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
深度学习之bottleneck layer
一、bottleneck layery中文名称：瓶颈层。我初次接触也就是在残差网络中。一般在较深的网络中，如resnet101中使用。一般的结构如下：其中两个1X1fliter分别用于降低和升高特征维度，主要目的是为了减少参数的数量，从而减少计算量，且在降维之后可以更加有效、直观地进行数据的训练和特
【nn.LSTM详解】
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MSRN（多尺度超分辨率重建）
MSRN网络结构
ChatGPT底层原理及教程
GPT（Generative Pre-training Transformer，生成预训练变压器）是由OpenAI在2018年开发的一种语言模型【和Bert是类似的】，在广泛的自然语言处理任务中取得了最先进的结果。它最初由Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim S
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，
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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MobileViT、MobileViTv2、MobileViTv3学习笔记（自用）
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Unet++语义分割网络（网络结构分析+代码分析）
Unet++是一个非常经典又易于学习的语义分割网络，非常值得前期研究一下。本文从网络结构还有代码解析两个方面，分享Unet++网络思想。
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍MINIST``Size:`` 28×28 灰度手写数字图像；``Num:`` 训练集 60000 和 测试集 10000，一共70000张图片；``Classes:`` 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9；具体介绍了数据集的读取与可视化操作等...
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
BatchNorm详解
引言：前几天被同事问到了一个问题：当batch_size=1时，Batch Normalization还有没有意义，没有说出个所以然，才意识到自己从来不好好读过BN的论文（Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reduc
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，
将yolov5中的PANet层改为BiFPN
本文以YOLOv5-6.1版本1.修改common.py,在common.py后加入如下代码# 结合BiFPN 设置可学习参数 学习不同分支的权重# 两个分支add操作class BiFPN_Add2(nn.Module): def __init__(self, c1, c2):
IoU Loss综述（IOU,GIOU,CIOU,EIOU,SIOU,WIOU）
边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。
90+个各种疾病相关医疗数据集
含新冠、传染病、医学图像等
图注意网络GAT理解及Pytorch代码实现【PyGAT代码详细注释】
对GAT的Pytorch版本PyGAT进行注释，包括Cora数据集的处理和使用！
如何计算Bert模型的参数量
如何计算Bert模型的参数量
模型部署入门教程（三）：PyTorch 转 ONNX 详解
OpenMMLab：模型部署系列教程（一）：模型部署简介OpenMMLab：模型部署系列教程（二）：解决模型部署中的难题知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX
