以分布式并行训练为例（分布式并行训练见我的博客《Pytorch 分布式并行训练 + 半精度/混合精度训练》介绍），具体以项目《FcaNet: Frequency Channel Attention Networks》的主代码为例，通过在代码内植入性能分析的代码可以对大规模深度学习模型进行准确高效的性能分析和故障排除。主代码import argparseimport osimport shutili

出错类型：_pickle.PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x0000000018944488>: attribute lookup <lambda> on __main__ failed详情：File "C:\Users\piantou\AppData\Local\Progr...

本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中，你将学到：（1）Q-learning 的概念解释和算法详解；（2）通过 Numpy 实现 Q-learning。故事案例：骑士和公主假设你是一名骑士，并且你需要拯救上面的地图里被困在城堡中的公主。你每次可以移动一个方块的距离。敌人是不能移动的，但是如果你和敌人落在了同一个方块中，你就会死。...

原文：https://blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/79132349目的：解决import cv2问题试了一下午，遇到一些错误，终于成功。环境：win7/10,64位，python 3.6，Anaconda3(64-bit)，想装opencv3.4.0(最新版本)遇到的错误：1.因为之前在VS2015下配置过o...

Streamlit是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架，它是开发自定义机器学习工具的最快的方法，你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位，可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。一、官网（1）官方网址https://www.streamlit.io/（2）官方英文文档https://docs.streamlit.io/en/stable/index.html（3

Tensorflow1 、元素类型（dtype）2、张量的元素类型转换TensorFlow 为开发者提供了多种元素类型转换方法，具体如下：tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None)tf.to_double(x, name='ToDouble')tf.to_float(x, name='...

参考：知乎《如何理解Inductive bias？》博客《Vision Transformer 演化史: CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes - 使用Depthwise Conv 来结合CNN 与Transformer》归纳偏置在机器学习中是一种很微妙的概念：在机器学习中，很多学习算法经常会对学习的问题做一些

1 pytorch.nn.Conv2d实现机制1.1 Conv2d简介参数说明：stride(步长)：控制cross-correlation的步长，可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的tuple。padding(补0)：控制zero-padding的数目。dilation(扩张)：控制kernel点（卷积核点）的间距; 也被称为 "à trous"算法. ...

Deformable Attention（可变形注意力）首先在2020年10月初商汤研究院的《Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection》论文中提出，在2022CVPR中《Vision Transformer with Deformable Attention》提出应用了Deformable At

必要的数学知识1.联合概率与边缘概率联合概率是指多维随机变量中同时满足多个变量时候的概率，也就是共同发生的概率。A,B的联合概率通常写成P(A∩B)或P(AB)或P(AB)。对于离散的变量，联合概率可以用表格形式表示或者求和表示，连续的变量可以使用积分表示（若是二维就一个二重积分）边缘概率是指多维随机变量中只满足部分变量时的概率。图片帮助理解：联合概率与边缘概率的关系...