- 🍊作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题🍊往期回顾：卡尔曼滤波系列1——卡尔曼滤波 基于pytorch搭建AlexNet神经网络用于花类识别🍊近期目标：拥有5000粉丝🍊支持小苏：点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩@[toc] 基于pytorch搭建VGGNet神经网络用于花类识别 写在前面 上一篇写过基于pytorch搭建AlexNet神经网络用于花... 🍊作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题🍊往期回顾：卡尔曼滤波系列1——卡尔曼滤波 基于pytorch搭建AlexNet神经网络用于花类识别🍊近期目标：拥有5000粉丝🍊支持小苏：点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩@[toc] 基于pytorch搭建VGGNet神经网络用于花类识别 写在前面 上一篇写过基于pytorch搭建AlexNet神经网络用于花...
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- 开源自由，知识无价~@TOC所用到的源代码及书籍+数据集以帮各位小伙伴下载放在文末，自取即可~ 一、🎉前言本节我们将介绍 Pytorch 的动态计算图。包括：动态计算图简介计算图中的Function计算图和反向传播叶子节点和非叶子节点计算图在TensorBoard中的可视化 二、🎉动态计算图简介Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Funct... 开源自由，知识无价~@TOC所用到的源代码及书籍+数据集以帮各位小伙伴下载放在文末，自取即可~ 一、🎉前言本节我们将介绍 Pytorch 的动态计算图。包括：动态计算图简介计算图中的Function计算图和反向传播叶子节点和非叶子节点计算图在TensorBoard中的可视化 二、🎉动态计算图简介Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Funct...
- 开源自由，知识无价~@TOC所用到的源代码及书籍+数据集以帮各位小伙伴下载放在文末，自取即可~ 一、🎉前言神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而==深度学习框架==可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。Pytorch一般通过反向传播 backward 方法 实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。除此... 开源自由，知识无价~@TOC所用到的源代码及书籍+数据集以帮各位小伙伴下载放在文末，自取即可~ 一、🎉前言神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而==深度学习框架==可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。Pytorch一般通过反向传播 backward 方法 实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。除此...
- 开源自由，知识无价~@TOC所用到的源代码及书籍+数据集以帮各位小伙伴下载放在文末，自取即可~ 一、🎉前言Pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。本节我们主要介绍张量的数据类型、张量的维度、张量的尺寸、张量和numpy数组等基本概念。文中本章主要介绍一些张量的数据结构相关知识，看懂学会即可。 二、🎉张量的数据类... 开源自由，知识无价~@TOC所用到的源代码及书籍+数据集以帮各位小伙伴下载放在文末，自取即可~ 一、🎉前言Pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。本节我们主要介绍张量的数据类型、张量的维度、张量的尺寸、张量和numpy数组等基本概念。文中本章主要介绍一些张量的数据结构相关知识，看懂学会即可。 二、🎉张量的数据类...
- 开源自由，知识无价~@TOC所用到的源代码及书籍+数据集以帮各位小伙伴下载放在文末，自取即可~ 😁概览 一、 🎉准备数据2020年发生的新冠肺炎疫情灾难给各国人民的生活造成了诸多方面的影响。有的同学是收入上的，有的同学是感情上的，有的同学是心理上的，还有的同学是体重上的。本文基于中国2020年3月之前的疫情数据，建立时间序列RNN模型，对中国的新冠肺炎疫情结束时间进行预测。本次数据建模具... 开源自由，知识无价~@TOC所用到的源代码及书籍+数据集以帮各位小伙伴下载放在文末，自取即可~ 😁概览 一、 🎉准备数据2020年发生的新冠肺炎疫情灾难给各国人民的生活造成了诸多方面的影响。有的同学是收入上的，有的同学是感情上的，有的同学是心理上的，还有的同学是体重上的。本文基于中国2020年3月之前的疫情数据，建立时间序列RNN模型，对中国的新冠肺炎疫情结束时间进行预测。本次数据建模具...
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- 本文介绍了如何在Jetson Nano上使用CSI接口的摄像头。 本文介绍了如何在Jetson Nano上使用CSI接口的摄像头。
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- 开源自由，知识无价~最近读Paper，发现有很多提出的改进和创新都存在很多trick，无法复现。看到一句话，真的很戳搞科研的心，但也很现实：很多的邻域门槛很低，当某一天那些灌水的paper干不过在网络搜出来的东西，那么这波人也就自动消失了。我们到底应不应该花大量的时间阅读那些最新的研究？应该，但更多的时候，它们不配。 🤗前言：torch和torchvision安装由于我是在PyCharm中... 开源自由，知识无价~最近读Paper，发现有很多提出的改进和创新都存在很多trick，无法复现。看到一句话，真的很戳搞科研的心，但也很现实：很多的邻域门槛很低，当某一天那些灌水的paper干不过在网络搜出来的东西，那么这波人也就自动消失了。我们到底应不应该花大量的时间阅读那些最新的研究？应该，但更多的时候，它们不配。 🤗前言：torch和torchvision安装由于我是在PyCharm中...
- 从今天开始不定期学习《20天掌握Pytorch实战》~ 从今天开始不定期学习《20天掌握Pytorch实战》~
- @[toc] 摘要最近，学习了一些模型转化和加速推理的知识，本文是对学习成果的总结。对模型的转化，本文实现了pytorch模型转onnx模型和onnx转TensorRT，在转为TensorRT模型的过程中，实现了模型单精度的压缩。对于加速推理，本文实现GPU环境下的onnxruntime推理、TensorRT动态推理和TensorRT静态推理。希望本文能帮助大家。 环境配置CUDA版本：11... @[toc] 摘要最近，学习了一些模型转化和加速推理的知识，本文是对学习成果的总结。对模型的转化，本文实现了pytorch模型转onnx模型和onnx转TensorRT，在转为TensorRT模型的过程中，实现了模型单精度的压缩。对于加速推理，本文实现GPU环境下的onnxruntime推理、TensorRT动态推理和TensorRT静态推理。希望本文能帮助大家。 环境配置CUDA版本：11...
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- Google提出了移动端模型MobileNet，其核心是采用了深度可分离卷积，其不仅可以降低模型计算复杂度，而且可以大大降低模型大小，适合应用在真实的移动端应用场景。在认识MobileNet之前，我们先了解一下什么是深度可分离卷积，以及和普通卷积的区别。上面的图片展示了普通卷积和分组卷积的不同，下面我们通过具体的例子来看。 普通卷积标准卷积运算量的计算公式：FLOPs=(2×C0×K2−1)... Google提出了移动端模型MobileNet，其核心是采用了深度可分离卷积，其不仅可以降低模型计算复杂度，而且可以大大降低模型大小，适合应用在真实的移动端应用场景。在认识MobileNet之前，我们先了解一下什么是深度可分离卷积，以及和普通卷积的区别。上面的图片展示了普通卷积和分组卷积的不同，下面我们通过具体的例子来看。 普通卷积标准卷积运算量的计算公式：FLOPs=(2×C0×K2−1)...
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