一维PyTorch中的圆形填充 - 腾讯云开发者社区

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WPF 中的圆形不够圆？

WPF 中的圆形不够圆？...：但是我按它说的，换成了 Ellipse，结果同心圆看着还是歪歪扭扭的。...，但还是不圆：不过这个可能是因为 Grid 边长 50，外圈圆形直径 49，但是 StrokeThickness 为 2，有可能超出了，所以外圈直径改为 48（现在想想应该改为最多 46），果然变圆了...，只不过内外圈太挤了：将内圈缩小，没想到又不圆了：尝试在各处设置 UseLayoutRounding="True" ，都于事无补：最后还是只能通过调整尺寸来勉强达到圆形：总结：在 WPF 开发中...，有的时候（特别是尺寸比较小的情况），一些圆形的地方显示出来让人感觉不够圆（不同心）。

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Numpy中的填充，np.pad()

1. numpy.pad 在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息...在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作，具体分析如下： 1）语法结构 pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 返回值：数组...2）参数解释 array——表示需要填充的数组； pad_width——表示每个轴（axis）边缘需要填充的数值数目。...取值为：{sequence, array_like, int} mode——表示填充的方式（取值：str字符串或用户提供的函数）,总共有11种填充模式； 3) 填充方式 ‘constant’——...表示连续填充相同的值，每个轴可以分别指定填充值，constant_values=（x, y）时前面用x填充，后面用y填充，缺省值填充0 ‘edge’——表示用边缘值填充 ‘linear_ramp’—

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batchnorm pytorch_Pytorch中的BatchNorm

前言：本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者...β\gamma, \betaγ,β：分别是仿射中的weightweight\mathrm{weight}weight和biasbias\mathrm{bias}bias，在pytorch中用weight...在pytorch中，用running_mean和running_var表示[5] 在Pytorch中使用 Pytorch中的BatchNorm的API主要有： torch.nn.BatchNorm1d(...num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)1 2 3 4 5 一般来说pytorch中的模型都是继承...这个是期望中的测试阶段的设置，此时BN会用之前训练好的模型中的(假设已经保存下了)running_mean和running_var并且不会对其进行更新。

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“你什么意思”之基于RNN的语义槽填充(Pytorch实现)

概况 1.1 任务口语理解（Spoken Language Understanding, SLU）作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域，其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图。...最后通过槽填充对将每个词填充到对应的槽中："播放[O] / 周杰伦[B-singer] / 的[O] / 稻香[B-song]"。...从上述例子可以看出，通常把领域识别和用户意图检测当做文本分类问题，而把槽填充当做序列标注(Sequence Tagging)问题，也就是把连续序列中每个词赋予相应的语义类别标签。...本次实验的任务就是基于ATIS 数据集进行语义槽填充。...需要说明的是，Pytorch默认的RNN即为Elman-RNN，但是它只支持\(\tanh\)和ReLU两种激活函数。

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Pytorch中的Sequential

春恋慕Pytorch中nn.Sequential是nn.Module的一个子类，Sequential已经实现了forward函数，因此不需要编写forward函数，Sequential会自动进行前向传播...，这要求神经网络前一个模块的输出大小和后一个模块的输入大小是一致的，使用Sequential容器封装神经网络，使得代码更简洁，更结构化，不过这也使得神经网络灵活性变差，比如无法定义自己的forward等...现将https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/add_pooling_layer/文章中的神经网络改写成使用Sequential定义神经网络测试效果。...#便于得知训练中每个阶段网络的输出 step=0 #遍历dataloader中的batch #分batch喂入数据集 for data in dataloader: #获取一组图像，一组标签...色彩有些许差别的原因可能是初始的权重不同而导致的不同，因为我们的卷积核以及池化核中的数据是程序初始随机生成的。

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Openlayers4中图片填充的实现

概述本文讲述如何在Openlayers实现面状要素的图片填充。

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C#使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形

前言本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形。准备工作首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV，这里版本使用Framework4.7.2。...下面是截取矩形的代码，代码中只截取了宽度最大的那个矩形。...图中红线为检测到矩形后，手动画上去的矩形轮廓。使用OPenCV剪切圆形编写矩形剪切函数——CutCircleImage。函数里，我们依然先将图像进行缩放，为了有效的减少检测到的圆形数量。...rectangle);//设置兴趣点—ROI（region of interest ） var clone = srcNewSize.Clone(); CvInvoke.Imwrite("剪切的圆形图片...---------------------------------------------------------------------------------- 到此，C#使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了

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PyTorch 中Datasets And DataLoaders的使用 | PyTorch系列（十二）

文 |AI_study 在这篇文章中，我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。...准备数据构建模型训练模型分析模型的结果在这篇文章中，我们将看到如何使用我们在前一篇文章中创建的dataset 和 data loader对象。...请记住，在前一篇文章中，我们有两个PyTorch对象、Dataset和 DataLoader。 train_set train_loader ?...请记住，在以前的文章中，这些值编码实际的类名或标签。例如，9是短靴，而0是t恤。 ?...要了解更多关于在深度学习中减轻不平衡数据集的方法，请看这篇论文:卷积神经网络中的类不平衡问题的系统研究。

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pytorch中的loss函数_pytorch loss不下降

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1) 两个分布很接近，但是与0和1不接近，loss仍然很大，只适合分类 2)mse只计算两个差异，做回归用的，数据相同，bceloss比mseloss大。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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PyTorch中CNN的Forward方法 | PyTorch系列（十七）

我们通过扩展nn.Module PyTorch基类来创建网络，然后在类构造函数中将网络层定义为类属性。现在，我们需要实现网络的 forward() 方法，最后，我们将准备训练我们的模型。...在深度学习基础知识系列中，我们在有关层的文章中解释说，不是输入或输出层的所有层都称为隐藏层，这就是为什么我们将这些卷积层称为隐藏层。...我们已经了解了所有PyTorch神经网络模块如何具有forward() 方法，并且当我们调用nn.Module的forward() 方法时，有一种特殊的调用方法。...这就是我们在PyTorch中实现神经网络forward方法的方式。 PyTorch在__ call __()方法中运行的额外代码就是我们从不直接调用forward()方法的原因。...如果我们这样做，额外的PyTorch代码将不会被执行。因此，每当我们想要调用forward()方法时，我们都会调用对象实例。这既适用于层，也适用于网络，因为它们都是PyTorch神经网络模块。

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Pytorch | Pytorch中自带的数据计算包——Tensor

今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor，今天我们继续深入Tensor的其他用法。...在上面这个例子当中，我们把原tensor x中的[0, 1]的位置修改成了2，我们print y会发现y当中的元素同样发生了变化。...如果你学过TensorFlow的话，你会发现matmul是TensorFlow当中点乘的api，Pytorch当中沿用了这个命名。可以看到，mm和matmul计算得到的结果是一致的。...我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同，在Numpy当中，我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。...比较好的办法是使用to方法来进行设备转移。将tensor转移到GPU上进行计算可以利用GPU的并发性能提升计算的效率，这是Pytorch当中常用的手段。

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PyTorch中Linear层的原理 | PyTorch系列（十六）

文 |AI_study 原标题：PyTorch Callable Neural Networks - Deep earning In Python Linear 层是如何实现的在上一篇文章中，我们学习了...二、使用PyTorch线性层进行转换让我们看看如何创建一个PyTorch的 Linear 层来完成相同的操作。...我们知道需要一个权重矩阵被用执行这个操作，但是在这个例子中权重矩阵在哪里呢? 我们将权重矩阵放在PyTorch LinearLayer类中，是由PyTorch创建。...这意味着这两个例子中的线性函数是不同的，所以我们使用不同的函数来产生这些输出。 ? 记住权矩阵中的值定义了线性函数。这演示了在训练过程中，随着权重的更新，网络的映射是如何变化的。...这个事实是一个重要的PyTorch概念，因为在我们的层和网络中，__call __()与forward()方法交互的方式是用的。我们不直接调用forward()方法，而是调用对象实例。

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PyTorch中view的用法

相当于numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一样。...我的理解是：把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor。...比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6]，因为它们排成一维向量都是6个元素，所以只要view后面的参数一致，得到的结果都是一样的。...]]])print(a.view(3,2))将会得到：tensor([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]])相当于就是从1，2，3，4，5，6顺序的拿数组来填充需要的形状...但是如果您想得到如下的结果：tensor([[1., 4.], [2., 5.], [3., 6.]])

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PyTorch中的模型创建

最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等编写前向传播，..._ == '_main__': network = NeuralNetwork()# print( network) summary ( network，(10,)) 自定义输入到网络中，...随机失活方法Dropout 当 FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层它通过在训练过程中随机失活一部分神经元...dilation=1, padding_mode=‘zeros’, device=None, dtype=None) 输入：(,,,)或者(,,) 输出：(,,,)或者(,,) 转置卷积是一种卷积神经网络中的操作...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。

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Pytorch中的优化器

今天来探索Pytorch中的优化器，使用优化器来优化参数是反向传播过程中必不可少的一个环节，在得到损失函数对每个参数的梯度之后，通过优化器更新所有参数，来达到反向传播的目的。...春恋慕 Pytorch中的优化器实现在torch.optim包中，其中包含有多种优化算法，官方文档torch.optim。...optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr=0.0001) 构建时填入的参数随着优化器的不同而不同...一个使用优化器的例子： for input, target in dataset: #必须要写的一步，将上一轮循环的梯度信息归零，避免上一步对下一步的影响 optimizer.zero_grad...loss.backward() #根据得到的梯度更新参数 optimizer.step() 优化器的使用很方便并且简洁，查看各个优化器对应的算法时可以查看官方文档。

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Pytorch中DataLoader的使用

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...前言最近开始接触pytorch，从跑别人写好的代码开始，今天需要把输入数据根据每个batch的最长输入数据，填充到一样的长度（之前是将所有的数据直接填充到一样的长度再输入）。...加载数据 pytorch中加载数据的顺序是： ①创建一个dataset对象 ②创建一个dataloader对象 ③循环dataloader对象，将data,label拿到模型中去训练 dataset...(dataset, batch_size = 2, shuffle=True,collate_fn = mycollate) 下面是将每个batch的数据填充到该batch的最大长度 def mycollate...if len(i[2])>max_len: max_len = len(i[2]) print(max_len) # 填充

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pytorch中的线性回归

pytorch中的线性回归简介：线性回归是一种基本的机器学习模型，用于建立输入特征与连续输出之间的关系。...它假设输入特征与输出之间的关系是线性的，并且尝试找到最佳的线性拟合，以最小化预测值与真实值之间的差距。...我们的目标是找到最佳的 W 和 b ，使得预测值 \hat{Y} 与真实值 Y 之间的误差最小化。...通常使用最小化均方误差（Mean Squared Error，MSE）来衡量预测值与真实值之间的差距。实现线性回归在 PyTorch 中，我们可以利用自动求导功能和优化器来实现线性回归模型。...下面是一个简单的线性回归示例代码：我们的目的是：预测输入特征X与对应的真实标签Y之间的关系。

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Pytorch中的.backward()方法

PyTorch的主要功能和特点之一就是backword函数，我知道一些基本的导数: Let, F = a*b Where, a = 10 b = 10∂F/∂a = b => ∂F/∂a = 20 ∂...F/∂b = a => ∂F/∂b = 10 让我们在PyTorch中实现: ?...RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 在文档中写道：当我们调用张量的反向函数时，如果张量是非标量(即它的数据有不止一个元素...这里F是非标量张量所以我们需要把梯度参数传递给和张量F维数相同的反向传播函数 ? 在上面的代码示例中，将梯度参数传递给backword函数并给出了所需的梯度值a和b。...但是了解这些特殊的情况，这有助于了解更多关于pytorch的功能，万一那天用上了呢，对吧。

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PyTorch中的梯度累积

这就是梯度累加（Gradient Accumulation）技术了以PyTorch为例，正常来说，一个神经网络的训练过程如下： for idx, (x, y) in enumerate(train_loader...batch_size=64结果爆显存了，那么不妨设置batch_size=16，然后定义一个变量accum_steps=4，每个mini-batch仍然正常前向传播以及反向传播，但是反向传播之后并不进行梯度清零，因为PyTorch...中的loss.backward()执行的是梯度累加的操作，所以当你调用4次loss.backward()后，这4个mini-batch的梯度都会累加起来。...通过这种延迟更新的手段，可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？

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PyTorch 中的自动求导

PyTorch 中的自动求导简介：自动求导是 PyTorch 中的一个核心概念，它使得神经网络的训练过程变得更加高效和简单。...在传统的深度学习框架中，如 TensorFlow，开发者需要手动编写神经网络的反向传播算法，来计算损失函数对每个参数的梯度。这种方式繁琐且容易出错。...而 PyTorch 的自动求导机制使得这一过程变得更加简单和直观。如何使用自动求导？在 PyTorch 中，可以通过设置 requires_grad=True 来指定张量需要被追踪其梯度。...在PyTorch中，创建张量并追踪其梯度意味着你告诉PyTorch跟踪该张量的计算历史，并允许自动计算关于该张量的梯度。...这对于训练神经网络特别有用，因为在反向传播过程中，PyTorch可以使用这些梯度来更新模型的参数。

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