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通用优化器 SGD | 随机梯度下降 def sgd_cb(p, lr, **kwargs): p.data.add_(-lr, p.grad.data) opt_func = partial(Optimizer, cbs=[sgd_cb]) Momentum | 动量 def average_grad(p, mom, grad_avg=None, **kwargs): if grad_avg is None: grad_avg = torch.zeros_like(p.grad.data) return {'grad_
计算机视觉 vision_learner用于分类任务, unet_learner用于图像生成任务, 自定义学习器的话我觉得直接看代码比较好 class SiameseImage(fastuple): def show(self, ctx=None, **kwargs): img1,img2,same_breed = self if not isinstance(img1, Tensor): if img2.size != img1.size: img2 = img2.resize(img1.size) t1,t2 = tensor(img1),tensor(img2) t1,t2 = t1.permute(2,0,1),t2.permute(
卷积神经网络有这样两个问题 * 我们需要大量的步长为 2 的层来使我们的网格在最后变成 1×1 * 无法在除我们最初训练的尺寸之外的任何尺寸的图像上工作 全卷积网络 | fully convolutional networks def avg_pool(x): return x.mean((2,3)) 前面正常卷积, 剩下的直接求平均 def block(ni, nf): return ConvLayer(ni, nf, stride=2) def get_model(): return nn.Sequential( block(3, 16), block(16, 32), block(32, 64), block(64, 128)
发布种子各站点都有教程, 奈何使用的qb下载器为qbittorrent-nox, 没有直接生成torrent文件的选项, google发现可以使用transmission-cli命令行生成torrent 安装 sudo apt install transmission-cli 生成torrent种子 transmission-create -p -o path/to/example.torrent --tracker tracker_announce_url --piecesize 2048 path/to/file_or_directory * -p: 私有种子,不使用 DHT * -o: 生成 torrent 文件路径 * -t: tracker 地址 * -s: 每个文件块大小(参考下表) 文件大小 文件块大小 0 GB - 0.5 GB