在pytorch中从附近的像素创建新通道 - 腾讯云开发者社区

有时候我们希望找到一个提交历史，然后从这个提交历史中创建一个分支。很多人应该都会使用命令行工具来做，其实 IDEA 已经帮你做了。IDEA首先在 IDEA 中找到 Git，然后找到你的提交历史。...在找到提交历史后，可以选择鼠标的右键。然后选择新分支。你就可以从当前的提交历史中来创建一个新的分支了。Source Tree使用 SourceTree 也是一样的。...通过在提交历史中单击右键，然后选择分支，你就可在当前指定的提交历史中来创建一个新的分支了。https://www.ossez.com/t/git/13981

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mongoDB设置权限登陆后，在keystonejs中创建新的数据库连接实例

# 问题 mongoDB的默认登陆时无密码登陆的，为了安全起见，需要给mongoDB设置权限登录，但是keystoneJS默认是无密码登陆的，这是需要修改配置来解决问题 # 解决在keystone.js...brand': 'recoluan', 'mongo': 'mongodb://user:password@host:port/dbName', }); 1 2 3 4 5 复制这里需要注意的是...，mongoDB在设置权限登录的时候，首先必须设置一个权限最大的主账户，它用来增删其他普通账户，记住，这个主账户时无法用来设置mongo对象的，你需要用这个主账户创建一个数据库（下面称“dbName...”），然后在这个dbName上再创建一个可读写dbName的普通账户，这个普通账户的user和password和dbName用来配置mongo对象

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PyTorch入门笔记-拼接cat函数

张量的合并可以使用拼接（Concatenate）和堆叠（Stack）操作实现，其中拼接操作不会产生新的维度，仅在现有维度上合并，而堆叠会创建新的维度。...选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量，取决于具体的场景是否需要创建新维度。...拼接在 PyTorch 中，可以通过 torch.cat(tensors, dim = 0) 函数拼接张量，其中参数 tensor 保存了所有需要合并张量的序列（任何Python的序列对象，比如列表、...以包含批量维度的图像张量为例，设张量 A 保存了 4 张，长和宽为 32 的三通道像素矩阵，则张量 A 的形状为 [4, 3, 32, 32]（PyTorch将通道维度放在前面，即 (batch_size...同样的方式，张量 B 保存了另外 5 张，长和宽为 32 的三通道像素矩阵，张量 B 的形状为 [5, 3, 32, 32]。

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数据归一化处理transforms.Normalize（）

：（1）据我所知，归一化就是要把图片3个通道中的数据整理到[-1, 1]区间。...（2）RGB单个通道的值是[0, 255]，所以一个通道的均值应该在127附近才对。...RGB）（3）针对第三个问题：[0.485, 0.456, 0.406]这一组平均值是从imagenet训练集中抽样算出来的。...Normalize()是对数据按通道进行标准化，即减去均值，再除以方差解答：别人的解答：数据如果分布在(0,1)之间，可能实际的bias，就是神经网络的输入b会比较大，而模型初始化时b=0的，这样会导致神经网络收敛比较慢...)中的mean和std参数—解惑 pytorch的transform中ToTensor接着Normalize 另外这篇包含数据增强部分： Pytorch框架学习（6）——transforms与normalize

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PyTorch入门笔记-索引和切片

索引和切片操作可以帮助我们快速提取张量中的部分数据。 1. 基本索引 PyTorch 支持与 Python 和 NumPy 类似的基本索引操作，PyTorch 中的基本索引可以通过整数值来索引张量。...[k]中的每一个[]都表示张量的一个维度，从左边开始维度依次增加，而[]中的元素值代表对应维度的索引号，「此时的索引号可以为负数，相当于从后向前索引。」...以形状为 [4, 3, 28, 28] 的图片张量为例，在 PyTorch 中图片张量的格式为 [batch_size, channel, width, hight]，[4, 3, 28, 28] 的图片张量表示...如 x[0,::] 表示读取第一张图片的的所有通道的像素矩阵，其中::表示在通道维度上读取所有RGB三个通道，它等价于 x[0] 的写法。通常为了简洁，将::简写成单个冒号。...] 「还有点需要注意，在 PyTorch 中切片索引中的步长不能小于0，即不能为负数。」

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Pytorch深度学习实战教程（一）：开启炼丹模式，语义分割基础与环境搭建

因为上图有5个类别，所以网络输出的通道数也为5，如下图所示：如上图所示，预测的结果可以通过对每个像素在深度上求argmax的方式被整合到一张分割图中。...其他通道也是如此，并且不存在同一个像素点在两个以上的通道均为1的情况。因此，通过argmax就找到每个像素点的最大索引通道值。...在Anaconda Prompt中输入： conda create -n your_name jupyter notebook 这句话的意思是创建一个名字为your_name的虚拟环境，并且这个虚拟环境额外安装...在jack环境中安装cuDNN： conda install cudnn 安装cuDNN好后，安装Pytorch，打开Pytorch官网：点击查看根据自己的环境选择，选择好后，网页会自动给出需要运行的指令...CUDA版本查看方法，在命令行中输入nvidia-smi：确定好版本后，就可以通过Pytorch官网提供的指令安装GPU版本的Pytorch了。至此，基础的环境搭建已经完成，恭喜。

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讲解PyTorch ToTensor解读

除了上述操作，ToTensor 函数还会将像素值从范围 [0, 255] 归一化到范围 [0.0, 1.0]。...这个归一化过程非常重要，因为在深度学习模型中，通常需要将数据进行归一化处理以提高模型的稳定性和训练效果。...，我们成功将输入数据转换为张量的形式，并可以继续在 PyTorch 中进行深度学习任务的处理和训练。...例如，一些图像增强技术可能需要使用原始图像的原始像素范围，而不是 [0, 1]。通道顺序的改变：ToTensor 函数默认将图像的通道顺序由原始的RGB（红绿蓝）改变为了BGR（蓝绿红）顺序。...这是因为在PyTorch中，预训练的深度学习模型通常使用BGR顺序进行训练，所以进行图像预处理时常常需要调整通道顺序。

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强的离谱，16个Pytorch核心操作！！

后面再继续分享更多的pytorch的内容。建议大家一定要好好看看这部分，在平常的使用中，既多又重要！！...当然在 PyTorch 中，转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强，使其适用于深度学习模型的训练和推理。...可以是负数，表示从最后一个维度开始计数。 unsqueeze() 返回的是一个新的张量，不会修改原始张量。插入的新维度大小为1。 unsqueeze() 可以用于在张量中的任何位置插入新维度。...masked_select() torch.masked_select() 是 PyTorch 中用于根据掩码从输入张量中选择元素的函数。它会返回一个新的张量，其中包含满足掩码条件的元素。...像素值缩放：将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。

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强的离谱，16个Pytorch核心操作！！

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CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...展平张量的特定轴在CNN输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）》，我们了解了一个卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批量大小，一个用于颜色通道...因为我们沿着一个新的轴有三个张量，我们知道这个轴的长度应该是3，实际上，我们可以从形状中看到我们有3个高和宽都是4的张量。想知道stack() 方法是如何工作的吗?...> t[0][0][0] tensor([1, 1, 1, 1]) 我们在第一图像的第一颜色通道的第一行中有第一个像素值。 > t[0][0][0][0] tensor(1) 二、扁平化张量好。...由于我们需要对批处理张量中的每个图像进行单独的预测，因此此扁平化的批次在我们的CNN中无法很好地起作用，现在我们一团糟。解决方案是在保持batch 轴不变的情况下使每个图像变平。

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PyTorch, 16个超强转换函数总结 ! !

本文介绍了关于pytorch的转换函数。在平常的使用中又多又重要 ! 当然,在Pytorch中,转换函数的意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强,使其适用于深度学习模型的训练和推理。...y = x.permute(2, 0, 1).contiguous() permute() 在深度学习中的常见用途包括在处理图像数据时交换通道维度,或者在神经网络中调整输入数据的维度以适应模型的期望输入...masked_select() torch.masked_select() 是 PyTorch 中用于根据掩码从输入张量中选择元素的函数。它会返回一个新的张量，其中包含满足掩码条件的元素。...像素值缩放: 将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。...我们可以使用下面公式将一个像素的 RGB 值分离出来，得到三个独立的通道图数据：红色通道 (R): 绿色通道 (G): 蓝色通道 (B): 上述代码的具体实现，在下面的第3条。

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PyTorch 深度学习（GPT 重译）（三）

物理学中第三难的问题是找到一种合适的葡萄酒来庆祝发现。从第四章加载葡萄酒数据，并创建一个具有适当数量输入参数的新模型。训练所需时间与我们一直在使用的温度数据相比需要多长时间？...我们还说过，如果我们想要识别与对象对应的模式，比如天空中的飞机，我们可能需要查看附近像素的排列方式，而不太关心远离彼此的像素如何组合。...图 8.3 零填充以保持输出中的图像大小然而，PyTorch 给了我们填充图像的可能性，通过在边界周围创建幽灵像素，这些像素在卷积方面的值为零。图 8.3 展示了填充的效果。...在 ResNet 中，初始卷积从 147 个元素（3 个通道 × 7 × 7 核大小）生成 64 个通道。...我们只解决了问题的一部分，因为还有一些有趣的未知问题我们仍然需要面对。其中一个是从较大图像中挑选出鸟或飞机。在图像中创建物体周围的边界框是我们这种模型无法做到的。

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Pytorch，16个超强转换函数全总结！！

建议大家一定要好好看看这部分，在平常的使用中，既多又重要！！当然在 PyTorch 中，转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强，使其适用于深度学习模型的训练和推理。...可以是负数，表示从最后一个维度开始计数。 unsqueeze() 返回的是一个新的张量，不会修改原始张量。插入的新维度大小为1。 unsqueeze() 可以用于在张量中的任何位置插入新维度。...可以是负数，表示从最后一个维度开始计数。 flip() 返回的是一个新的张量，不会修改原始张量。在翻转时，元素的相对顺序会发生变化。...masked_select() torch.masked_select() 是 PyTorch 中用于根据掩码从输入张量中选择元素的函数。它会返回一个新的张量，其中包含满足掩码条件的元素。...像素值缩放：将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。

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14 | 用简单的卷积神经网络处理图像会发生什么

看不懂没关系，只要你理解了我上面说的那段话就好。我们把一个点周围点的数据都加到这个点上生成的新数据就表示它已经获得了它周围图像的加持。...#传入的第一个3是单个卷积核处理数据的维度，我们的图像是RGB 三通道所以是3 #传入的第二个16是卷积核的通道数，我理解就是不同卷积核的数量，每一个卷积核可能会有不同的权重值，这样可以捕获到不同的图像特征...在PyTorch提供的包中，我们只需要添加一个参数就可以完成填充操作，这里需要注意的是，填充的大小跟我们使用的卷积核大小有关系，如果我们使用的卷积核为 5 × 5，那我们应该填充2格。...conv.weight.fill_(1.0 / 9.0) 通过上面的这个卷积操作，我们得到的每一个新的像素点就是之前这一圈所有点的均值，这时候图片就像摸匀的调色盘，出现了一种朦胧美。...就是让竖向的差异变得更加明显。从输出的图像可以看到一些竖直的条纹，这图片太模糊了，你可以找一些更清楚的图像来试试效果。

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Part3-2.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（补档）

我们还需要进行裁切掉左右的干扰图标，同时，为了后续的深度学习训练，我从1920x1080像素裁剪到了一个合适的大小：512x512像素。...在我们的项目中，类别(class)就是9种建筑年代，未知年代文件夹是在selenium中爬取时遗留的文件，需要手动删除：街景图像目录结构所以，我们根据从建筑足迹中传递到url文件中bouwjaar年代标签...：首先使用numpy.bincount(pred.flatten())用于统计数组中每个元素出现次数： # 计算每个类别的像素数，并获取从多到少的排序 class_counts = np.bincount...比如在被包围的建筑中，街景图代表的是临街建筑，在目前的方法中，最短距离、语义分割的筛选方式都未能将其筛选出来：被包围的建筑的街景都是它附近的临街建筑以下是可能的解决方式：在python中初步处理BAG...] 额外阅读一些语义分割模型： Deeplab V3+在城市研究中的最新应用：Cites期刊中有一篇论文：《基于深度学习方法分析步行环境对附近商业地产价值的影响》[22]中用到了Deeplab V3+

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Part3-2.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（补档）

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【他山之石】三个优秀的PyTorch实现语义分割框架

全卷积神经网络语义分割能对图像中的每个像素分类。全卷积网络 (fully convolutional network，FCN) 采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。...因此，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：给定空间维上的位置，通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。...因此，模型输出与输入图像的高和宽相同，且最终输出的通道包含了该空间位置像素的类别预测。...请注意，映射后的 ′ 和 ′ 是实数。然后，在输入图像上找到离坐标 (′,′) 最近的4个像素。...，因为我们使用转置卷积层的通道来预测像素的类别，所以在损失计算中通道维是指定的。

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CV学习笔记（五）：ROI与泛洪填充

在这篇文章里我们将会学习ROI与泛洪填充一：ROI ROI(region of interest),中文翻译过来就是感兴趣区域，在机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域...现在我们使用OpenCV来进行实操：在代码中，我们选择选择50:180行、100:220列区域作为截取对象，首先先生成灰度图，这里的灰度图是单通道图像，后续将单通道图像转换为三通道RGB灰度图，...算法的原理很简单，就是从一个点开始附近像素点，填充成新的颜色，直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止。泛红填充实现最常见有四邻域像素填充法，八邻域像素填充法，基于扫描线的像素填充方法。...，因为当从0行0列开始泛洪填充扫描时，mask多出来的2可以保证扫描的边界上的像素都会被处理。...newVal参数表示在重绘区域像素的新值。 loDiff参数表示当前观察像素值与其部件邻域像素值或待加入该组件的种子像素之间的亮度或颜色之负差的最大值。

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CV学习笔记（五）：ROI与泛洪填充

在这篇文章里我们将会学习ROI与泛洪填充一：ROI ROI(region of interest),中文翻译过来就是感兴趣区域，在机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域...在代码中，我们选择选择50:180行、100:220列区域作为截取对象，首先先生成灰度图，这里的灰度图是单通道图像，后续将单通道图像转换为三通道RGB灰度图，因为只有三通道的backface才可以赋给三通道的...算法的原理很简单，就是从一个点开始附近像素点，填充成新的颜色，直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止。泛红填充实现最常见有四邻域像素填充法，八邻域像素填充法，基于扫描线的像素填充方法。...在代码里，有几个点需要注意 1：我们设置的图片（mask）都是为uin8类型的单通道阵列，另外为何mask中需要＋2，因为当从0行0列开始泛洪填充扫描时，mask多出来的2可以保证扫描的边界上的像素都会被处理...newVal参数表示在重绘区域像素的新值。 loDiff参数表示当前观察像素值与其部件邻域像素值或待加入该组件的种子像素之间的亮度或颜色之负差的最大值。

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broadcasting(自动扩展)与合并分割（上）

boradcasting的实现主要有以下两个步骤点：（1）先从最小的维度上进行匹配，如果没有则会在前面插入一个新的维度。（2）将新加的维度扩展成需要的维度。...，维度的意义依次为[图片数量，单张图片的通道，单张图片的高，单张图片的宽]，因此按照其意义一般将图片矩阵从左向右的顺序定义为大维度至小维度。...(2) +[3, 1, 1] ：对每个channel通道上都叠加一个像素值，如RGB通道，弥补某一属性。 (3) +[1, 1, 1, 1] ：对所有照片都加一数值，进行抬高等扩展过程。...与.cat相对应的是.stack，.stack也可以完成.cat的相关操作，但是会创建一个新的维度。...3通道、28*28像素点的照片，通过stack操作在batch_size上将两组数据合并，成了两张照片。

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Git 如何从特定的提交中创建一个新的分支

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