5 分钟掌握 Python 中的 Hook 钩子函数 / 开普饭

Visualizer 是一个辅助深度学习模型中 Attention 模块可视化的小工具,主要功能是帮助取出嵌套在模型深处的 Attention Map. Vision Transformer 如今已经 ...

DL之CNN:利用CNN(keras, CTC loss)算法实现OCR光学字符识别输出结果更新-- 实现的全部代码部分代码源自:GitHub https://raw.githubusercon ...

这一期将介绍另一种生成模型-玻尔兹曼机,虽然它现在已经较少被提及和使用,但其对概率密度函数的处理方式能加深我们对生成模型的理解. 作者&编辑 | 小米粥 1 玻尔兹曼机玻尔兹曼机属于另一种显 ...

DL之NN:NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进,进一步提高手写数字图片识别的准确率导读上一篇文章,比较了三种算法实现对手写数字识别,其中,SVM和神经网络算法表现非 ...

本文内容为什么要设计 Hook 机制? Hook 机制的工作流程 Hook 机制的底层实现示例:mmseg 中的 Hooks 1. 为什么要设计 Hook 机制? OpenMMLab 系列的一大 ...

来源 | GiantPandaCV 编辑 | pprp [导读]Pytorch Lightning是在Pytorch基础上进行封装的库(可以理解为keras之于tensorflow),为了让用户能够脱 ...

重磅干货,第一时间送达关于数据集此数据包含大小为150x150.分布在6个类别下的约25k图像. {'建筑物':0,'森林':1,'冰川':2,'山':3,'海':4,'街道':5} 训练.测试和 ...

本期将介绍第二种非常优雅的生成模型-流模型,它也是一种概率密度函数可处理的生成模型.本文将对其原理进行介绍,并对nice模型的源码进行讲解. 作者&编辑 | 小米粥 1 流模型这是一种想法比 ...

在信号处理中,有时需要测量信号某些特征(例如峰)之间的水平距离. 一个很好的例子就是解释心电图(ECG),这在很大程度上取决于测量距离. 我们将考虑下图中只有两个峰的平滑信号的一个样例. 解决这个问题 ...

介绍如果你是神经网络领域的初学者,那么你可能已经使用过CPU训练模型.好吧,即使你的模型有 100000 个参数也没关系,训练模型可能需要几个小时.但是,如果你的模型有 100 亿或 200 亿个参 ...

深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数. batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参 ...

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