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Grunge Presets Pack包含100个lr预设和100个acr预设，旨在为您的图像提供柔和的都市外观。此主题系列包括15种Lightroom预设应用效果，如去饱和度，淡化，喜怒无常的色调和哑光黑色。每个预设都有不同的外观供您选择并帮助您开发Instagram主题。 原文及下载地址： http://mac.orsoon.com/Mac/167186.html 100个暗黑系哑光效果lr/acr预设 官方介绍 这些预设适用于以下类型的照片： 建议使用与示例类似的图像 街头摄影 音乐会摄影 城市摄影 人像摄影 仍然是LIfe + Flat Lay 室内+室外建筑 景观 自拍 生活摄影 博客摄影 来源： CSDN 作者： KZ第一脸蛋 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44075686/article/details/85330664

lr预设除了有.lrtemplate格式文件之外，还有.xmp格式，那么xmp预设怎么导入lr 呢？对于lr新手来说这是一个不小问题，接下来小编为大家带来lr预设xmp文件导入教程，感兴趣的朋友快跟着小编一起来看看吧！ 首先打开你的LightRoom，点击右侧的【基本】，点击【配置文件】旁的红框图标，如图： 点击左上角的➕标志。 选择【导入配置文件】。 选择文件夹然后导入.xmp文件。 然后就可以看到预设里成功导入的xmp预设了。 以上就是小编为大家带来的xmp文件导入LIghtroom CC的方法，是不是很简单呢，快来动手试试吧！ 来源： CSDN 作者： hnhoney531 链接： https://blog.csdn.net/hnhoney531/article/details/102758140

转载： https://zhuanlan.zhihu.com/p/33075914 MobileNet V2 论文初读 转载： https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79334659 网络模型压缩和优化:MobileNet V2网络结构理解 转载： https://zhuanlan.zhihu.com/p/50045821 mobilenetv1和mobilenetv2的区别 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks：连接： https://128.84.21.199/pdf/1801.04381.pdf MobileNet v1 中使用的 Depthwise Separable Convolution是模型压缩的一个最为经典的策略，它是通过将跨通道的 卷积换成单通道的 卷积+跨通道的 卷积来达到此目的 的。 MobileNet V2主要的改进有两点 ： 1、Linear Bottlenecks。因为ReLU的在通道数较少的Feature Map上有非常严重信息损失问题，所以 去掉了小维度输出层后面的非线性激活层ReLU，保留更多的特征信息 ，目的是为了保证模型的表达能力。 2、Inverted Residual block。该结构和传统residual

一，只用LR的AUC对比： 1，LR demo： 2，LR one-hot之后： 3，LR + 网格搜索： 二，只用XGBoost的AUC对比（seed都指定为66）： 1，XGBoost demo： 2，XGBoost + 网格搜索（只搜迭代速率）： 3，XGBoost+网格搜索： 4，XGBoost+网格搜索，用模型和用grid进行fit的区别： 5，XGBoost+regression： 6，XGBoost的参数进一步研究，比如score： 三，XGBoost+LR： 四，wide&deep： 五，FM：（调用survise）: 六：GBDT+LR: 来源： https://www.cnblogs.com/yueyebigdata/p/11319046.html

lr_scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=5,eta_min=4e-08) lr_scheduler.step() 官网: https://pytorch.org/docs/0.3.1/optim.html#torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR Example: scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=5,eta_min=4e-08) for epoch in range(100): scheduler.step() train(…) validate(…) 来源： CSDN 作者： orzchenyuming 链接： https://blog.csdn.net/qq_29936933/article/details/82755940

目录 Pytorch中的学习率调整有两种方式 利用lr_scheduler()提供的几种衰减函数 torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1) torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1) torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1) torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1) torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown

class torch.optim.lr_scheduler. MultiStepLR ( optimizer , milestones , gamma=0.1 , last_epoch=-1 ) >>> # Assuming optimizer uses lr = 0.05 for all groups >>> # lr = 0.05 if epoch < 30 >>> # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 80 >>> # lr = 0.0005 if epoch >= 80 转载： https://www.cnblogs.com/z1141000271/p/9417473.html 来源： CSDN 作者： zxyhhjs2017 链接： https://blog.csdn.net/zxyhhjs2017/article/details/90059539

  在训练过程中我们一般会使用pytorch已有的学习率调整策略，如： import torch import torch.optim as optim from torchvision.models.resnet import resnet50 net = resnet50(num_classes=1000) optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3) scheduler = optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, [20, 30, 40, 50], 0.1) for epoch in range(num_epoch): scheduler.step() train() valid() ...   有时候会因为不可抗拒的外界因素导致训练被中断，在pytorch中恢复训练的方法就是把最近保存的模型重新加载，然后重新训练即可。假设我们从epoch10开始恢复训练，可以利用lr_scheduler的一个参数： scheduler = optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, [20, 30, 40, 50], 0.1, last_epoch=10)   这样就不需要手动地去改[20, 30, 40, 50]->[10, 20, 30, 40]

PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是 a. 有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。 b. 自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。 c. 自定义调整：自定义调整学习率 LambdaLR torch.optim.lr_scheduler.LambdaLr lamda计算 torch.optim.lr_scheduler.StepLR 等间隔梯度下降 torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR 指定step_list梯度下降 torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR 指数下降 torch.optim.lr_sheduler.CosineAnnealingLR 余弦下降 torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts # 准备环境 import torch import torch .