torch实现不同维度对应位乘法
在使用pytorch写深度学习网络时，经常需要将不同维度的数据对应位置进行相乘/除，下面简单介绍解决方法
123456789101112131415161718192021import numpy as npa = np.array( [[1,2],[2,3]])b = np.array( [[5,6],[7,8]])c = np.array( [a,b])d = np.array( [4.2426,13.1909])output = np.transpose(np.multiply(np.transpose(c),1/d))print(output)
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torchvision
一、简介 tochvision主要处理图像数据，包含一些常用的数据集、模型、转换函数等。torchvision独立于PyTorch，需要专门安装。
torchvision主要包含以下四部分：
torchvision.models: 提供深度学习中各种经典的网络结构、预训练好的模型，如：Alex-Net、VGG、ResNet、Inception等。
torchvision.datasets：提供常用的数据集，设计上继承 torch.utils.data.Dataset，主要包括：MNIST、CIFAR10/100、ImageNet、COCO等。
torchvision.tran ...
tensorboard使用
本文主要介绍PyTorch框架下的可视化工具Tensorboard的使用
面向第一次接触可视化工具的新手<其实是备忘>
之前用了几天visdom，用起来很方便，但是画的图显得很乱，所以花了一晚上把代码里的visdom都改成了tensorboard。
Tensorboard安装原本是tensorflow的可视化工具，pytorch从1.2.0开始支持tensorboard。之前的版本也可以使用tensorboardX代替。
在使用1.2.0版本以上的PyTorch的情况下，一般来说，直接使用pip安装即可。
1pip install tensorboard
这样直接安装之后，有可能 ...
Batch_size的影响
Batch_size的作用 Batch_size决定了下降的方向。
在合理范围内，增大Batch_size的好处：
提高了内存利用率以及大矩阵乘法的并行化效率；
跑完一次epoch(全数据集）所需要的迭代次数减少，对相同的数据量，处理的速度比小的Batch_size要更快；
在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。
盲目增大Batch_size，Batch_size过大的坏处：
提高了内存利用率，但是内存容量可能撑不住；
跑完一次epoch(全数据集)所需的迭代次数减少，要想达到相同的精度，其所花费的时间大大增加，从而对参数的 ...
DDR基本原理
DDR一、内存的种类
内存(Memory)又可分为 DRAM(Dynamic Random Access Memory)动态随机存取内存和 SRAM (Static Random Access Memory)静态随机存取内存两种。两种都是挥发性的内存，SRAM 的主要使用 flip-flop 正反器，通常用于快取 (Cache)，而 DRAM 则是使用电容器及晶体管组成。
DDR(Double Data Rate)其实指的是 DDR SDRAM(Double Data Rate SDRAM)，SDRAM 及 DDR 主要差异有三点整理如下：
SDRAM只能在时钟信号上升沿传输数据， ...