创造性地组合3D模型，从图像快速生成3D模型，以及为其他机器学习应用程序和模拟创建综合数据，这只是3D模型生成的众多用例中的少数几个。使用top-p = 0.9的核采样和地面真实网格（蓝色）生成的图像条件样本（黄色）。但是，在3D深度学习研究领域，为数据选择合适的表示是成功的一半。在计算机视觉中，数据的结构非常简...
前提很简单:仅从softmax分布中共享top-p概率质量的标记中随机抽取下一个标记。在推理时将其应用于生成网格,同时避免序列退化。有关核采样的PyTorch实现,请参考此gist(gist.github.com/thomwol) 条件输入 除了无条件生成模型外,PolyGen还支持使用类标签,图像和体素进行输入条件处理。 这些可以指导具有特定类型,外观或...
top_p, top_class = ps.topk(1, dim=1) equals = top_class == labels.view(*top_class.shape) accuracy += torch.mean(equals.type(torch.FloatTensor)).item() train_losses.append(running_loss/len(trainloader)) test_losses.append(test_loss/len(testloader)) print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs...
transforms.RandomApply(transforms, p=0.5) 功能:给一个 transform 加上概率,依概率进行操作 transforms.RandomOrder 功能:将 transforms 中的操作随机打乱 使用示例: 例如,想对数据进行缩放、随机裁剪、归一化和标准化,可以这样进行设置: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 数据预处理设置 norm...
norm_layer))self.inplanes=planes*self._block.expansionfor_inrange(1,blocks):layers.append(self._block(self.inplanes,planes,groups=self.groups,base_width=self.base_width,dilation=self.dilation,norm_layer=norm_layer))returnnn.Sequential(*layers)defparameter_rrefs(self):return[RRef(p)forpinself....
Pytorch:制作自己的数据集并实现图像分类三部曲 开发环境: Pycharm + Python 3.7.9 torch 1.10.2+cu102 torchvision 0.11.3+cu102 一、上网搜取相关照片作为数据 制作了四个文件夹,每个文件夹50张照片,分别是刹车盘,刹车鼓,刹车片,刹车蹄 这是brake_disc文件夹里面的内容,请注意图片命名格式 ...
(30): MaxPool2d (size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1)) ) (classifier): Sequential ( (0): Linear (25088 -> 4096) (1): ReLU (inplace) (2): Dropout (p = 0.5) (3): Linear (4096 -> 4096) (4): ReLU (inplace) (5): Dropout (p = 0.5) (6): Linear (4096...
GPU Speed measures the average inference time per image on the COCO val2017 dataset using an AWS p3.2xlarge V100 instance with a batch size of 32. EfficientDet data is sourced from the google/automl repository at batch size 8. Reproduce these results using the command: python val.py --task...
自顶向下(Top-Down)分析 定义 从句子的最高层次(通常是句子(S)本身)开始,逐步将其分解为更小的组成部分(如名词短语、动词短语等)。 例子 在句子 "The cat sat on the mat" 中,自顶向下分析首先识别出整个句子,然后将其分解为名词短语 "The cat" 和动词短语 "sat on the mat"。
Nucleus Sampling 能够保持一定的生成质量,因为它在一定程度上考虑了概率分布。通过选择概率总和超过给定阈值p的词语子集进行随机采样,Nucleus Sampling 能够增加生成文本的多样性。 deftop_p_sampling(input_ids, max_tokens=100, top_p=0.95): withtorch.inference_mode(): ...