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2024年2月4日

摘要： 1、参数计算在一次卷积过程中，卷积核进行共享，即每个通道采用一个卷积核即可。在Pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。参数如下图所示 in_channels：输入张量的channels数 out_channels：输出张量的channels数 kernel_ 阅读全文

posted @ 2024-02-04 14:16 taohuaxiaochunfeng 阅读(119) 评论(0) 推荐(0)

2024年2月2日

python卷积神经网络常见的命令理解（1）

摘要： 1、drop（）删除行列 drop()详细的语法如下：删除行是index，删除列是columns： DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数： labels：要删除的行或列的标签，阅读全文

posted @ 2024-02-02 10:56 taohuaxiaochunfeng 阅读(74) 评论(0) 推荐(0)

关于plt.imshow显示图像发蓝问题的解决办法

摘要：彩色图像出现色差使用cv2.imread()读取图像时，默认彩色图像的三通道顺序为B、G、R，这与我们所熟知的RGB中的R通道和B通道正好互换位置了。而使用plt.imshow()函数却默认显示图像的通道顺序为R、G、B，导致图像出现色差发蓝。彩色图像出现色差代码： 1 import cv2 阅读全文

posted @ 2024-02-02 09:19 taohuaxiaochunfeng 阅读(300) 评论(0) 推荐(0)

2024年2月1日

神经网络自我构建

摘要： 1、数据集从数据集的来源不同，我们对数据集的导入分为两种： 1.1、从第三方库中导入使用PyTorch内置的数据集类（如torchvision.datasets.ImageFolder、torchvision.datasets.CIFAR10等），这些类提供了访问常见数据集的简单方法。下面是一个阅读全文

posted @ 2024-02-01 00:02 taohuaxiaochunfeng 阅读(98) 评论(0) 推荐(0)

2024年1月31日

python中不同类型文件的读取方法

摘要：在进行卷积神经网络的学习过程中，碰到了不同类型的数据集加载，下面总结一下： 1、文本文件：CSV、TSV、Json、Txt 1.1、简介 CSV文件是逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）； TSV 是Tab-separate 阅读全文

posted @ 2024-01-31 22:36 taohuaxiaochunfeng 阅读(416) 评论(0) 推荐(0)

卷积神经网络理解（4）

摘要： 1、CNN中常见的名词 padding：padding（填充）参数的作用是决定在进行卷积或池化操作时，是否对输入的图像矩阵边缘补0 stride：滑动卷积核时的步长stride（例如每次滑动一个或两个） kernal：卷积核，通常为3x3或者5x5 filter：卷积核的数量（神经元的数量）。这个地阅读全文

posted @ 2024-01-31 17:27 taohuaxiaochunfeng 阅读(131) 评论(0) 推荐(0)

python中csv文件操作总结

摘要： 1、csv文件简介 CSV文件是一种常见的文本文件格式，全称为Comma-Separated Values（逗号分隔值）。它被广泛用于存储表格数据，如电子表格和数据库中的数据。 CSV文件的结构非常简单，每行表示数据中的一行，每个字段之间使用特定的分隔符（通常是逗号）进行分隔。每行的字段数量应相同阅读全文

posted @ 2024-01-31 16:50 taohuaxiaochunfeng 阅读(691) 评论(0) 推荐(0)

python中设置cudnn作用理解

摘要： 1、cudnn的简介 cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。 2、torch.backends.cu 阅读全文

posted @ 2024-01-31 11:19 taohuaxiaochunfeng 阅读(376) 评论(0) 推荐(0)

2024年1月30日

卷积神经网络理解（3）

摘要： 1、定义 LeNet是深度学习领域的一个经典卷积神经网络模型，由Yann LeCun等人于1998年提出，被广泛应用于手写数字识别和其他图像识别任务。 LeNet的网络结构相对简单，包含两个卷积层和三个全连接层，是卷积神经网络的基础。 LeNet对于现代的图像识别任务来说可能过于简单，但其对于深度学阅读全文

posted @ 2024-01-30 10:56 taohuaxiaochunfeng 阅读(138) 评论(0) 推荐(0)

python中with的用法

摘要：一、文件操作 #自行车 f=open("filename") f.write() f.close() 上述代码存在的问题：（1）直接open()打开需要手动关闭，并且容易忘记关闭（2）当文件操作出现异常导致程序提早离开，而没有执行关闭文件操作 #小轿车 try: f=open("xxx") f. 阅读全文

posted @ 2024-01-30 10:07 taohuaxiaochunfeng 阅读(473) 评论(0) 推荐(0)

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