使用ssh連接服務(wù)器，長(zhǎng)久不使用，連接會(huì)自動(dòng)斷開(kāi)，然后控制臺(tái)就會(huì)卡死，如何解決這一問(wèn)題，大豬下來(lái)會(huì)給出兩個(gè)方案給小伙伴們選擇。 方案一 服務(wù)器主動(dòng)保持連接 登錄ssh服務(wù)器 ...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：北京
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SSH 保持連接不斷開(kāi) -
DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer字節(jié)跳動(dòng)AI Lab最新的工作，研究了如何把ViT做的更深的問(wèn)題。之前的ViT采用的都是固定的12層，所不同的是head的數(shù)目和embedding的通道數(shù)，由此構(gòu)成small...
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pytorch學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)（六）torch.where()：根據(jù)條件修改張量值
今天寫代碼的時(shí)候遇到一個(gè)問(wèn)題，網(wǎng)絡(luò)前向過(guò)程中有一個(gè)張量A，我想把張量A中的大于0的值變成張量B中對(duì)應(yīng)的值，最初的實(shí)現(xiàn)是： 然后運(yùn)行起來(lái)就報(bào)錯(cuò)了，原因是這個(gè)操作屬于in-pla...
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An image is worth 16 x 16 words: transformers for image recognition at a scale（可能）是第一次大規(guī)模的采用純transformer做cv任務(wù)的文章，驗(yàn)證了transformer在cv領(lǐng)域的有效性，大大的挖坑之作。 ViT的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)其實(shí)很簡(jiǎn)單，就是一個(gè)普...
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Bottleneck Transformers for Visual Recognition谷歌和伯克利一起提出的Bottleneck Transformer（BoT）屬于一種hybrid network，將cnn和transformer結(jié)合起來(lái)，以期達(dá)到比二者單獨(dú)...
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pytorch學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)（五）手動(dòng)實(shí)現(xiàn)交叉熵?fù)p失及Focal Loss我發(fā)現(xiàn)，手寫損失函數(shù)一般都會(huì)運(yùn)用到很多稍微復(fù)雜一些的張量操作，很適合用來(lái)學(xué)習(xí)pytorch張量操作，所以這里分析幾個(gè)常用損失函數(shù)練習(xí)一下。 1. Binary Cross E...
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Pytorch數(shù)據(jù)前后處理整理
1. PIL Image ??通常, pytorch處理數(shù)據(jù)集用的是PIL Image的庫(kù), 通過(guò)PIL Image來(lái)讀取圖像文件, 然后再轉(zhuǎn)成tensor送給network...
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一文讀懂Accuracy，precision，recall首先，需要區(qū)分四個(gè)概念：TP（True Positive，真陽(yáng)性），TN（True Negative，真陰性），F(xiàn)P（False Positive，假陽(yáng)性）以及FN（Fals...
