在这个实现中,使用了timm库的EMA V3的实现,权重设置为0.9999,与DDPM论文中所使用相同。 def train(batch_size: int=64,num_time_steps: int=1000,num_epochs: int=15,seed: int=-1,ema_decay: float=0.9999,lr=2e-5,checkpoint_path: str...
rand_like (区间[0,1)上的均匀分布、输出张量大小同输入张量) randint (区间[low,high) 上的均匀分布) randint_like(区间[low,high) 上的均匀分布、输出张量大小同输入张量) randn (标准正态分布) randn_like (标准正态分布、输出张量大小同输入张量) randperm (区间[0,n-1]上的随机排列) 参考 随机数种子...
def train(batch_size: int=64, num_time_steps: int=1000, num_epochs: int=15, seed: int=-1, ema_decay: float=0.9999, lr=2e-5, checkpoint_path: str=None): set_seed(random.randint(0, 2**32-1)) if seed == -1 else set_seed(seed) train_dataset = datasets.MNIST(root='./data...
PyTorch是一个开源的深度学习框架,它提供了一个用于高级特性的Python包。在本文中,我们将介绍PyTorch中的常见抽样函数。抽样是一个统计过程,它从总体中提取一个子集,通过子集来研究整个总体。 torch.bernoulli() 伯努利分布是一个离散分布,有两个结果,即成功和失败。如果成功的概率是p,那么失败的概率是(1-p),反之...
由于random_float 被转换为在范围 [-1, 1],所以实际上无论我们将 scale_float * random_float 添加到 1.0 还是从 1.0 中减去它都没有关系。 旋转 旋转是我们将使用的第一种增强技术,我们必须仔细考虑我们的数据,以确保我们不会通过导致其不再具有代表性的转换来破坏我们的样本。请记住,我们的 CT 切片在行和...
ax2.imshow(np.array(random_crops[0])) ax3 = plt.subplot(133) ax3.set_title('300*300') ax3.imshow(np.array(random_crops[1])) plt.show() 高斯模糊 使用高斯核对图像进行模糊变换 from PIL import Image from pathlib import Path import m...
w2 = np.random.rand(H, D_out) #下面就是实现神经网路的计算过程 learning_rate = 1e-6 epochs = 500 for epoch in range(epochs): #前向传播 h = x.dot(w1) h_relu = np.maximum(h, 0) y_pred = h_relu.dot(w2) #计算损失
import randomtrain_data, valid_data = training_data.split(split_ratio=0.3, random_state = random.seed(SEED))准备输入和输出序列:下一步是为文本构建词汇表，并将它们转换为整数序列。词汇表包含了整篇文章中出现的词汇。每个唯一的单词都有一个索引。下面列出了相同的参数 参数:min_freq:忽略词汇表中频率...
format( epoch, train_loss, train_accuracy, eval_loss, eval_accuracy)) return model def prepare_dataloader(num_workers=8, train_batch_size=128, eval_batch_size=256): train_transform = transforms.Compose( [ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms....
例如,transforms.RandomCrop()、transforms.RandomHorizontalFlip() 等。 输入大小调整: 深度学习模型通常对输入的大小有一定的要求。转换函数可以用于调整输入数据的大小,以适应模型的输入尺寸。例如,transforms.Resize()。 灰度化、归一化等操作: 转换函数还可以执行其他各种操作,如将图像灰度化、进行归一化等。这些操作...