补充知识：关于pytorch中BN层（具体实现）的一些小细节 最近在做目标检测，需要把训好的模型放到嵌入式设备上跑前向，因此得把各种层的实现都用C手撸一遍，，，此为背景。...一开始我以为是pytorch把BN层的计算简化成weight * X + bias，但马上反应过来应该没这么简单，因为pytorch中只有可学习的参数才称为parameter。...层实现并没有不同。...再吐槽一下，在网上搜“pytorch bn层”出来的全是关于这一层怎么用的、初始化时要输入哪些参数，没找到一个pytorch中BN层是怎么实现的，，， 众所周知，BN层的输出Y与输入X之间的关系是：Y...以上这篇可视化pytorch 模型中不同BN层的running mean曲线实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Helm Chart 包的时候有必要考虑到对不同版本的 Kubernetes 进行兼容。...要实现对不同版本的兼容核心就是利用 Helm Chart 模板提供的内置对象 Capabilities，该对象提供了关于 Kubernetes 集群支持功能的信息，包括如下特性： Capabilities.APIVersions...版本使用方式基本一致，但是和前面的 extensions/v1beta1 这个版本在使用上有很大的不同，资源对象的属性上有一定的区别，所以要兼容不同的版本，我们就需要对模板中的 Ingress 对象做兼容处理...，首先我们在 Chart 包的 _helpers.tpl 文件中添加几个用于判断集群版本或 API 的命名模板： {{/* Allow KubeVersion to be overridden. */}...，这样我们定义的这个 Chart 模板就可以兼容 Kubernetes 的不同版本了，如果还有其他版本之间的差异，我们也可以分别判断进行定义即可，对于其他的资源对象，比如 Deployment 也可以用同样的方式进行兼容
在图像处理中，卷积滤波器的选择范围非常广，每种类型的滤波器（比如Sobel算子、Canny算子等）都有助于从输入图像中提取不同的方面或者特征，比如水平、垂直、边缘或对角线等特征。...而在CNN中，不同的特征是通过卷积在训练过程中自动学习得到的filter的权重得到的。卷积具有权重共享和平移不变性的优点。 下图是一个单filter的卷积的示意图： ?...Grouped Convolutions 组卷积最初是在AlexNet中提出的，之后被大量应用在ResNeXt网络结构中，提出的动机就是通过将feature 划分为不同的组来降低模型计算复杂度。...由于卷积被分为几个不同的组，每个组的计算就可以分配给不同的GPU核心来进行计算。这种结构的设计更符合GPU并行计算的要求，这也能解释为何ResNeXt在GPU上效率要高于Inception模块。...上图中浅绿色的正方形块代表Dilated Convolution对应的感受野, 颜色越深代表其被覆盖的次数越多。
尽管已取得了出色的性能，但仍很少探索针对不同相邻节点的权重学习。在这项工作中，我们提出了一个新颖的图网络层，称为Node2Seq，以学习具有针对不同相邻节点的可训练权重的节点嵌入。...对于目标节点，我们的方法通过注意力机制对其相邻节点进行排序，然后采用一维卷积神经网络（CNN）启用用于信息聚合的显式权重。此外，我们建议基于注意力得分以自适应方式将非本地信息纳入特征学习。...实验结果证明了我们提出的Node2Seq层的有效性，并表明提出的自适应非本地信息学习可以提高特征学习的性能。 ? ? ?...我们从理论上分析了泛化性能，并提出了一种轻量级的正规化term，该term避免了大规模的节点表示范式和它们之间的高方差，从而提高了泛化性能。...我们的实验结果进一步验证了该正则项显着提高了跨不同节点相似性定义的表示质量，并且胜过了最新技术。 ?
在社区运行一段时间以后，我们可能需要对社区的内容进行调整。 这篇文章介绍了如何在 Discourse 中批量从一个分类移动到另一个分类。...例如，我们需要将下面的主题批量从当前的分类中移动到另外一个叫做 数据库 的分类中。 操作步骤 下面描述了相关的步骤。 选择 选择你需要移动的主题。...批量操作 当你选择批量操作以后，当前的浏览器界面就会弹出一个小对话框。 在这个小对话框中，你可以选择设置分类。 选择设置分类 在随后的界面中，选择设置的分类。 然后保存就可以了。...经过上面的步骤就可以完成对主题的分类的批量移动了。 需要注意的是，主题分类的批量移动不会修改当前主题的的排序，如果你使用编辑方式在主题内调整分类的话，那么调整的主题分类将会排序到第一位。...这是因为在主题内对分类的调整方式等于修改了主题，Discourse 对主题的修改是会更新主题修改日期的，在 Discourse 首页中对页面的排序是按照主题修改后的时间进行排序的，因此会将修改后的主题排序在最前面
我是坚果，如果你迷惘，不妨看看码农的轨迹 Flutter 可用于创建漂亮的 UI。因此，在今天的文章中，我们将看到如何在应用程序中创建不同的渐变 。...decoration: BoxDecoration( gradient: ), ), 现在我们在 Flutter 中有不同类型的渐变...Alignment.centerRight, colors: [Colors.deepOrange, Colors.yellow.shade300])), 在 Flutter 中创建渐变的完整示例代码...Colors.deepOrange, Colors.yellow.shade300])), ), )); } } 输出： img img 结论： 通过这种方式，我们学习了如何在...Flutter 中获得不同类型的渐变。
避免每个 ResourceTest 都初始化启动 Application，造成运行速度变慢。...其实道理很简单，maven 中定义的 properties 全是给 maven 自己（包含各类插件）用的，它并不会传递给应用程序使用。...---- 备注 properties 中 spring.profiles.active 的另外用途 只要 maven 的 properties 中定义了 spring.profiles.active...说白了，就是在 copy 资源文件的时候，同时帮你把文件中的变量（占位符）替换成真实的值。而这里就是通过#来规定变量格式的！...换句话说，在文件中只要是以#开头和结尾的字符串都会被替换掉（变量有定义的情况下；否则保持原样）。
主要原因之一是权重的随机初始化，均值在零、L1 和 L2 正则化附近。结果，模型中的权重总是在零左右，因此更深的层也无法学习恒等映射。 这里出现了跳跃连接的概念，它使我们能够训练非常深的神经网络。...引入跳跃连接是为了解决不同架构中的不同问题。在 ResNets 的情况下，跳跃连接解决了我们之前解决的退化问题，而在 DenseNets 的情况下，它确保了特征的可重用性。...跳跃连接的变体 在本节中，我们将看到不同架构中跳跃连接的变体。跳跃连接可以在神经网络中以两种基本方式使用：加法和串联。 残差网络（ResNets） 残差网络是由 He 等人提出的。...让我们实现一个讨论过的架构块以及如何在 PyTorch 中加载和使用它们！ 跳跃连接的实现 在本节中，我们将从头开始使用 Skip Connections 构建 ResNets 和 DesNets。...ResNet – 残差块 首先，我们将使用跳跃连接实现一个残差块。PyTorch 是首选，因为它具有超酷的特性——面向对象的结构。
梯度消失问题定义 梯度消失问题发生在神经网络的反向传播过程中，具体表现为网络中某些权重的梯度接近或变为零。这导致这些权重几乎不会更新，从而阻碍了网络的训练。...初始化方法 权重初始化不当也可能导致梯度消失。例如，如果初始化权重过小，那么激活函数的输出和梯度都可能非常小。 网络深度 网络越深，梯度在反向传播过程中经过的层就越多，导致梯度消失问题更加严重。...合适的权重初始化：如He初始化或Glorot初始化。 使用短接结构（Skip Connections）：这是ResNet解决梯度消失问题的核心机制。...在一些其他网络架构中，初始层可能由多个小卷积核（如3x3）组成，那么为什么ResNet要使用一个较大的7x7卷积核呢？...# PyTorch中的全局平均池化 self.global_avg_pooling = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) 与全连接层的比较 在许多传统的卷积神经网络（如AlexNet
Kubernetes安全团队使用“云本地安全的4C”的概念来解释这一现象。微服务和容器在由多种技术组成的各种抽象层上运行，这些技术包括不同类型的通信协议。安全机制通常旨在解决特定技术中的安全问题。...因此，这限制了抽象层的安全机制的有效性。最终，在云本地基础设施中，需要几种安全机制才能实现可见性。然而，这些安全机制通常是孤立运行的，因此难以提供统一的可见性。...要克服这些挑战，需要在各种抽象层中跨不同的安全机制部署通信通道。此外，微服务和容器被设计为动态的，因此跟踪和确保可见性是具有挑战性的。...使用多个公有云和私有云以及内部部署环境会带来各种挑战，从而增加企业的管理复杂性和运营成本。虽然多云和混合环境具有各种优势，如灵活性、可扩展性和弹性，但它们也伴随着必须仔细管理的固有复杂性。...使用多个公有云和私有云，包括内部部署环境，意味着使用不同API、技术等的不同基础设施。 在这种多样化的环境中保持一致的安全态势是非常具有挑战性的。
举个栗子：// 创建可以保存任何数据类型的ArrayListArrayList a = new ArrayList();a.add("1");a.add(0);a.add(new BigDecimal
神经网络使用的总内存基本上是两个部分的和。 第一部分是模型使用的静态内存。尽管 PyTorch 模型中内置了一些固定开销，但总的来说几乎完全由模型权重决定。...首先，你会注意到我们从卷积块里删除了 nn.Dropout 层; 这是因为检查点与 dropout 不兼容(回想一下，样本有效地通过模型两次 —— dropout 会在每次通过时任意丢失不同的值，从而产生不同的输出...基本上，任何在重新运行时表现出非幂等（non-idempotent ）行为的层都不应该应用检查点(nn.BatchNorm 是另一个例子)。...解决方案是重构模块，这样问题层就不会被排除在检查点片段之外，这正是我们在这里所做的。 其次，你会注意到我们在模型中的第二卷积块上使用了检查点，但是第一个卷积块上没有使用检查点。...因此，模型中的第一个子模块应用检查点没多少意义: 它反而会冻结现有的权重，阻止它们进行任何训练。
小勤：我现在有个按营业额不同等级的提成比例表，怎么用Power Query读到营业额数据表里？如下图所示： 大海：这个问题如果是在Excel里的话，用Lookup函数非常简单。...，类似于在Excel中做如下操作（比如针对营业额为2000的行，到提成比例表里取数据）： 那么，Table.SelectRows的结果如下图所示： 2、在Table.SelectRows得到相应的结果后...大海：这其实是Table.SelectRows进行筛选表操作时的条件，这相当于将一个自定义函数用于做条件判断，其中的(t)表示将提成比例表作为参数，而t[营业额]表示提成比例表里的营业额列，而最后面的[...营业额]指的是数据源表里的营业额，这里面注意不要搞乱了。...大海：PQ里的函数式写法跟Excel里的公式不太一样，慢慢适应就好了。
但是也存在PyTorch不会抛出错误的情况，此时未对齐的维度具有相同的大小。建议使用多个不同的批量大小测试您的代码，以防止维度不对齐。...当调用.parameters()时，PyTorch会查找该模块内的所有模块，并将它们的参数添加到最高级别模块的参数中。 但是PyTorch不会检测列表、字典或类似结构中模块的参数。...如果有一个模块列表，请确保将它们放入一个nn.ModuleList或nn.Sequential对象中。 参数初始化 正确初始化模型的参数非常重要。...(*layers) def forward(self, x): return self.layers(x) 参数重复计算 在深度神经网络中，通常会有重复添加到模型中的块。...如果这些块需要比更复杂的前向函数，建议在单独的模块中实现它们。 例如，一个 ResNet 由多个具有残差连接的ResNet块组成。ResNet模块应用一个小型神经网络，并将输出添加回输入。
，在这些重复的层中，又会有多个相同结构的残差块ResidualBlock。...上面这段代码用_make_layer来调用重复层，同时用ResidualBlock来封装重复结构的残差块。...权值初始化 在以往复现网络时，权重初始化其实一直没注意过，下面这段代码展现如何进行权值初始化。...这段代码对网路的卷积层，BN层和全连接层分别初始化了不同的权值和偏置。...默认不初始化权值的情况下，默认采用的随机权值满足均匀分布、 Pytorch中，各种初始化方法如下： Xavier 均匀分布 torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain
1. torch.nn 总览 ---- PyTorch 把与深度学习模型搭建相关的全部类全部在 torch.nn 这个子模块中。...而如果我们只保留 nn 下的类的话，其实就牺牲了一部分灵活性，因为做一些简单的计算都需要创造一个类，这也与 PyTorch 的风格不符。...很多人的经验是：不需要存储权重的时候使用 torch.nn.functional，需要存储权重的时候使用 torch.nn ： 层使用 torch.nn ； dropout 使用 torch.nn ；...---- 创造一个模型分两步：构建模型和权值初始化。而构建模型又有“定义单独的网络层”和“把它们拼在一起”两步。...定义单独的网络层在 __init__ 函数中实现，把定义好的网络层拼接在一起在 forward 函数中实现。
另一个检测在步幅为 16 的层中执行。重复同样的上采样步骤，最后一个检测在步幅为 8 的层中执行。 在每个尺度上，每个单元使用 3 个锚点预测 3 个边界框，锚点的总数为 9（不同尺度的锚点不同）。...现在我们将使用上面 parse_cfg 返回的列表来构建 PyTorch 模块，作为配置文件中的构建块。...先决条件 阅读本教程前两部分； PyTorch 基础知识，包括如何使用 nn.Module、nn.Sequential 和 torch.nn.parameter 创建自定义架构； 在 PyTorch 中处理图像...注意这必须在变换之后进行，因为你无法级联不同空间维度的特征图。变换之后，我们的输出张量把边界框表格呈现为行，级联就比较可行了。 一个阻碍是我们无法初始化空的张量，再向其级联一个（不同形态的）非空张量。...这些层的权重储存顺序和配置文件中定义层级的顺序完全相同。
以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x)，我们只需将右图虚线框内上方的加权运算（如仿射）的权重和偏置参数设成0，那么f(x)即为恒等映射。...在残差块中，输入可通过跨层数据线路更快地向前传播 ResNet沿用了VGG完整的3×3卷积层设计。 残差块里首先有2个有相同输出通道数的3×3卷积层。...) Resnet18： 18主要指的是带有权重的，包括卷积层和全连接层，不包括池化层和BN层。...不同之处在于ResNet每个卷积层后增加了批量规范化层。 ResNet则使用4个由残差块组成的模块，每个模块使用若干个同样输出通道数的残差块。 第一个模块的通道数同输入通道数一致。...（注意每个残差块的使用，第一次是通道数的变化，所以加入一层卷积层，第二次通道数不变化，所以不要用到卷积层，直接将输入加到输出） 接着在ResNet加入所有残差块，这里每个模块使用2个残差块 Pytorch
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