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Max的程式語言筆記

我要當一個豬頭,快樂過每一天

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如何判斷模型中, 那些是可能不重要的連接或神經元?

2025-02-14

好的,針對您想了解如何判斷 zi2zi-pyto…

如何調整 DataLoader 的 num_workers 參數,以充分利用多核 CPU?

2025-02-14

好的,針對您想調整 zi2zi-pytorch …

zi2zi-pytorch 專案, 使用 8層的 UnetSkipConnectionBlock, 請問如何使用 知識蒸餾 (Knowledge Distillation) 把模型變的更小

2025-02-14

好的,針對您想使用知識蒸餾 (Knowledge…

zi2zi-pytorch 的 infer.py 時遇到的 CUDA 記憶體不足問題,以下提供一些調整 infer.py 以降低記憶體或 CPU 使用率的建議

2025-02-14

好的,針對您在使用 zi2zi-pytorch …

zi2zi-pytorch UnetSkipConnectionBlock 調整圖片解析度,256×256 改成 400×400, 在 forward() 的 torch.cat([x, dec], 1) 遇到問題, x 的 shape 是 torch.Size([8, 512, 3, 3]), dec 的 shape 是 torch.Size([8, 512, 2, 2]), 無法使用 torch.cat() 合併

2025-02-14

錯誤訊息: RuntimeError: Size…

在 zi2zi-pytorch 專案裡的 UnetSkipConnectionBlock 的 innermost 的 up 是只需要 [uprelu, upnorm] 不需要 nn.ConvTranspose2d?

2025-02-14

是的,您關於 zi2zi-pytorch 專案中…

torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

2025-02-14

在 zi2zi-pytorch 的 infer …

shape torch.Size([8, 1, 512, 512]) 的訓練資料與 shape torch.Size([8, 1, 256, 256]) 的訓練資料, 在 nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1) 的產生結果是否shape 相同

2025-02-14

不相同。 針對 nn.Conv2d(1, 64,…

torch.cat 與 torch.view 差異

2025-02-14

pytorch 官方說明:https://pyt…

解釋 torch.cat 用法, 為什麼會使用在 UnetSkipConnectionBlock 的 forward 的 return

2025-02-14

The user is asking for a…

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  • PixelShuffleUpBlock + ResSkip 512×512 Training log
  • 訓練資料從 384×384 切換到 512×512 推論結果的改變
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  • LearnableInterpolationUpsample (deconv) training log
  • PixelShuffleUpBlock + ResSkip Training log
  • down / up 分別使用不同的 norm
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  • LearnableInterpolationUpsample 可學習的上採樣模組
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  • PixelShuffle(sub-pixel)training log
  • 固定平滑卷積層(Fixed Smooth Convolutional Layer)FixedConvTranspose2d
  • hybrid 的 PixelShuffle(sub-pixel)training log
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  • 凍結部分已訓練的權重對訓練有什麼幫助

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