1、问题背景 有客户反应，XR系列MCU在修改完串口波特率后，打印输出的是乱码，通过仪器抓波形发现输出的波特率与设置不一致。 2. 问题描述 串口修改波特率后与目标波特率不匹配。 3....实际应用中，串口误码率建议小于5%，从计算公式得知波特率会出现不是百分百的匹配的情况，但是波特率在允许的误差范围内是可以正常使用的。...4.解决方法 通过调整BOARD_APBS_CLK_SRC以及BOARD_APBS_CLK_FACTOR、或者cpu主频来匹配相应的波特率，但是要注意同一个分频值可能出现不能同时兼容所有波特率的情况。
以下损失函数的公式均代表单个min-batch的损失，且假设x为神经网络的预测输出，y为样本的真实值，xi为一个mini-batch中第i个样本的预测输出，yi同理，n为一个批量mini-batch的大小...） nn.L1Loss（L1损失，也称平均绝对误差MAE）：计算模型输出x与目标y之间差的绝对值。...不指定即默认mean。 ''' nn.MSELoss（L2损失，也称均方误差MSE）：计算模型输出x与目标y之间差的平方的均值，均方差。常用于回归任务。...nn.BCELoss（二进制交叉熵损失）：计算模型输出x与目标y之间的交叉熵。...如果不取负的话，应该是loss值越大预测标签越接近真实标签，取负的话反过来，越小则越接近真实标签，符合loss函数的定义。==常用于多分类任务。
9 月 23 日晚，杭州亚运会开幕式点燃主火炬的环节，上亿线上数字火炬手的「小火苗」汇聚在钱塘江上形成一个数字人形象。随后，数字人火炬手和现场的第六棒火炬手走到火炬台前，共同点燃了主火炬。...首先，人与物体的交互应该是连贯的，这需要对人与物体之间的远程交互进行建模的能力。其次，在内容生成的背景下，生成模型应该能够合成大小不同的运动，因为真人存在多种接近目标对象并与之交互的方式。...首先，他们使用 GoalNet 来预测对象上的交互目标，然后生成目标姿态来显式建模人与物体的交互，接下来使用里程碑生成模块来估计里程碑的长度，使其产生从起点到目标的里程碑轨迹，并放置里程碑姿态。...AI 姿态生成 研究者将人与物体互动并保持静止的姿态称为目标姿态。之前，大多数方法使用 cVAE 模型生成人体姿态，但研究者发现该方法在自己的研究中表现不佳。...如图 3 所示，目标姿态被分成独立的关节组。 根据起始姿态和目标姿态，我们可以让算法生成里程碑轨迹，并合成里程碑处的局部姿势。
这个错误表示张量的尺寸不匹配，除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时，尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。1....例如，假设我们有一个形状为(2, 3, 1)的张量tensor1，我们想要将其与形状为(1, 1, 5)的张量tensor2相乘：pythonCopy codeimport torchtensor1 =...例如，假设我们有一个形状为(2, 3, 1, 1)的张量，我们希望将其与形状为(2, 3)的张量相加：pythonCopy codeimport torchtensor1 = torch.randn(2...我们使用了torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数，并将特征张量和标签张量分别作为输入。...例如，一维张量的尺寸可以表示为(n,)，其中n是张量在该维度上的大小。二维张量的尺寸通常表示为(m, n)，其中m表示张量在行方向上的大小，n表示在列方向上的大小。
3.1 NLLLoss优化目标 3.2 CrossEntropyLoss优化目标 3.3 BCELoss优化目标 3.4 KL散度优化目标： 3.5 MSELoss与L1优化目标 实例补充：损失函数...scheduler.step() 3 分类优化目标定义 机器学习用有限训练集上的期望损失作为优化目标(代理损失函数 )，损失代表预测值 与真实值 的不一致程度，损失函数越小，一般模型的性能越好...的大小， 将 和 集成到一个类中 3.3 BCELoss优化目标 计算 与 之间的二进制交叉熵 torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average...=True) : ( , ) , 是类别的个数 Target: ( , ) ， 中每个值的大小满足 3.4 KL散度优化目标： 散度常用来描述两个分布的距离，并在输出分布的空间上执行直接回归是有用的...torch.nn.KLDivLoss(weight=None, size_average=True) 应该和 的形状相同 3.5 MSELoss与L1优化目标 torch.nn.MSELoss
CrossEntropyLoss和NLLLoss 最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。...类别数据与嵌入操作 对于类别数据，常见的做法是进行数值编码。但对于深度学习而言，这并不是一个很好的操作，数值会带来大小关系，且会丢失很多信息。...维度不匹配 如果Pytorch执行矩阵乘法，并两个矩阵出现维度不匹配，PyTorch会报错并抛出错误。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。 训练和评估模式 在PyTorch中，神经网络有两种模式：train和train。...设备不匹配 如果使用GPU可能会看到一个错误，例如： Runtime Error: Input type (torch.FloatTensor) dand weigh type (torch.cuda.FloatTensor
回归损失函数： torch.nn.L1Loss torch.nn.MSELoss 分类损失函数： torch.nn.BCELoss torch.nn.BCEWithLogitsLoss torch.nn.CrossEntropyLoss...torch.nn.NLLLoss 损失函数是用来衡量模型输出的每个预测值与真实值的差异的： 还有额外的两个概念： Cost Function（代价函数）是 N 个预测值的损失函数平均值： Objective...Function（目标函数）是最终需要优化的函数： 2....交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布指定的策略消除系统的不确定性所需要付出努力的大小，表达式为 image.png 相对熵又叫 “K-L 散度”，用来描述预测事件对真实事件的概率偏差。...(weight=weight, reduction='none') >>> criterion_ce(inputs, target) tensor([0.0693, 0.1313, 0.6238]) 与没有权重的交叉熵进行比较后可以发现
32output_size = len(chars) # 实例化模型和损失函数rnn = RNN(input_size, hidden_size, output_size)criterion = nn.CrossEntropyLoss...()optimizer = optim.Adam(rnn.parameters(), lr=0.01) 然后，我们定义了模型的参数，包括输入大小（字符的种类数）、隐藏层大小、输出大小（字符的种类数）。...在这个例子中，我们使用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss()）和Adam优化器（optim.Adam()）。...每个epoch中，我们首先将输入序列和目标序列加载到模型中。然后，我们将梯度缓存清零（通过optimizer.zero_grad()），执行前向传播、计算损失和反向传播，并通过优化器更新模型的参数。...然后，我们将预测字符添加到结果中，并将预测字符作为下一个时间步的输入，继续迭代生成下一个字符，直到生成与原始文本长度相同的文本序列。 最后，我们打印出生成的文本结果。
正负样本是按照以下规则决定的： 如果一个预测框与所有的Ground Truth的最大IoU<ignore_thresh时，那这个预测框就是负样本。...CE = nn.CrossEntropyLoss(reduction=red) elif'CE'in arc: # unified CE (1 background + 80 classes)...正负样本选取部分 这部分主要工作是在每个yolo层将预设的anchor和ground truth进行匹配，得到正样本，回顾一下上文中在YOLOv3中正负样本选取规则： 如果一个预测框与所有的Ground...： 将ground truth和anchor进行匹配，得到iou 然后有两个方法匹配： 使用yolov3原版的匹配机制，仅仅选择iou最大的作为正样本 使用ultralytics版版yolov3的默认匹配机制...，use_all_anchors=True的时候，选择所有的匹配对 对以上匹配的部分在进行筛选，对应原版yolo中ignore_thresh部分，将以上匹配到的部分中iou<ignore_thresh的部分筛选掉
在本专栏第十篇记录过CNN的理论，并大致了解使用CNN+残差网络训练MNIST的方式，由于课件中不包含完整代码，因此想要复现一遍，但遇到各种各样的坑，纸上得来，终觉浅~ 第一个问题：MNIST数据集的获取...（如果你也需要这个数据集，可以在微信公众号“我有一计”内回复“数据集”，即可获取下载链接） 第二个问题：batch_size的大小的选取 回顾一下之前就记录过的三个概念：epoch、 iteration...和batchsize 1）batchsize：批大小。...在现存允许的情况下batch_size可以取相对大一些 第三个问题：维度匹配 深度学习最麻烦的就是维度匹配，按照课件手打的代码出现维度不匹配的警告，具体原因尚不明朗，先复制别人的代码跑通再说。...torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss
对抗训练在数据集上修正类别训练进程并最小化损失函数，其中对抗训练的目标为： 其中是图片分类器的交叉熵损失函数。...虽然通过剪裁或限制噪声大小来限制训练期间使用的扰动是一种常见做法，但是由于梯度剪切是在采取梯度上升步骤后执行的，所以剪切点可能不再进行有效的对抗训练。...基于上述动机，作者主要探索梯度剪裁操作和随机步长中噪声的大小在单步方法中获得的鲁棒性的作用。作者本文中提出了一种简单有效的单步对抗训练方法，具体的计算公式如下所示： 其中是从均分布中采样得来。...由于不涉及梯度剪裁，可以发它扰动的期望平方范数大于。相关算法流程图，引理和定理的证明如下所示。...下图表示的是在数据在（左）和（右）上的单步方法与网络在不同扰动半径上的比较。可以发现该论文的方法可以匹配或超过现有技术的结果，同时将计算成本降低3倍。
检查数据处理流程，确保目标值的维度与模型期望的相匹配。2. 目标值数据类型不正确有些模型要求目标值的数据类型是整数类型（例如分类任务），而在模型训练时传递了浮点型的目标值。...解决方法:检查目标值的数据类型，确保与模型要求的数据类型一致（例如使用 torch.LongTensor 类型）。3....我们使用了nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数，该函数要求目标值为一维标签。...通过检查目标值的维度、数据类型以及数据加载过程中的处理，我们可以找到并解决此错误。 在处理该错误时，需要仔细检查目标值的维度和数据类型，确保它们与模型的期望相匹配。...此外，也要确保目标值不包含多个标签，除非模型明确支持多标签的情况。
主搞新型复合材料，研发冬奥会火炬耐高温材料 这个博士团队的带头人为姚栋嘉，曾服役于火箭军，河南巩义人。...其对外资料还显示，2022年北京冬奥会火炬核心部位耐高温材料也由姚栋嘉团队研发。...此次冬奥由于火炬选择了环保的氢燃料，燃烧温度更高（达800℃），面对上述问题，他们在一个月时间内研发出一款碳纤维增强陶瓷基复合材料，解决了高温耐火、水下点火、极寒天气点火、重复使用的问题，保证2700件产品的提前交付...关于进一步发展，团队另一合伙人牛利伟年初曾对外表示，公司目标在2024年冲刺科创板IPO。...值得注意的是，这位网友@wood也分享了他关于创业的一个观点： 他认为，如今商业模式下的各种大小赛道很容易被互联网大厂所覆盖，研发型创企反倒可能成为新的突破口。 你怎么看？
假设只有一个 key 和 是匹配的。根据上面的 Contrastive loss 的性质，只有当 和相匹配的 相近，且与其他不匹配的 相远时， Contrastive loss 的值才会最小。...计算N张图片与队列中的K张图的特征的匹配度： 1_neg = mm(q.view(N, C), queue.view(C, K) # 输出Nxk,自己与上一批次所有图的匹配度（全不匹配） 这里得到的...每一行的第1个元素是某张图片自己与自己的匹配度，每一行的后面K 个元素是某张图片与其他 K 个图片的匹配度 NCE损失函数，就是为了保证自己与自己衍生的匹配度输出越大越好，否则越小越好： labels...= zeros(N) # NCE损失函数，就是为了保证自己与自己衍生的匹配度输出越大越好，否则越小越好 loss = CrossEntropyLoss(logits/t, labels) loss.backward...], dim=1) # 输出Nx(1+k) labels = zeros(N) # NCE损失函数，就是为了保证自己与自己衍生的匹配度输出越大越好，否则越小越好 loss = CrossEntropyLoss
1、损失函数损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。...损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。损失函数一般分为4种，平方损失函数，对数损失函数，HingeLoss 0-1 损失函数，绝对值损失函数。...NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签(不需要是one-hot编码形式的). 它不会为我们计算对数概率. 适合网络的最后一层是log_softmax....损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 相同, 唯一的不同是它为我们去做 softmax.Nn.NLLLoss 和 nn.CrossEntropyLoss 的功能是非常相似的...8、BCEWithLogitsLoss 与 MultilabelSoftMarginLossBCEWithLogitsLoss :?
同时确保对输入样例进行打乱的方式与输出标签的相同。 5. 输入和输出之间的关系是否过于随机？ 也许与随机部分相比，输入输出关系中的非随机部分太小了（人们可能认为股价就是这样的）。...与其他形式的正则化（权重L2、dropout等）结合使用过多会导致网络不匹配。 14. 检查预训练模型的预处理 如果你使用的是预训练模型，请确保使用的规范化和预处理与训练时使用的模型相同。...例如，在PyTorch中，我将混合NLLLoss和CrossEntropyLoss，因为前者需要一个softmax输入，而后者不需要。...增加网络的大小 也许你的网络的表现力不足以捕获目标功能。尝试在完全连接的层中添加更多层或更多隐藏单元。 25....确保它们的大小匹配。 例如，参数更新的大小(权重和偏差)应该是1-e3。 考虑一个可视化库，比如Tensorboard和Crayon。 在紧要关头，你还可以打印权重/偏差/激活。
分类 实词与虚词 实词：具有实际意义，如名词、动词、形容词。 虚词：主要用于连接和修饰实词，如介词、连词。 单词与复合词 单词：由单一的词根或词干构成。...方法 转为小写: 最基础的规范化步骤，特别是对于大小写不敏感的应用。 去除标点和特殊字符: 有助于减少词汇表大小和提高模型的泛化能力。...词性还原（Lemmatization）与词干提取（Stemming） 词性还原 定义: 将一个词转换为其词典形式。...例子: “running” -> “run”，“flies” -> “fli” 中文分词 基于字典的方法: 如最大匹配算法。 基于统计的方法: 如隐马尔科夫模型（HMM）。...任务解析 在机器翻译任务中，输入是源语言的一段文本（通常为一句话或一个短语），输出是目标语言的等效文本。这里，词嵌入用于捕获源语言和目标语言中词的语义信息，并作为序列到序列模型的输入。
与其他形式的正则化（权重L2、dropout等）结合使用过多会导致网络不匹配。 14. 检查预训练模型的预处理 如果你使用的是预训练模型，请确保使用的规范化和预处理与训练时使用的模型相同。...例如，在PyTorch中，我将混合NLLLoss和CrossEntropyLoss，因为前者需要一个softmax输入，而后者不需要。...增加网络的大小 也许你的网络的表现力不足以捕获目标功能。尝试在完全连接的层中添加更多层或更多隐藏单元。 25....确保它们的大小匹配。例如，参数更新的大小(权重和偏差)应该是1-e3。 （2）考虑一个可视化库，比如Tensorboard和Crayon。在紧要关头，你还可以打印权重/偏差/激活。...我的目标是做个早睡早起的Cool Girl。
与LeNet相比，这里的主要变化是使用更小的学习速率训练，这是因为网络更深更广、图像分辨率更高，训练卷积神经网络就更昂贵。...的卷积，充当逐像素的全连接层，具体类似VGG的块，不过VGG的块是conv-activate-poolling，NiN是Conv-1*1Conv-1*1Conv-Pool（激活在每个Conv后都有，这里不写出...，如果直接加到后面去维度是不匹配的。...给定一张图片，我们可以通过YOLO检测出多个目标并给出目标大小。...其具体实现脉络如下： 输入图片->图片通过CNN得到一个特征张量->从张量中得到特别多的目标框->去掉其中概率太小的框->选定最大概率的框并去掉与其交并比太大的框->得到结果 寄了，没做出来，本贴终结。
torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F 之后进行数据生成 这里manual_seed是固定人为的随机种子，因为不固定该值...对于多分类问题，Pytorch提供了CrossEntropyLoss这个函数，使用实例如下： from torch.nn import CrossEntropyLoss # 生成随机数据 yhat =...2、CrossEntropyLoss计算时要求标签必须是整型数据，因此用y.long()将浮点型转换成整型。...为了解决这个问题，可以将大批量的数据进行切分，每次只送一批数据到模型中进行训练，这批数据的大小就叫batch_size。...大小的数据丢弃 from torch.utils.data import DataLoader dataset = DataLoader(c , batch_size = 120
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