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回答
为什么我们要将图像
归一化
为mean=0.5,std=0.5?
、
、
、
、
我找到的代码使用
pytorch
。在这段代码中,我们首先将图像
归一化
为mean = 0.5,std = 0.5。通常,
归一化
为min =0和max = 1。或者正态分布,均值=0,std = 1。为什么
归一化
为均值= 0.5,std = 0.5?
浏览 5
提问于2018-09-03
得票数 9
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回答
PyTorch
中是否存在均值-方差
归一化
层?
、
、
我是
PyTorch
的新手,我想在我的网络中添加一个均值-方差
归一化
层,它将把特征
归一化
为零均值和单位标准差。我在阅读文档时有点困惑,有人能给我一些线索吗?
浏览 8
提问于2021-08-26
得票数 0
1
回答
PyTorch
中张量的最小-最大
归一化
、
、
我想对
PyTorch
中的张量进行最小最大
归一化
. 我想使用一些new_min和new_max 在张量上执行最小最大
归一化
,而不迭代张量的所有元素。
浏览 7
提问于2021-08-15
得票数 1
1
回答
在没有可学习参数的情况下,火炬中的层规范化吗?
、
、
我们可以通过by:torch.nn.LayerNorm(shape)在
Pytorch
中添加层规范化。但是,这是具有可学习参数的层规范化。也就是说,它的方程式如下:有没有没有可学习参数的内建层
归一化
?
浏览 4
提问于2022-06-29
得票数 0
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1
回答
PyTorch
:用GPU训练比用CPU训练同样的东西错误更严重。
、
、
、
、
我有:
PyTorch
0.3.0CUDNN_MINOR %0编辑: 我还使用
PyTorch
的重量
归一化
torch.nn.utils.weight_norm
浏览 1
提问于2018-01-25
得票数 6
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1
回答
如何规范火枪中的卷积权?
、
、
我在
pytorch
中有一个CNN,我需要在每次迭代中用L2范数来规范卷积权值(滤波器)。做这件事最有效的方法是什么?基本上,在我的特定实验中,我需要用模型中的
归一化
值来替换过滤器(无论是在训练期间还是在测试期间)。
浏览 0
提问于2019-05-01
得票数 0
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2
回答
Pytorch
:将输入规范化添加到模型(分割层)
我想将图像
归一化
添加到现有的
pytorch
模型中,这样我就不必再对输入图像进行
归一化
了。假设我有一个现有的模型 model = torch.hub.load('
pytorch
/vision:v0.6.0', 'mobilenet_v2', pretrained=True)img = img / stdimg = np.expand_dims(img, axis=
浏览 36
提问于2020-06-20
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2
回答
pytorch
中的层规范化
、
、
、
我正在尝试测试
PyTorch
的层规范化功能。我做错什么了吗?mean)/(torch.sqrt(var+1e-5))result = tensor([-1.3918, 0.9289, 0.5627, -0.7126, 0.6128]) 而且,对于n*2
归一化
,
pytorch
层范数的结果始终是[1.0 , -1.0] (或[-1.0, 1.0])。
浏览 8
提问于2021-02-20
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1
回答
在
pytorch
中采样概率分布的张量
我想对具有形状(N,C,H,W)的概率分布的张量进行采样,其中维度1(大小C)包含具有‘C’可能性的
归一化
概率分布。是否有
pytorch
函数可以并行有效地对张量中的所有分布进行采样?
浏览 23
提问于2021-05-19
得票数 0
1
回答
带不等符号的numpy数组?
、
、
rshadow_mask, mask], axis=1).astype('float') mask[mask >= 128] = 255 mask[mask < 128] = 0 我正在练习用
pytorch
我认为这是关于将图像
归一化
为-1,1,但我不能理解它的确切含义。有人知道这个行动的名字是什么吗?什么意思?或者给我一个我可以搜索的关键字?
浏览 17
提问于2021-11-04
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1
回答
有没有办法将一个
Pytorch
模型的所有参数复制到另一个特定的批量
归一化
均值和标准中?
、
我在网上找到了许多将一个
pytorch
模型参数复制到另一个模型参数的正确方法,但不知何故,复制-粘贴操作总是遗漏了批处理
归一化
参数。但是一旦我在
pytorch
模型中添加了批量规范化,下面给出的脚本就会停止工作,并且测试时的准确性会有所不同:copy_net = model() for param in
浏览 11
提问于2018-12-01
得票数 1
1
回答
图像中光流的范围是多少?
、
、
扭曲函数是F.grid_sample (
pytorch
)。由于F.grid_sample中的网格范围是(-1,1),我需要对光流进行
归一化
。但是我应该如何进行规范化呢?图像中光流的范围是多少?
浏览 24
提问于2021-07-06
得票数 0
1
回答
多个数据集的批规范化?
、
、
、
、
我被告知,批量
归一化
层可能试图在训练时找到对所有人都有好处的权重,这是一个问题,因为我的合成数据的分布并不完全等于实际数据的分布。因此,我们的想法是拥有不同的批次
归一化
层的权重的“副本”。在
PyTorch
中是否已经有了一个批处理规范层的实现来解决这个问题?
浏览 0
提问于2021-07-29
得票数 0
1
回答
将CSRA从
pyTorch
转换为TensorFlow
、
、
我试图用 (而不是
PyTorch
)实现TensorFlow中的CSRA模块,使用MobileNetV3作为特性提取器。我只精通TensorFlow,在从
PyTorch
到TensorFlow的翻译中遇到了一些困难。 实现该模块的使用了一些在TensorFlow中不常用的函数,而those为这些函数提供的帮助很少。由于
pyTorch
首先使用“信道优先”,而TensorFlow使用“最后通道”,所以我不得不更改每个步骤中受影响的dims,但我不知道是否正确,以及
PyTorch
中的所有操作是否都是TensorFlow
浏览 2
提问于2022-05-23
得票数 0
1
回答
批量
归一化
和梯度下降的批量大小
、
、
我们需要为GD和
归一化
选择批处理大小,它们都称为批处理大小,但在实际实现中,它们需要相同吗?或者框架如何处理它们?例如,在
Pytorch
中,在dataloader中定义了一个批量大小,例如batch_size=16, shuffle
浏览 1
提问于2020-04-19
得票数 0
1
回答
蛋白会使面膜正常化吗?
、
当我将image和mask传递给albumentations.Normalize(mean, std)时。感谢你的任何建议!
浏览 6
提问于2021-11-24
得票数 1
1
回答
如何将权重
归一化
添加到
PyTorch
的预训练VGG16中?
、
我想将权重
归一化
添加到
PyTorch
预训练的VGG-16中。但我不知道这是否是将权重
归一化
添加到预先训练的VGG16的正确方法。
浏览 35
提问于2021-10-29
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1
回答
VGG16预测中的随机性
、
、
、
我正在使用
pytorch
中提供的VGG-16网络来预测一些图像索引。我发现对于同一个输入文件,如果我多次预测,我会得到不同的结果。在我看来,这似乎有悖于直觉。
浏览 6
提问于2019-06-07
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1
回答
如何规范化张量数据集
、
我的问题是,如何对变量x和y进行
归一化
,以便获得
归一化
的输入,然后使用Dataloader将其提供给我的神经网络。或者,在
pytorch
中有没有更简单的方法?torch.utils.data.random_split(data_set, [304, 60]) train_loader = DataLoader(train, batch_size=4, shuffle=True) 第二个问题是,当我从神经网络获得
归一化
输出时
浏览 35
提问于2020-12-16
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3
回答
PyTorch
中的权重
归一化
、
在中引入了一种重要的权重
归一化
技术,并在
PyTorch
中包含了以下内容: weight_norm(nn.Conv2d
浏览 0
提问于2020-06-04
得票数 5
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