兄争论过,是否能把bounding box的坐标和宽高像分类网络那样预测出来,Yolo v1的出现证明了我的猜测是对的。 论文标题: 《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》论文地址:https://arxiv
vim 编辑器 √vim 文件名 打开或新建文本 √在 vim 中 点击 i 进入插入模式 可往文本里写内容 √ESC :q 退出 vim √ESC :wq 保存更改退出 vim √ESC :q! 不保存更改退出 vim 条件语句 √1、if 条件成立 :执行任务√2、if 条件 1 成立 :执行任务 1else :执行任务 2√3、if 条件 1 成立 :执行任务 1e
神经网络发展 神经网络的发展历史(三起两落) 机器学习的典型应用 小结; 神经网络的发展历史(三起两落) 第一次兴起: 1958 年,人们把两层神经元首尾相接,组成单层神经网络,称做感 知机。感知机成了首个可以学习的人工神经网络。引发了神经网络研究的 第一 次兴起。第一次寒冬: 1969 年,这个领域的权威学者 Minsky 用数学公式证明了只有单 层神经网络的感
什么是机器学习 机器学习的概念: 简单模型举例——决策树模型 机器学习和传统计算机运算的区别: 什么是深度学习 深度学习的概念 人脑神经网络 生物学中的神经元 计算机中的神经元模型 人工智能 Vs 机器学习 Vs 深度学习 什么是机器学习 机器学习的概念: 机器学习是一种统计学方法,计算机利用已有数据得出某种模 型,再利用此模
模块,包,变量 模块 包 变量作用域 类、对象和面向对象的编程 √1、类(class): √2、实例化: √3、对象: √4、面向对象: √5、类的定义: √6、类里定义函数时,语法规定第一个参数必须是 self 。 √7、 init函数, √8、对象调用类里的函数,用对象.函数名; √9、对象调用类里的变量,用对象.变量名。 √10、类内定义函数时,
9. Zero-shot Image-to-Image Translation 该文提出一种无需训练,即可对图像进行文本驱动编辑的方法。在准确修改目标对象的同时,保证原图的背景和布局等内容不受太多的影响。下图展示了几种文本驱动图像编辑的效果,如将猫变成狗,将马变成斑马等。 该文主要做了以下几点工作,首先将输入的图像\tilde{x}利用Stable Diffusion编码到潜在空间得到
6. Diffusion-based Image Translation using Disentangled Style and Content Representation 本文介绍了一种基于扩散模型的图像转换方法,图像转换就是根据文本引导或者图像的引导,将源图像转换到目标域中,如下图所示。 在图像转换中待解决的一个关键问题就是如何在将语义特征转换到目标域中时保留源图像的结构特征
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