Pytorch深度学习（4） — BN层及ResNet + DenseNet实现1.批量归一化(BN)2.ResNet2.1 残差块2.2 ResNet 模型实现结构：3.DenseNet 稠密连接网络3.1 稠密块（DenseBlock）3.3 过滤层（transition_block）3.4 DenseNet模型总实现 1.批量归一化(BN) nn.BatchNorm2d(6) — 卷积层使用，超参数为输出通道数 nn.BatchNorm1d(120) – 全连接层使用，超参数为输出单元个数 2.ResNet 2.1 残差块 输入为X + Y，因而X Y的输出通道要一致 可以用1*1

今天用python实现了一下简单的聚类分析，顺便熟悉了numpy数组操作和绘图的一些技巧，在这里做个记录。 from pylab import * from sklearn.cluster import KMeans ## 利用numpy.append()函数实现matlab多维数组合并的效果，axis 参数值为 0 时是 y 轴方向合并，参数值为 1 时是 x 轴方向合并，分别对应matlab [A ; B] 和 [A , B]的效果 #创建5个随机的数据集 x1=append(randn(500,1)+5,randn(500,1)+5,axis=1) x2=append(randn(50

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ra码matlab译码代码ns-v-bm-解码 描述 为在 INCF 的 Neuroinformatics 2018 会议上展示的海报，重现分析运行所需的所有代码，题为，比较1,2和3 的词典和功能解码结果。 安装 无需安装，Python 代码是在 2.7.13 中编写的，因为我很固执，不想更新到 Python 3。需要numpy 、 pandas 、 scipy 、 seaborn和neurosynth来重新创建 Python 分析和数字。 遗憾的是，重新创建 BrainMap 风格的函数解码依赖于MATLAB 。 用法 来自每个数据库的所有术语比较文件都位于terms ，执行 BrainMap 功能解码所需的脚本位于/brainmap ，执行 Neurosynth 功能解码所需的脚本位于/neurosynth 。 两种方法的解码输入是二进制区域/网络掩码的 nifti 文件，输出是一系列文件，详细说明所述区域/网络的特征权重。 神经合成器解码 ns-get-dataset.ipynb ns-decoding.ipynb 脑图解码 BMA_ImageSearch.m BMA_ForR

VGG16卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 loss和acc曲线 epoch = 10 acc = 90.02% 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers impor

整合了1.3.0新固件 包含14.0.0离线升级包 AWOO、DBI等工具 远程指导，v：herobetty1201

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内含： 烧写程序 教程 bin文件

1, 创建pytorch 的Tensor张量： torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224） torch.Tensor([3,2]) #创建张量，[3,2] 2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化 b = a.cpu() # GPU → CPU a = b.cuda() #CPU → GPU 3, tensor和numpy的转化 b = a.numpy() # tensor转化为 numpy数组 a = b.from_numpy() # numpy数组转化为tensor 4, torch的

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