Python装饰器和functools.wraps简单解析 装饰器可以包装函数,在不改变函数体的前提下完成额外的功能。另外,可以借助 functools.wraps 模块在不生成新函数的情况下完成函数传参。 2022-02-19 Coding > Python #Python #functools
Domain Adaptation 简介 领域自适应 即 Domain Adaptation 是迁移学习中很重要的一部分内容,目的是把分布不同的源域和目标域的数据,映射到一个特征空间中,使其在该空间中的距离尽可能近。 2022-02-17 Transfer Learning #Domain Adaptation #Transfer Learning
Histogram of oriented gradient, HOG 方向梯度直方图 (Histogram of oriented gradient, HOG) 是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检测的特征描述器。本文介绍它的实现原理和一个应用实例。 2022-01-20 Others
论文阅读:Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 阅读了"Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners"。这篇论文使用 Autoencoder 架构, 将图片的一部分 mask 掉,剩余的部分作为输入,提出了一种新的预训练模型。 2022-01-20 Paper Reading #Transformer #Autoencoder #Contrastive Learning
PyTorch 中的 CrossEntropyLoss 及其具体应用 交叉熵 (Cross Entropy) 是 Shannon 信息论中的概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。本文讲述了它的概念和 Pytorch中的对应模块,以 SimCLR 中的 ContrastiveLoss 为例介绍了交叉熵Loss的具体应用。 2022-01-20 Coding > PyTorch
PyTorch 中的 softmax 函数解读 softmax 作为可导的 max 函数,在各个方面都有应用。这里对 softmax 做个简单的总结,并介绍它在 argmax 函数中的应用。 2022-01-19 Coding > PyTorch
PyTorch 中 TensorBoard 可视化模块应用 Tensorboard 原本是 tensorflow 的可视化工具,pytorch 从1.2.0开始支持tensorboard。使用 tensorboard,我们可以在 TensorBoard UI 的框架内把 PyTorch 的模型和数据记录到文件夹内。 2022-01-18 Coding > PyTorch #PyTorch #Python
Python 中 logging 模块的基础使用 logging 模块定义的函数和类为应用程序和库的开发实现了一个灵活的事件日志系统。本文对 logging 模块的使用进行简要的介绍,包括 basicConfig 和常用几个 logging 模块。 2022-01-18 Coding > Python #Python
Python 中 Yaml 配置文件模块的使用 Yaml 是一个可读性高,用来表达资料序列化的格式,被广泛当做神经网络的配置文件。此次对 Yaml 的读写进行简要学习。 2022-01-17 Coding > Python #Yaml