DenseNet源码解读(pytorch官方)
DenseNet源码解析:一个基于PyTorch实现的模型码深度密集连接网络模型,提供了一系列预训练模型选项。网源首先,模型码我们引入必要的网源库,如ReLU、模型码卷积层、网源模板源码素材批量归一化和函数模块。模型码DenseNet的网源核心是通过`_bn_function_factory`函数拼接前一层的特征,然后通过一系列的模型码卷积块进行特征提取,包括1x1卷积、网源ReLU激活和3x3卷积,模型码形成了密集层 `_DenseLayer`。网源该层可以设置内存高效模式以节省内存。模型码在 `_DenseBlock` 中,网源通过循环堆叠指定数量的模型码密集层,并在每个块之间插入降采样层 `_Transition` 以控制通道数量的增长。模型类 `DenseNet` 建立了整套网络结构,包括初始卷积层、多个密集块、过渡层以及最终的全局平均池化和全连接层。提供了针对不同配置(如densenet、densenet等)的预训练模型加载方法 `_densenet`,用户可以根据需求选择并加载预训练权重。
每个模型函数,如`densenet`,接受参数如预训练状态、进度条显示等,允许用户根据需要定制网络行为。总的来说,DenseNet的设计旨在通过密集连接和递增特征组合来提升模型性能,适用于图像识别等计算机视觉任务。
Pytorch深入剖析 | 1-torch.nn.Module方法及源码
torch.nn.Module是防红源码1003防红源码神经网络模型的基础类,大部分自定义子模型(如卷积、池化或整个网络)均是其子类。torch.nn.Parameter是继承自torch.tensor的子类,用以表示可训练参数。定义Module时,可以使用个内置方法,例如add_module用于添加子模块,children和named_children用于获取子模块,modules和named_modules用于获取所有模块,register_parameter用于注册参数,parameters和named_parameters用于获取参数,get_parameter用于获取指定参数等。Module还支持数据格式转换,如float、double、half和bfloat,以及模型的设备移动,如cpu、cuda和xpu。训练模式调整可以通过train和eval方法实现。模型参数的梯度可以使用zero_grad方法清零。
模型的前向传播由forward方法定义,而apply方法允许应用特定函数到模型的所有操作符上。模型状态可以通过state_dict和load_state_dict方法进行保存和加载,常用于保存模型参数。此外,模型可以设置为训练模式或评估模式,影响特定模块如Dropout和BatchNorm的行为。
在PyTorch中,hook方法用于在前向和反向传播过程中捕获中间变量。注册hook时,知识付费源码交易平台源码可以使用torch.Tensor.register_hook针对张量注册后向传播函数,torch.nn.Module.register_forward_hook针对前向传播函数,torch.nn.Module.register_forward_pre_hook用于在前向传播之前修改输入张量,以及torch.nn.Module.register_backward_hook用于捕获中间层的梯度输入和输出。
通过这些方法,开发者可以灵活地调整、监控和优化神经网络模型的行为,从而实现更高效、更精确的模型训练和应用。利用hook方法,用户可以访问中间变量、修改输入或输出,以及提取特征图的梯度,为模型的定制化和深入分析提供了强大的工具。
Pytorch nn.Module接口及源码分析
本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块,它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法,开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。
torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类,用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建,允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module,开发者可以自定义功能模块,如卷积层、池化层等,这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如:
python
import torch.nn as nn
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
torch.nn.Module还提供了多种API,包括类变量、A5源码网站源码下载重要概念(如parameters和buffer)、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。
例如,可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪,这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度,有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典,常用于模型的保存和加载。
此外,_apply()方法用于执行自定义操作,如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法,开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。
总结而言,torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件,它提供了丰富的API和功能,支持开发者创建复杂、高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法,开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。
UE5 ModelingMode & GeometryScript源码学习(一)
前言
ModelingMode是虚幻引擎5.0后的新增功能,用于直接在引擎中进行3D建模,无需外接工具,实现快速原型设计和特定需求的模型创建。GeometryScript是用于通过编程方式创建和操控3D几何体的系统,支持蓝图或Python脚本,提供灵活控制能力。多人视频源码/聊天室源码
本文主要围绕ModelingMode与GeometryScript源码学习展开,涵盖DMC简介、查找感兴趣功能源码、动态网格到静态网格的代码介绍。
起因
在虚幻4中,通过RuntimeMeshComponent或ProceduralMeshComponent组件实现简单模型的程序化生成。动态网格组件(DynamicMeshComponent)在UE5中提供了额外功能,如三角面级别处理、转换为StaticMesh/Volume、烘焙贴图和编辑UV等。
将动态网格对象转换为静态网格对象时,发现官方文档对DMC与PMC对比信息不直接涉及此转换。通过搜索发现,DynamicMesh对象转换为StaticMesh对象的代码位于Source/Runtime/MeshConversion目录下的UE::Modeling::CreateMeshObject函数中。
在UE::Modeling::CreateMeshObject函数内,使用UEditorModelingObjectsCreationAPI对象进行动态网格到静态网格的转换,通过HasMoveVariants()函数接受右值引用参数。UEditorModelingObjectsCreationAPI::CreateMeshObject函数进一步处理转换参数,UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数负责创建完整的静态网格资产。
总结转换流程,DynamicMesh对象首先收集世界、变换、资产名称和材质信息,通过FCreateMeshObjectParams对象传递给UE::Modeling::CreateMeshObject函数,该函数调用UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数创建静态网格资产。
转换为静态网格后,程序创建了一个静态网格Actor和组件。此过程涉及静态网格属性设置,最终返回FCreateMeshObjectResult对象表示转换成功。
转换静态网格为Volume、动态网格同样在相关函数中实现。
在Modeling Mode中添加基础形状涉及UInteractiveToolManager::DeactivateToolInternal函数,当接受基础形状时,调用UAddPrimitiveTool::GenerateAsset函数,根据面板选择的输出类型创建模型。
最后,UAddPrimitiveTool::Setup函数创建PreviewMesh对象,UAddPrimitiveTool::UpdatePreviewMesh()函数中通过UAddPrimitiveTool::GenerateMesh生成网格数据填充FDynamicMesh3对象,进而更新到PreviewMesh中。
文章总结了Modeling Mode与GeometryScript源码的学习路径,从动态网格到静态网格的转换、基础形状添加到输出类型对应函数,提供了一条完整的流程概述。
MaskFormer源码解析
整个代码结构基于detectron2框架,代码逻辑清晰,从配置文件中读取相关变量,无需过多关注注册指令,核心在于作者如何实现网络结构图中的关键组件。MaskFormer模型由backbone、sem_seg_head和criterion构成,backbone负责特征提取,sem_seg_head整合其他部分,criterion用于计算损失。
在backbone部分,作者使用了resnet和swin两种网络,关注输出特征的键值,如'res2'、'res3'等。在MaskFormerHead中,核心在于提供Decoder功能,这个部分直接映射到模型的解码过程,通过layers()函数实现。
pixel_decoder部分由配置文件指定,指向mask_former/heads/pixel_decoder.py文件中的TransformerEncoderPixelDecoder类,这个类负责将backbone提取的特征与Transformer结合,实现解码过程。predictor部分则是基于TransformerPredictor类,负责最终的预测输出。
模型细节中,TransformerEncoderPixelDecoder将backbone特征与Transformer结合,生成mask_features。TransformerEncoderPixelDecoder返回的参数是FPN结果与Transformer编码结果,后者通过TransformerEncoder实现,关注维度调整以适应Transformer计算需求。predictor提供最终输出,通过Transformer结构实现类别预测与mask生成。
损失函数计算部分采用匈牙利算法匹配查询和目标,实现类别损失和mask损失的计算,包括dice loss、focal loss等。整个模型结构和输出逻辑清晰,前向运算输出通过特定函数实现。
总的来说,MaskFormer模型通过backbone提取特征,通过Transformer实现解码和预测,损失函数计算统一了语义分割和实例分割任务,实现了一种有效的方法。理解代码的关键在于关注核心组件的功能实现和参数配置,以及损失函数的设计思路。强烈建议阅读原论文以获取更深入的理解。
二十分钟了解K8S网络模型原理
掌握K8S网络模型无需神秘,只需分钟,本文将带你轻松理解。首先,让我们预习一些基础网络知识:Linux网络命名空间:虚拟化网络栈,如同登录Linux服务器时的默认Host网络栈。
网桥设备:内核中的虚拟端口,用于转发网络数据。
Veth Pair:一对虚拟网卡,常用于连接不同网络命名空间。
VXLAN:扩展局域网,将L2数据包封装到UDP报文中,用于跨主机通信。
BGP:边界网关协议,实现自治系统间的路由可达性。
理解了这些,我们转向单机容器网络模型,这是Docker的基本架构。然后,我们进入K8S网络模型的探索,包括Flannel和Calico两种常见模型:Flannel:两种实现(UDP和VXLAN),分别涉及TUN设备或VXLAN隧道,以及Host-gw的三层解决方案。
Calico:非IPIP模式利用BGP维护路由,无网桥的直接路由规则;IPIP模式通过IP隧道解决跨子网通信问题。
最后,CNI网络插件是K8S的核心组件,负责在Pod创建时设置网络环境,如网络命名空间的配置和路由规则的设定。 通过本文,你将对K8S网络模型有深入理解,进一步实践将使理论更加扎实。详细教程和源代码可以参考相关资源。现在,你已经准备好了深入研究K8S网络的旅程。SWAT模型|源代码编译及主要程序架构的全面介绍
本文全面介绍SWAT模型的源代码编译及程序架构。首先,需从SWAT官网获取原始SWAT代码,或付费购买,代码为Fortran语言。
下载代码后,进行编译是关键步骤。编译Fortran代码,我们推荐使用Visual Studio 和LHF。B站有相关安装教程,关键词为“Fortran编译器”与“软件安装”。编译成功后,应能顺利运行并输出“hello,world!”,验证环境搭建无误。
本文附有Visual Studio软件及SWAT代码下载链接,方便读者获取开发工具和学习资源。
编译完成后,我们将深入探讨SWAT模型的运行流程。模型运行分为三大步骤:读取工程文件、模型计算与结果输出。本文着重讲解模型计算过程,力求让读者对SWAT有直观理解,并附上全代码程序的调用思维导图,助于学习与实践。同时,SWAT原理概述帮助读者全面理解模型工作机理。
本文内容深入浅出,旨在为水文模型学习者提供全面指导,包含从代码获取、编译到模型运行的完整流程。更多相关资料与支持,请关注“水文模型小管家”。
PyTorch ResNet 使用与源码解析
在PyTorch中,我们可以通过torchvision.model库轻松使用预训练的图像分类模型,如ResNet。本文将重点讲解ResNet的使用和源码解析。模型介绍与ResNet应用
torchvision.model库提供了多种预训练模型,包括ResNet,其特点是层深度的残差网络。首先,我们需要加载预训练的模型参数: 模型加载代码: pythonmodel = torchvision.models.resnet(pretrained=True)
接着,将模型放置到GPU上,并设置为评估模式: GPU和评估模式设置: pythonmodel = model.to(device='cuda')
model.eval()
Inference流程
在进行预测时,主要步骤包括数据预处理和网络前向传播: 关键代码: pythonwith torch.no_grad():
output = model(input_data)
残差连接详解
ResNet的核心是残差块,包含两个路径:一个是拟合残差的路径(称为残差路径),另一个是恒等映射(称为shortcut)。通过element-wise addition将两者连接: 残差块结构: 1. 残差路径: [公式] 2. 短路路径: [公式] (通常为identity mapping)网络结构与变种
ResNet有不同深度的变种,如ResNet、ResNet、ResNet等,网络结构根据层数和块的数量有所不同: 不同ResNet的结构图: ...源码分析
构造函数中,例如ResNet的构造过程是通过_resnet()方法逐步构建网络,涉及BasicBlock或Bottleneck的使用: ResNet构造函数: ... 源码的深入解析包括forward()方法的执行流程,以及_make_layer()方法定义网络层: forward()方法和_make_layer()方法: ...图解示例
ResNet和ResNet的不同层结构,如layer1的升维与shortcut处理: ResNet和ResNet的图解: ... 希望这些内容对理解ResNet在PyTorch中的应用有所帮助。如果你从中受益,别忘了分享或支持作者继续创作。2024-12-24 09:05
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