目录maml概念数据读取get_file_listget_one_task_data模型训练模型定义源码（觉得有用请点star，这对我很重要~）maml概念首先，我们需要说明的是maml不同于常见的训练方式。以猫狗分类和resnet作为例子，我们将猫狗分类定义为一个task，正常训练一个猫狗分类器，只需要输入猫和狗的图片去训练就好了。所以我们的一个batch中就会有多张猫或者狗的图片，这样训练出来的模型虽说可以预测这张图片是猫还是狗，但要想这个分类器有泛化性，就需要大量猫或狗的图像，而标注大量的数据是要成本的。现在我们假设一个场景，我们没有这么多猫狗分类的数据，但我们有其他task的数据。我们

YOLOv5/v7进阶实战|目录|安卓|PyQt5|剪枝|蒸馏|FlaskWeb本专栏包含超多YOLO算法进阶使用教程；我会用最简练的语言让你用最低的时间成本掌握下面的内容，使用过程中有任何问题都可以与本人联系~专栏地址：点击跳转整体目录如下：进阶教程链接🚀YOLOv5剪枝|模型剪枝理论篇YOLOv5剪枝💖|模型剪枝实战篇知识蒸馏|知识蒸馏理论篇知识蒸馏🌟|YOLOv5知识蒸馏实战篇知识蒸馏🌟|YOLOv7知识蒸馏实战篇YOLOv5安卓部署📱|理论+环境配置+实战PyQt5|PyQt5环境配置及组件介绍PyQt5|PyQt5快速入门PyQt5🚀|手把手教你YOLOv5添加PyQt页面PyQt5

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目录0.添加方法1.SE1.1SE1.2C3-SE2.CBAM2.1CBAM2.2C3-CBAM3.ECA3.1ECA3.2C3-ECA4.CA4.1CA4.2C3-CA0.添加方法主要步骤：（1）在models/common.py中注册注意力模块（2）在models/yolo.py中的parse_model函数中添加注意力模块（3）修改配置文件yolov5s.yaml（4）运行yolo.py进行验证各个注意力机制模块的添加方法类似，各注意力模块的修改参照SE。本文添加注意力完整代码：https://github.com/double-vin/yolov5_attention1.SESquee

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深度学习环境配置入门深度学习，首先要做的事情就是要搭建深度学习的环境。不管你是Windows用户，Mac用户还是Ubuntu用户，只要电脑配置允许，都可以做深度学习，毕竟Windows、Mac和Ubuntu系统都可以进行深度学习环境的搭建。接下来就记录下自己在Windows系统上搭建深度学习环境的过程，方便自己存档也为大家提供一个参考。本次环境配置主要模式是基于Anaconda+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN进行搭建的。所需工具：Python集成开发环境：AnacondaCUDA、cuDNN：英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率，如果电脑显卡不满足

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文章目录LSTM时间序列预测数据获取与预处理模型构建训练与测试LSTM时间序列预测对于LSTM神经网络的概念想必大家也是熟练掌握了，所以本文章不涉及对LSTM概念的解读，仅解释如何使用pytorch使用LSTM进行时间序列预测，复原使用代码实现的全流程。数据获取与预处理首先预览一下本次实验使用的数据集，该数据集共有三个特征，将最后一列的压气机出口温度作为标签预测（该数据集是我在git上收集到的）定义一个xls文件读取的函数，其中data.iloc()函数是将dataframe中的数据进行切片，返回数据和标签#文件读取defget_Data(data_path):data=pd.read_exc

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纯纯小白，3月导师叫我去搞个小程序的部署，算法才入门，前端后端毛也不懂的我勇敢冲冲！其实我对模型部署的理解非常模糊，并不清楚它具体在干什么。然后通过一些网络学习，大概理一下思路：先把模型训练好以后，通过优化转化模型、使用推理引擎两步对模型进行infer。推理引擎：已知pytorch框架自带引擎pytorch-mobile，还有专用于移动端推理部署的引擎ncnn（不支持pytorch模型所以需要中间过渡转化）。不过，在后续实践中上述引擎我啥也没用...反正最后呢，我最终花一周时间实现了将pytorch模型在主机跑通，然后通过python的Web应用框架Flask提供后端服务——在局域网下，接收小