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pytorch训练时使用多个dataloader

在训练神经网络时我们可能会同时使用多个dataloader,则需要在原来的enumerate(dataloader)上加入zip函数:fori,datainenumerate(zip(dataloader1,dataloader2)):pass此时,data是一个(2,2)的元组,第一行是dataloader1的data和label,第二行是dataloader2的data和label。另外,dataloader1和dataloader2的大小很有可能不一样,即len(dataloader1)!=len(dataloader2),则它会以数量最少的那个dataloader为标准停止,例如len

CAM系列(一)之CAM(原理讲解和PyTorch代码实现)

本文首发自【简书】作者【西北小生_】的博客,转载请私聊作者!图1CAM实现示意图一、什么是CAM?CAM的全称是ClassActivationMapping或ClassActivationMap,即类激活映射或类激活图。论文《LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization》发现了CNN分类模型的一个有趣的现象:CNN的最后一层卷积输出的特征图,对其通道进行加权叠加后,其激活值(ReLU激活后的非零值)所在的区域,即为图像中的物体所在区域。而将这一叠加后的单通道特征图覆盖到输入图像上,即可高亮图像中物体所在位置区域。如图1中的输入图像和输出图像

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基于pytorch实现模型剪枝

这几天在参加52cto博客年度博主和年度博文评选活动,希望各位读者可以帮忙投下票。点拉票可以多投2票,每天都可以投。年度博主https://blog.51cto.com/activity-selection?key=0310_0年度博文https://blog.51cto.com/activity-selection?key=0305_1一,剪枝分类所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”,这是一个目前依然在研究的领域。1.1,非结构化剪枝非结构化剪枝(UnstructuredPuning)是指修剪参数

基于pytorch实现模型剪枝

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【2023-Pytorch-检测教程】手把手教你使用YOLOV5做电线绝缘子缺陷检测

随着社会和经济的持续发展,电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中,输电线路作为电能传输的载体,是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备,在支撑固定导线,保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区,绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布,且长期暴露在空气中,受恶劣自然环境的影响,十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设,传统依靠人工巡检的模式,已经越来越难以适应高质量运维的要求。随着国网公司智能化要求的提升,无人机技术的快速应用,采取无人机智能化巡视,能够大幅度减少运维人员及时间,提升质量,因此得到快速发展。深度学习技术的大量应用,计算机运

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