Neural network layer without all connections
来源： https://stackoverflow.com/questions/63893602/neural-network-layer-without-all-connections
pytorch
Neural network layer without all connections
来源： https://stackoverflow.com/questions/63893602/neural-network-layer-without-all-connections
【pytorch报错解决】expected input to have 3 channels, but got 1 channels instead
遇到的问题 数据是png图像的时候，如果用PIL读取图像，获得的是单通道的，不是多通道的。虽然使用opencv读取图片可以获得三通道图像数据,如下： def __getitem__(self, idx): image_root = self.train_image_file_paths[idx] image_name = image_root.split(os.path.sep)[-1] image = cv.imread(image_root) if self.transform is not None: image = self.transform(image) label = ohe.encode(image_name.split('_')[0]) return image, label 但是会出现报错： TypeError: img should be PIL Image. Got <class 'numpy.ndarray'> File "c:/Users/pprp/Desktop/pytorch-captcha-recognition-master/captcha_train.py", line 77, in <module> main(args) File "c:/Users/pprp/Desktop/pytorch-captcha-recognition
机器学习论文复现，这五大问题你需要注意
来源：机器之心 本文 约3000字 ，建议阅读 5 分钟 解决论文复现问题仍然任重而道远。 论文复现一直是机器学习领域的难题，虽然最近多个学术会议提倡大家提交代码，但解决论文复现问题仍然任重而道远。在试图复现机器学习论文时，我们经常遇到哪些问题呢？新加坡机器学习工程师 Derek Chia 对此进行了总结。 我最初接触机器学习时，花费了大量时间来阅读论文，并尝试实现。当然，我不是天才。实现它意味着要执行 git clone 并尝试运行论文作者的代码。对于我感兴趣的概念，我可能还手动输入一些代码并进行注释，以便更好地理解论文和项目。 这样的学习方法令人沮丧。尝试复现论文的流程大致如下： 一些达到新 SOTA 的论文在新闻媒体中引起关注； 读者深入研究或快速浏览论文内容； 读者对论文中的实验结果印象深刻，并产生复现的兴趣。 接下来就是疯狂搜索项目代码，并尝试在作者所用的数据集上运行代码。这时，你需要祈祷该项目具备以下要素：运行说明（README.md）、代码、参数、数据集、数据集路径、软件环境、所需依赖项以及硬件条件。了解这些，才能顺利复现论文中的 SOTA 结果。 而在这个过程中，你可能会遇到很多常见问题（参见下文）。遇到问题之前先了解它们是很有帮助的，毕竟，没人喜欢空手而归。 复现机器学习论文时的常见问题 复现过程中的常见问题如下所示： README 文件不完整或缺失；
PyTorch RuntimeError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes' failed
来源： https://stackoverflow.com/questions/45769206/pytorch-runtimeerror-assertion-cur-target-0-cur-target-n-classes-fail
PyTorch RuntimeError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes' failed
来源： https://stackoverflow.com/questions/45769206/pytorch-runtimeerror-assertion-cur-target-0-cur-target-n-classes-fail
献给 Python 开发人员的 25 个最佳 GitHub 代码库！
以下为译文： 根据2020年StackOverflow开发者调查报告，Python是世界上最受欢迎的语言之一，排名仅次于Rust和TypeScript。更令人惊讶的是，Python是开发人员最想尝试的语言。如果你是一位使用Python的开发人员，而且希望提高自己的技术水平，或者你想学习Python，那么你可来对地方了。本文将为你献上25个最佳GitHub代码库。 1、最佳Python代码库 Python资源精选列表1：Python框架、库、软件以及资源精选列表。 （https://github.com/vinta/awesome-python） Python资源精选列表2：精心筛选的一组Python框架、库、软件以及资源列表。 （https://github.com/trananhkma/fucking-awesome-python） Python精选应用程序：将近400个开源Python应用程序，按主题陈列，且附有使用apatite根据结构化数据生成的代码库、文档等链接。 （https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications） Pytorch：与Pytorch相关的库，Pytorch是有名的张量与动态神经网络机器学习框架。 （https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
How can I show multiple predictions of the next word in a sentence?
来源： https://stackoverflow.com/questions/61239331/how-can-i-show-multiple-predictions-of-the-next-word-in-a-sentence
How can I show multiple predictions of the next word in a sentence?
来源： https://stackoverflow.com/questions/61239331/how-can-i-show-multiple-predictions-of-the-next-word-in-a-sentence
Datawhale 暑期组队学习计划
Datawhale暑期组队学习计划 马上就要开始啦 这次共组织15个组队学习 涵盖了AI领域从理论知识到动手实践的内容 按照下面给出的 最完备学习路线 分类 难度系数分为 低 、 中 、 高 三档 可以按照需要参加 学习路线 基础知识 1 Python基础 课程简介 **课程设计：**马晶敏，叶梁 **组队学习说明：**学习python基础知识，针对python小白的学习之路 **任务路线：**基础知识 → 函数 → 第三方模块 → 类和对象 → 基础爬虫 **组队学习周期：**10天 **定位人群：**python小白 难度系数低 **每个任务完成大概所需时间：**2~4h/天，根据个人学习接受能力强弱有所浮动 任务安排： Task1：环境搭建 + python初体验 + python基础讲解 + python数值基本知识 (2天) Task2：列表 + 元组 + string字符串 + 字符串格式化问题 (2天) Task3：数组 + 集合 + 判断语句 + 三目表达式 + 循环语句 (2天) Task4：数组 + 集合 + 判断语句 + 三目表达式 + 循环语句 (2天) Task5：函数 + file + os模块 + datetime模块 (2天) 2 LeetCode 课程简介 **课程设计：**老表、于鸿飞、杨皓博 **组队学习说明：**Leetcode刷题组队学习