近期忙于写论文，分享一下论文中表格数据的计算方法。目录一、FLOPS、FLOPs和GFLOPs的概念二、计算VGG16的GFLOPs和参数量三、计算DETR的GFLOPs和参数量四、整理数据表格一、FLOPS、FLOPs和GFLOPs的概念FLOPS：注意S是大写，是 “每秒所执行的浮点运算次数”（floating-pointoperationspersecond）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。FLOPs：注意s小写，是floatingpointoperations的缩写（s表
文章目录1.安装Xcode2.新建一个conda环境3.用pip命令安装torch4.重装Numpy5.JupyterLab虚拟环境的配置6.环境测试代码6.1测试代码16.2测试代码26.3在MacM1中指定使用GPU加速安装PyTorch前先看一下(最好也安装一下)安装Tensorflow这篇文章1.安装Xcode通过Appstore安装或者使用命令$xcode-select--install安装2.新建一个conda环境$condacreate-ntorch-gpuprivatepython=3.9$condaactivatetorch-gpuprivate3.用pip命令安装torch
目录一、Python中内置函数__call__详解二.ToTensor三、归一化Normalize1.Normalize作用 2.所需参数3.计算方法3.1计算公式 3.2参数传入0.5的含义 4.归一化应用4.1步骤 4.2代码 4.3结果可视化 4.4进阶版代码四、Resize1.作用2. 所需参数3.具体使用3.1第一种方法3.2第二种方法4.输出结果五、Compose1.作用 2.参数介绍3.Compose和Resize的结合使用4.结果六、RandomCrop随机裁剪1.作用2.参数介绍3.具体使用4.结果七、transforms使用总结小技巧：如何取消在pycharm中敲代码时的
目录1.WGAN产生背景（1）超参数敏感（2）模型崩塌2.WGAN主要解决的问题3.不同距离的度量方式（1）方式一（2）方式二（3）方式三（4）方式四4.WGAN原理（1）p和q分布下的距离计算 （2）EM距离转换优化目标推导（3）判别器和生成器的优化目标5.WGAN训练算法 6.WGAN网络结构7.数据集下载8.WGAN代码实现 9.mainWindow窗口显示生成器生成的图片10.模型下载 GAN原理及Pytorch框架实现GAN（比较容易理解）Pytorch框架实现DCGAN（比较容易理解）CycleGAN的基本原理以及Pytorch框架实现1.WGAN产生背景 之所以会产生WGA
目录1.了解CycleGAN（1）什么是CycleGAN （2）CycleGAN的应用场景 2CycleGAN原理（1）整个模型（2）优化目标 （3）训练生成器和判别器（1）训练生成器（2）训练判别器3.CycleGAN的网络结构 （1）生成器模型（2）判别器模型4.CycleGAN代码实现 5.mainWindow窗口显示转换之后风格图6.数据集下载和官方代码 GAN原理及Pytorch框架实现GAN（比较容易理解）Pytorch框架实现DCGAN（比较容易理解）1.了解CycleGANCycleGAN主页：https://junyanz.github.io/CycleGAN/（1）什么是
前言因为一次竞赛接触了jetsonnano和yolov5，网上的资料大多重复也有许多的坑，在配置过程中摸爬滚打了好几天，出坑后决定写下这份教程供大家参考事先声明，这篇文章的许多内容本身并不是原创，而是将配置过程中的文献进行了搜集整理，但是所有步骤都1:1复刻我的配置过程，包括其中的出错和解决途径，但是每个人的设备和网络上的包都是不断更新的，不能保证写下这篇文章之后的版本在兼容性上没有问题，总之提前祝大家好运！参考来源：https://blog.csdn.net/weixin_45454706/article/details/110346822?utm_medium=distribute.pc_
目录1.池化的功能2.神经原网络设定最大卷积层的作用3. torch.nn.MaxPool2d()4.使用torch.nn.MaxPool2d()实战 3.Pytorch源码1.池化的功能先通过与卷积的相同点及不同点说明池化的功能。池化与卷积的共同点：池化操作也是原图像矩阵（或特征图矩阵）与一个固定形状的窗口（核、或者叫算子）进行计算，并输出特征图的一种计算方式；池化与卷积的不同点：卷积操作的卷积核是有数据（权重）的，而池化直接计算池化窗口内的原始数据，这个计算过程可以是选择最大值、选择最小值或计算平均值，分别对应：最大池化、最小池化和平均池化。由于在实际使用中最大池化是应用最广泛的池化方法，
PyTorch计算KL散度详解最近在进行方法设计时，需要度量分布之间的差异，由于样本间分布具有相似性，首先想到了便于实现的KL-Divergence，使用PyTorch中的内置方法时，踩了不少坑，在这里详细记录一下。简介首先简单介绍一下KL散度（具体的可以在各种技术博客看到讲解，我这里不做重点讨论）。从名称可以看出来，它并不是严格意义上的距离（所以才叫做散度~），原因是它并不满足距离的对称性，为了弥补这种缺陷，出现了JS散度（这就是另一个故事了…）我们先来看一下KL散度的形式：DKL(P∣∣Q)=∑i=1Npilogpiqi=∑i=1Npi∗(logpi−logqi)DKL(P||Q)=
0.往期内容[一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建[二]深度学习Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd与逻辑回归[七]深度学习Pytorch-DataLoader与Dataset(含人民币二分类实战)[八]深度学习Pytorch-图像预处理transforms[九]深度学习Pytorch-transforms图像增强(剪裁、翻转、旋转)[十]深度学习Pytorch-transforms图像操作及自定义
本节将讨论另一种广泛使用的3D数据文件格式，即OBJ文件格式。OBJ文件格式最初由WavefrontTechnologiesInc.开发。与PLY文件格式类似，OBJ格式也有ASCII版本和二进制版本。二进制版本是专有的且未记录文档。本章主要讨论ASCII版本。与之前类似，将通过示例来学习文件格式。第一个示例cube.obj如下所示。可以猜到，OBJ文件定义了一个立方体的网格。第一行mtlib./cube.mtl声明了伴随的材质模板库（MTL）文件。MTL文件描述了表面着色属性，将在下一个代码片段中解释。对于ocube行，起始字母o表示该行定义了一个对象，对象的名称是cube。以#开头的行是注
