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Dim

自托管的媒体管理器
授权协议 GPL-2.0
开发语言 JavaScript Rust
所属分类 应用工具、 多媒体工具
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 孟嘉歆
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

Dim 是一个自托管的媒体管理器。通过最小的设置,Dim 将组织和美化你的媒体收藏,让你随时随地访问和播放它们。

  • dim的定义 dim 表示维度 x = torch.randn(2, 3, 3) print(x) print(x.size()) print(x.dim()) 输出: tensor([[[-1.6943, -2.1487, 1.2332], [-0.2261, -0.1596, 1.5513], [ 2.0383, -0.6982, -2.1481]]

  • 别以为你用得多,说不定,你还真不知道DIM的全称及本来意义。 都知道VB中用DIM来声明一些变量,DIM并不是VB的首创,来源于BASIC语言。顺便说一下,VB Visual Basic可视的Basic,是Basic语言的一种。 在Basic语言中 通过定义数组的大小,用DIM,英文全称Dimension,中文意思是尺寸的意思。 在VB中则延伸DIM用来定义变量  

  • Diffusion models代码解读:入门与实战 前言:之前写过三篇详细解读DDPM代码的博客,随着时间已经来到2022年10月,单纯使用DDPM已经逐渐被淘汰,最新的论文更多使用DDPM的改进版本。DDIM作为DDPM最重要的改进版本之一,从本篇博客开始详细解读一下DDIM代码。这篇博客详细讲解一下如何设计核心采样代码、 如何用diffusion models做超分辨重建。 目录 核心DDI

  • 1.概念:根据英文,可以简单理解为扩展数组的shape。 2.理解:shape如何改变?数组内如何改变? import numpy as np a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) print(a.shape) 输出: (1,2,3) # 1维,2行,3列 # 元组的形状代表什么? # 每个索引处的整数表明相应维度拥有的元素数量。 2.1 shape如何改变?

  •  Diffusion Models专栏文章汇总:入门与实战 前言:之前的博客解读了《从DDPM到DDIM:深入解读《Denoising Diffusion Implicit Models》,我们理解了从DDPM到DDIM的演化和改进过程。而《Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models》是diffusion models发展过程中重要的里程碑,

  • 使用pytorch框架进行神经网络训练时,涉及到分类问题,就需要使用softmax函数,这里以二分类为例,介绍nn.Softmax()函数中,参数的含义。 1. 新建一个2x2大小的张量,一行理解成一个样本经过前面网络计算后的输出(1x2),则batch_size是2。                 import numpy as np                 import torch

  • 应用场景: 面对有时候需要对数据维度进行扩充,例如低维数据向转高维度或者不规则张量 ragged Tensor的填充,这时候就需要expand_dims登场、同时还有 tf.tile 和 preprocessing.sequence.pad_sequences 帮忙。 一.expand_dims tf.expand_dims 可以扩充数组维度,参数包括:     array:需要扩充的数组,这里

  • 1.torch.cat 官方说明:torch.cat torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor 连接给定维数的给定序列的序列张量。所有张量要么具有相同的形状(除了连接维度),要么为空。 需要安装 pytorch 2. 代码 import torch # 总结: # 1. torch.cat((x,y),dim=0) :张量 X,Y按照列堆起来

  • 一、代码举例说明 总结 一维张量:dim=0和-1结果一样 二维张量:dim=1和-1一样 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 27 11:09:52 2019 @author: jiangshan """ import torch import numpy import torch.nn.functional as F x1= to

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