深度学习

深度学习

4篇文章
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...
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 ...
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...
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...
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...
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...
目录 1 torchvision.transforms下的具体操作 1.1 ToTensor() 1.2 Normalize 1.3 RandomRotation 1.4 Resi...
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 ...
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...
  论文网址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961   Arxiv:https://arxiv.org/abs/2104.0...
  小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息,提升模型的关系表示学习,来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括:GAT(图注意力神经网络)、TransH、SL...
  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...

关注我们的公众号

微信公众号