目录 问题来源: iid划分(随即划分数据集) 1 torch.utils.data.Subset 2 手动划分 3 根据每个client的索引进行数据集划分 3 按照 non-i...
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- 2023-03-17
目录 1 Tensor和numpy 1.1 使用numpy来拟合 1.2 使用pytorch-tensor拟合 2 Autograd 2.1 将autograd运用于tensor ...
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- 2023-03-17
有关模型的定义、参数查看和训练;卷积层计算规则;模型修改的小技巧,请参考:https://blog.csdn.net/weixin_42468475/article/details...
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- 2023-03-17
目录 1 保存模型 1.1 保存整个网络 1.2 保存网络参数 把参数以 `np.array` 的形式进行保存和读取 跨设备的保存和加载 在 GPU上保存,CPU上加载 GPU上保...
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- 2023-03-17
如何让每次实验运行后得到的结果都一致? 可以通过将以下设置放在 import 后,正式代码前: np.random.seed(0) random.seed(0) torch.man...
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- 2023-03-17
目录 1 设置GPU的一些操作 避坑!!! RuntimeError: No CUDA GPUs are available 2 直接在gpu创建 3 从cpu转移到gpu 4 在...
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- 2023-03-17
目录 1 torchvision.transforms下的具体操作 1.1 ToTensor() 1.2 Normalize 1.3 RandomRotation 1.4 Resi...
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- 2023-03-17
可以结合这篇文章,更好地了解理论知识:https://blog.csdn.net/weixin_42468475/article/details/108369795 目录 方法1 ...
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- 2023-03-17
[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别
对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而,小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题,这是因为小目…
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- 2023-03-16
[深度学习] Contractive Autoencoder
转载于DeepLearning: Contractive Autoencoder - dupuleng - 博客园…
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- 2023-03-16
[深度学习] tf.keras入门4-过拟合和欠拟合
过拟合和欠拟合 简单来说过拟合就是模型训练集精度高,测试集训练精度低;欠拟合则是模型训练集和测试集训练精度都低。 官方文…
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- 2023-03-16
一文读懂神经网络 http://dataunion.org/11692.html (上文的补充) 卷积神经网络工作原理的直观理解 https://zhihu.com/questio...
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- 2023-03-16
[深度学习] caffe分类模型训练、结果可视化、部署及量化笔记
本文为本人caffe分类网络训练、结果可视化、部署及量化具体过程的心得笔记。caffe目前官方已经停止支持了,但是caf…
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- 2023-03-16
模型不可知元学习(Model-Agnostic Meta-Learning, MAML)的目标是使模型每次的梯度更新更有效、提升模型的学习效率、泛化能力等,它可以被看做一种对模...
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- 2023-03-13