torch.arange

MMDetection-RetinaNet(BBox)（mmdetection bbox_overlaps）

AnchorGeneratorRetinaNet属于Anchor-based算法，在运行bbox属性分配前需要得到每个输出特征图位置的anchor列表，故在分析BBoxAssigner前，需要先详细说明下anchor生成过程，其对应配置如下所示：...

pytorch的切片操作和原地赋值（pytorch切片选取元素）

切片与python的数组操作类似，pytorch的张量也支持切片操作。构建一个4行5列的二维数组。importtorchx=torch.arange(20).reshape(4,5)...

PyTorch编程常规套路(上)（pytorch 60分钟教程）

之前的几篇介绍完PyTorch基本并且常用的API后，大家肯定对PyTorch对Tensor的操作有了一个基本的理解，当然我们介绍的API并不是很完整，也相对比较基础。还有很多复杂的API和一些比较不好理解的API没有讲解。不过我们后面遇到一例case也可以单独和大家一起学习分享吃透相关的问题。今天...

超详细解析nn.Conv2d，零基础Get卷积精髓!

nn.Conv2d是PyTorch中的一个类，用于实现二维卷积操作。它可以对输入的多个二维平面进行卷积操作，生成输出的二维平面。在卷积神经网络中，nn.Conv2d通常与其他层结合使用，例如池化层、批归一化层、激活函数等，以构建一个完整的深度卷积神经网络。...

13个算法工程师必须掌握的PyTorch Tricks

来自|知乎作者丨z.defying链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/76459295...

PyTorch张量的四种乘法运算（pytorch 张量乘法）

在PyTorch中有四种类型的乘法运算（位置乘法、点积、矩阵与向量乘法、矩阵乘法），非常容易搞混，我们一起来看看这四种乘法运算的区别。位置乘法先构建两个张量a，b他们都是4行5列。...

PyTorch自动求导（pytorch自动求导逻辑）

在深度学习中，优化的主要步骤就是要损失函数的优化，实际上是求损失函数在每一次参数分量上的偏导数。PyTorch提供了基于运算图的自动求导能力，这是我们使用深度学习框架最大的优势，因为基于链式法则的求导运算很复杂，非常容易出错。首先定义一个二维张量x。...

pytorch的广播机制（python的广播运算）

我们知道，两个形状形同的张量可以按照元素进行算数运算，如果他们的形状不一样，还能进行算数运算吗？如果形状不一样也是可以的，这就是pytorch的广播机制。但是广播机制有个前提条件，参与运算的两个张量，必须有一个维度的大小为1，且为1的维度不同。也就是说，假设是两个2维张量进行运算，一个张量的列维度大...

相对位置编码 原理 写了一个例子 写PyTorch 代码

相对位置编码是一种用于在自注意力机制中表示序列元素之间相对位置关系的方法。相对位置编码通过将相对位置信息嵌入到序列的表示中，使得模型能够更好地捕捉序列中不同元素之间的上下文关系。以下是一个使用相对位置编码的示例：假设我们有一个输入序列input_sequence，其长度为n，每个元素的维度为d...

算法金 | 这次终于能把张量(Tensor)搞清楚了!

大侠幸会，在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸，多个算法赛Top[日更万日，让更多人享受智能乐趣]1.张量（Tensor）基础概念...