PyTorch中计算KL散度详解

首先简单介绍一下KL散度(具体的可以在各种技术博客看到讲解,我这里不做重点讨论)。从名称可以看出来,它并不是严格意义上的距离(所以才叫做散度~),原因是它并不满足距离的对称性,为了弥补这种缺陷,出现了JS散度(这就是另一个故事了…)DKL(P∣∣Q)=∑i=1Npilog⁡piqi=∑i=1Npi∗

densenet的网络结构和实现代码总结(torch)

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嵌入式学深度学习:1、Pytorch框架搭建

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4、nerf(pytorch)

nerf-pytorch

基于PyTorch+LSTM的交通客流预测(时间序列分析)

将深度学习与交通客流时间分布特征相结合,能够有效地揭示轨道交通客流量的变化趋势。本文将使用LSTM进行较为客观的客流量预测数据统计,并通过深度学习将预测结果应用于实践之中对轨道交通发车频次进行合理优化。

【已解决】nvidia-smi不显示正在使用GPU的进程

本文探究nvidia-smi不显示正在使用GPU的进程的原因并予以解决

Windows下Pytorch3d的安装方法

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Win10 + CUDA11.7+pytorch手动安装-2.0版本

利用anaconda安装pytorch环境,2022年更新。

Pytorch中的grid_sample算子功能解析

近期在一个模型从pytorch迁移到mindspore框架中遇到一个算子适配问题,pytorch中的grid_sample在mindspore中没有对应的算子,需要考虑自定义实现。查找pytorch官网发现grid_sample是一种特殊的采样算法。调用接口为:torch.nn.functional

解决pytorch中Dataloader读取数据太慢的问题

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、造成的原因二、查找不匹配的原因三、解决方法四、使用方法后言前言最近在使用pytorch框架进行模型训练时遇到一个性能问题,即数据读取的速度远远大于GPU训练的速度,导致整个训练流程中有大部分时间都在等待数据发送到GPU,

手把手实战PyTorch手写数据集MNIST识别项目全流程

手把手实战PyTorch手写数据集MNIST识别项目全流程MNIST手写数据集是跑深度学习模型中很基础的、几乎所有初学者都会用到的数据集,认真领悟手写数据集的识别过程对于深度学习框架有着弥足重要的意义。然而目前各类文章中关于项目完全实战的记录较少,无法满足广大初学者的要求,故本文受B站Tommy启发

Pytorch教程入门系列11----模型评估

本文介绍了常用评估模型的方法,及使用方法,帮助初学者快速上手

YoloV5 的ros功能包

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注意力机制(SE,ECA,CBAM,SKNet, scSE,Non-Local,GCNet) Pytorch代码

介绍在CNN中的常见的三种注意力机制,并且提供了Pytorch代码2023.3.2新增SKNet代码,同是修改SkNet在测试时不报错,但是在反向传播中报错的情况。2023.3.10 新增scSE注意力代码2023.3.11 新增Non-Local Net代码2023.3.13 新增GCNet代码

Pytorch复习笔记--导出Onnx模型为动态输入和静态输入

当使用 Pytorch 将网络导出为 Onnx 模型格式时,可以导出为动态输入和静态输入两种方式。动态输入即模型输入数据的部分维度是动态的,可以由用户在使用模型时自主设定;静态输入即模型输入数据的维度是静态的,不能够改变,当用户使用模型时只能输入指定维度的数据进行推理。在以下代码中,定义了一个网络,

【Pytorch】torch. matmul()

Hello!ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称:海轰标签:程序猿|C++选手|学生简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,获得过国家奖学金,有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!唯有努力💪本文仅记录自己感兴趣的内容文章仅作为个人学习笔

图注意网络GAT理解及Pytorch代码实现【PyGAT代码详细注释】

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