numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 作用：返回一个由size指定形状的数组，数组中的值服从 𝜇=𝑙𝑜𝑐,𝜎=𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 的正态分布。 numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 作用：返回一个在区间[low, high)中均匀分布的数组，size指定形状。
tf2data学习
2023-11-22
35
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
tf2data学习
目录
相关文章
|
5月前
|
编解码
人工智能
Linux
|
6月前
|
并行计算
异构计算
Python
python代码torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")是什么意思？
【6月更文挑战第3天】python代码torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")是什么意思？
609
4
4
|
6月前
|
测试技术
计算机视觉
【YOLOv8改进】LSKA(Large Separable Kernel Attention)：大核分离卷积注意力模块 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测专栏介绍了大可分卷积核注意力模块LSKA，用于解决VAN中大卷积核效率问题。LSKA通过分解2D卷积为1D卷积降低计算复杂度和内存占用，且使模型关注形状而非纹理，提高鲁棒性。在多种任务和数据集上，LSKA表现优于ViTs和ConvNeXt，代码可在GitHub获取。基础原理包括LSKA的卷积核分解设计和计算效率优化。示例展示了LSKA模块的实现。更多详情及配置参见相关链接。
633
4
4
|
6月前
|
机器学习/深度学习
编解码
测试技术
【YOLOv8改进】LSKNet(Large Selective Kernel Network ):空间选择注意力 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的有效改进和实战应用，包括卷积、主干网络、注意力机制和检测头的创新。提出的新模型LSKNet利用大型选择性核关注遥感场景的先验知识，动态调整感受野，提升目标检测效果。创新点包括LSKblock Attention、大型选择性核网络和适应性感受野调整。LSKNet在多个遥感检测基准上取得最优性能，且结构轻量。此外，文章提供了YOLOv8的LSKNet实现代码。更多详情可查阅相关专栏链接。
227
3
3
|
7月前
|
存储
PyTorch
算法框架/工具
|
7月前
|
机器学习/深度学习
PyTorch
算法框架/工具
|
并行计算
PyTorch
算法框架/工具
|
并行计算
PyTorch
算法框架/工具
torch中 x数据已经使用x.to(device)， 再使用x.to(device)会报错吗？
在 PyTorch 中，如果已经将一个张量 (tensor) 移到了指定的设备上，再次调用 to 方法将不会产生任何影响，也不会报错。这是因为 to 方法内部会检查当前张量所在的设备和目标设备是否一致，如果一致，则直接返回原始张量。
以下是一个简单的示例代码，演示了当我们尝试将已经被移动到 GPU 上的张量再次移动到相同的 GPU 设备时，不会引发错误：
380
0
2
|
并行计算
Python
TypeError: can‘t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory
运行程序，出现报错信息 TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.。
321
0
0