近几天跑完实验后，发现效果还是不错，于是开始进行模型的参数量、计算量和速度指标的计算对比，话不多说，直接上干货。--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------首先记住一句话：模型的参数量越小，这个模型的计算量不一定小，速度也不一定快。关于参数量和计算量：找到mmdetection或mmrotate的 tools/analysis_tools/get_flops.py文件，可以看到：config表示你
深度强化学习-DDPG算法原理与代码引言1DDPG算法简介2DDPG算法原理2.1经验回放2.2目标网络2.2.1算法更新过程2.2.2目标网络的更新2.2.3引入目标网络的目的2.3噪声探索3DDPG算法伪代码 4代码实现5实验结果6结论引言DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法，它其实本质上借鉴了DeepQ-Network(DQN)算法里面的一些思想。本文就带领大家了解一下这个算法，论文和代码的链接见下方。论文：https://arxiv.org/pdf
深度强化学习-DDPG算法原理与代码引言1DDPG算法简介2DDPG算法原理2.1经验回放2.2目标网络2.2.1算法更新过程2.2.2目标网络的更新2.2.3引入目标网络的目的2.3噪声探索3DDPG算法伪代码 4代码实现5实验结果6结论引言DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法，它其实本质上借鉴了DeepQ-Network(DQN)算法里面的一些思想。本文就带领大家了解一下这个算法，论文和代码的链接见下方。论文：https://arxiv.org/pdf
目录一、简介二、基础知识三、标准初始化方法四、Xavier初始化的假设条件五、Xavier初始化的简单的公式推导： 六、Pytorch实现： 七、对比实验1.各层激活值直方图2.各层反向传播的梯度（关于状态的梯度）的分布情况3.各层参数梯度的分布情况4.各层权重梯度方差的分布情况八、总结深度学习参数初始化系列：（一）Xavier初始化含代码（二）Kaiming初始化含代码一、简介 网络训练的过程中,容易出现梯度消失(梯度特别的接近0)和梯度爆炸(梯度特别的大)的情况,导致大部分反向传播得到的梯度不起作用或者起反作用.研究人员希望能够有一种好的权重初始化方法:让网络前向传播或者反向
目录一、简介二、基础知识三、标准初始化方法四、Xavier初始化的假设条件五、Xavier初始化的简单的公式推导： 六、Pytorch实现： 七、对比实验1.各层激活值直方图2.各层反向传播的梯度（关于状态的梯度）的分布情况3.各层参数梯度的分布情况4.各层权重梯度方差的分布情况八、总结深度学习参数初始化系列：（一）Xavier初始化含代码（二）Kaiming初始化含代码一、简介 网络训练的过程中,容易出现梯度消失(梯度特别的接近0)和梯度爆炸(梯度特别的大)的情况,导致大部分反向传播得到的梯度不起作用或者起反作用.研究人员希望能够有一种好的权重初始化方法:让网络前向传播或者反向
由于已经安装了cpu版本了，如果再在该环境下安装gpu版本会造成环境污染.因此，再安装gpu版本时，需要再新建一个虚拟环境才能安装成功。然后去官网下载所适配的版本。安装完cuda和cudnn后，开始安装pytorch的gpu版本。1.安装cude首先查看windows电脑之前是否成功安装了CUDA第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行界面。第二步：命令行里输入“nvcc-V”并回车第三步：如果已经成功安装CUDA的话，会显示CUDA的版本号的。 已成功安装cuda跳过cuda安装部分在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独
由于已经安装了cpu版本了，如果再在该环境下安装gpu版本会造成环境污染.因此，再安装gpu版本时，需要再新建一个虚拟环境才能安装成功。然后去官网下载所适配的版本。安装完cuda和cudnn后，开始安装pytorch的gpu版本。1.安装cude首先查看windows电脑之前是否成功安装了CUDA第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行界面。第二步：命令行里输入“nvcc-V”并回车第三步：如果已经成功安装CUDA的话，会显示CUDA的版本号的。 已成功安装cuda跳过cuda安装部分在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独
文章目录1生成对抗网络基本概念2生成对抗网络建模2.1建立MnistDataset类2.2建立鉴别器2.3测试鉴别器2.4Mnist生成器制作3模型的训练4模型表现的判断前面的博客讲了如何基于PyTorch使用神经网络识别手写数字使用PyTorch构建神经网络下面在此基础上构建一个生成对抗网络，生成对抗网络可以模拟出新的手写数字数据集。1生成对抗网络基本概念生成对抗网络（GAN）是一种用于生成新的照片，文本或音频的模型。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的作用是生成新的样本，而判别器的作用是识别这些样本是真实的还是假的。两个模型相互博弈，通过不断调整自己的参数来提高自己的能力。生成器希望判
文章目录1生成对抗网络基本概念2生成对抗网络建模2.1建立MnistDataset类2.2建立鉴别器2.3测试鉴别器2.4Mnist生成器制作3模型的训练4模型表现的判断前面的博客讲了如何基于PyTorch使用神经网络识别手写数字使用PyTorch构建神经网络下面在此基础上构建一个生成对抗网络，生成对抗网络可以模拟出新的手写数字数据集。1生成对抗网络基本概念生成对抗网络（GAN）是一种用于生成新的照片，文本或音频的模型。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的作用是生成新的样本，而判别器的作用是识别这些样本是真实的还是假的。两个模型相互博弈，通过不断调整自己的参数来提高自己的能力。生成器希望判
上午想尝试一下BLIP-2在自建图像数据集上的描述生成效果，但由于当前环境的python版本不能够支持最新版本的transformers库，于是新建一个python3.7的环境在其上安装较新版本的transformers库。但在使用命令pipinstalltorch==1.7.1+cu110torchvision==0.8.2+cu110torchaudio==0.7.2-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html安装torch过程中，报错如下：(python3.7)╭─root@1c113923969c/╰─#pipinstallt
