【深度强化学习】(7) SAC 模型解析，附Pytorch完整代码
Deepmind 提出的 SAC (Soft Actor Critic) 算法是一种基于最大熵的无模型的深度强化学习算法，适合于真实世界的机器人学习技能。SAC 算法的效率非常高，它解决了离散动作空间和连续性动作空间的强化学习问题。SAC 算法在以最大化未来累积奖励的基础上引入了最大熵的概念，加入熵
推荐系统笔记（一）：BPR Loss个性化推荐
在常规的推荐系统统计算法中，我们通常是通过现有数据集去计算获取用户对所有商品的得分，但大多情况下我们只需要关系极少数的商品的优先级，而不是所有的商品的排序，并且一些基于矩阵分解和KNN的推荐算法，是没有对排序方法进行优化的，而BPR损失函数能够满足我们的需求。（1）BPR的出发点是优化用户对商品的偏
Pytorch中loss.backward()和torch.autograd.grad的使用和区别(通俗易懂)
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【记录】torch.nn.CrossEntropyLoss报错及解决
不然softmax无法计算，及model的output channel = class number。假设传入torch.nn.CrossEntropyLoss的参数为。根据官网文档，如果直接使用class进行分类，pred的维度应该是。注意在网络输出的channel中加入。，label的维度应该是
深度学习之concatenate和elementwise操作（二）
一、深度学习里面的element-wise特征相乘和相加到底有什么区别？很多深度学习模型在设计时，中间特征在分支处理后，然后可能会采用element-wise相乘或相加，不知道这个乘和加的细微区别？答：相加的两个tensor通常都是具有特征意义的tensor，相乘的话，一般来说，其中一个tensor
【Pytorch深度学习50篇】·······第六篇：【常见损失函数篇】-----BCELoss及其变种
新年新气象，兄弟们新年快乐。撒花！！！之前我们的项目已经讲过了常见的4种深度学习任务（当然还有一些没有接触到的，例如GAN和今年大红的Transformer），今天这个blog我们就来谈谈一谈常见的损失函数。损失函数的更新也是非常的快，各位大佬的想法也是层出不穷，我们站在巨人的肩膀上，就可以看的更远
Ubantu 系统cuda升级到指定版本
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(学习笔记一)基于YOLOv5的车辆检测项目
基于YOLOv5的车辆识别项目测试报告1.YOLOv5模型简介YOLO能实现图像或视频中物体的快速识别，在相同的识别类别范围和识别准确率条件下，YOLO识别速度最快。YOLO有多种模型，其中最新的为V5，V5的特点是速度更快，识别准确率更高，权重文件更小，可以搭载在配置更低的移动设备上。本次测试采用
网络模型的参数量和FLOPs的计算 Pytorch
如果把torchstat包中的一行程序进行一点点改动，那么这个包可以用来统计全连接神经网络的参数量和计算量。当然手动计算全连接神经网络的参数量和计算量也很快 =_=。进入torchstat源代码之后，如下图所示，注释掉圈红的地方，就可以用torchstat包统计全连接神经网络的参数量和计算量了。包，
pytorch lightning最简上手
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【Pytorch】torch.nn.init.xavier_uniform_()
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
MMOCR之多模态融合ABINET文字识别
今天是和大家继续分享MMOCR之ABINET文字识别。主要是一个独立自治多模态融合的思想。用文本模型提升模型整体的精度。视觉模型可以看做是先验信息，通过文本模型进行矫正。最后融合在一起，输出最终的结果，非常有新意。......
pytorch获得模型的参数量和模型的大小
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如何部署一个自己的AI绘图
目前AI绘图只支持N卡，显存最少4G，部署的时候一定要注意设备的配置
张量——Pytorch中Tensor的维度，形状，意义
搬运一篇文章！阅读原文在深度学习里，Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array）。而Tensor的目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。对Pytorch中的tensor人工读取维度和形状的时候总是很别扭，故作此文加深一下对tensor维度，形状以及各维度意义的理解
Vitis-AI量化编译YOLOv5（Pytorch框架）并部署ZCU104（一）
Vitis-AI进行量化编译
FPN细节剖析以及pytorch代码实现
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模型初始化与随机种子——Pytorch 炼丹技巧（随手记）
模型参数的默认初始化方式和自定义初始化方式，以及通过设置随机种子让每次实验的模型初始化参数保持一致
训练自己的GPT2-Chinese模型
基于GPT2-Chinese训练中文文本模型
Pytorch深度学习实战3-5：详解计算图与自动微分机(附实例)
本文详细介绍Pytorch中计算图的底层原理，讲解基于计算图的前向传播和反向传播，Pytorch自动微分原理以及梯度缓存、参数冻结等技巧
