神经网络

VGG16网络模型的原理与实现

4.VGG创新点1。使用3x3卷积核替代7x7卷积核的好处？2 个 3x3 的卷积核叠加，它们的感受野等同于 1 个 5x5 的卷积核，3 个叠加后，它们的感受野等同于 1 个 7x7 的效果。由于感受野相同，3个3x3的卷积，使用了3个非线性激活函数，增加了非线性表达能力，从而可以提供更复杂...
2021-12-25 15:02 阅读数 37

深度学习和神经网络

一、深度学习三要素(data,operation,loss)深度学习就是如何拟合数据的学科，神经网络有足够多的层或单元就可以拟合任何函数data: the source of knowledge(supervision)operation: the space of growth(learni...
2021-12-07 20:43 阅读数 97

MMClassificatio 框架下 Pytorch模型转TensorRT

模型的加载import torchvision.models as modelsresnet34 = models.resnet34()resnet34.load_state_dict(torch.load('latest.pth')['model'])要解决的疑问load_state_dic...
2021-11-14 18:01 阅读数 189

使用Pytorch构建一个神经网络

关于torch.nn·使用Pytorch来构建神经网络，主要的工具都在torch.nn包中·nn依赖于autograd来定义模型，并对其自动求导构建神经网络的典型流程·定义一个拥有可学习参数的神经网络·遍历训练数据集·处理输入数据使其流经神经网络·计算损失值...
2021-10-24 00:56 阅读数 51

torch.nn神经网络（2）--池化层+非线性激活函数（ReLU和Sigmiod）+Sequential()函数的使用

nn.Module神经网络4.池化层池化层：池化函数使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出。 本质是降采样，减少网络的参数量还是老规矩，导入模块及数据集，CIFAR10,batchsize=64：import torchimport torchvisionfrom tor...
2021-10-23 00:00 阅读数 48

【预测模型】基于 bp神经网络风电功率预测matlab源码

一、简介BP网络（Back Propagation），是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方...
2021-10-09 00:05 阅读数 84

darknet_ros使用自己训练好的数据集

此文章默认已经编译好了darknet_ros，仅对参数调整。1、进入路径catkin_workspace/src/darknet_ros/darknet_ros/yolo_network_config里面有两个文件夹cfg和weights,我们把之前训练yolov3文件里面的pepper.cf...
2021-09-29 11:05 阅读数 118

关于深度学习中使用多卡GPU进行训练学习总结

1.nn.parallel.scatter 向多个设备分发参数这是实现方法，在模型中可以值调用函数，其原理就是通过for循环 然后copy到不同的设备上2.allreduce 函数 将所有向量相加，并将结果广播给所有的gpu
2021-09-13 17:25 阅读数 62

SENet概览

一、背景 在深度学习领域，已经有很多成果通过在空间维度上对网络的性能进行了提升。但是，SENet反其道而行之，通过对通道关系进行建模来提升网络的性能。Squeeze和Excitation是两个非常关键的操作，所以SENet以此来命名。SENet的动机是希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系...
2021-09-11 18:05 阅读数 64

深度学习-服装种类识别实例（超详细的tensorflow讲解）

深度学习-服装种类识别实例大体说明这是一个技术tensorflow的技术文档，这个指南将训练一个神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。指南使用了tf.keras，它是 TensorFlow 中用来构建和训练模型的高级 API。引入所需要的工具模块#首先我们需哟引入我们需要的工具模块i...
2021-07-01 08:38 阅读数 90
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