pytorch gln
时间: 2023-11-07 15:04:35 浏览: 44
GLN是一种名为Gait Lateral Network的新型网络,它可以从步态识别的轮廓中学习判别和紧凑表示。它采用了横向连接和紧凑块来增强步态表示以实现准确识别。在GLN中,横向连接是通过将来自不同阶段的轮廓级和集合级特征与backbone结构自上而下地融合来实现的。紧凑块则可以通过显着降低步态表示的维度而不影响准确性。此外,GLN还使用HPM(Horizontal Pyramid Mapping)来学习步态识别的部分表示。HPM通过将特征水平等分为多个尺度,并采用全局最大池化和平均池化生成每个尺度的特征,最后将这些特征连接起来作为最终的表示。然而,HPM得到的高维表示存在很多冗余,因为不同尺度的表示编码了一些重复的信息。
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PyTorch有以下特点:
1. 动态图:PyTorch使用动态图来定义计算图,这意味着可以在运行时进行计算图的构建和修改,更加灵活。
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pytorch2.2.1
PyTorch是一个开源的深度学习框架,它提供了丰富的工具和接口,用于构建和训练神经网络模型。PyTorch 2.2.1是PyTorch框架的一个特定版本,它包含了一些新的功能、改进和修复。
以下是PyTorch 2.2.1的一些主要特性和改进:
1. 支持CUDA 10.1:PyTorch 2.2.1与CUDA 10.1兼容,可以在支持CUDA的GPU上进行加速计算。
2. ONNX导入导出:PyTorch 2.2.1支持将模型导出为ONNX格式,并可以从ONNX格式导入预训练的模型。
3. 分布式训练:PyTorch 2.2.1提供了更好的分布式训练支持,可以在多个机器上进行模型训练。
4. TorchScript:PyTorch 2.2.1引入了TorchScript,它可以将PyTorch模型转换为高效的脚本形式,以便在不同平台上进行部署。
5. JIT编译器:PyTorch 2.2.1引入了Just-in-Time(JIT)编译器,可以将动态图转换为静态图,提高模型的执行效率。
6. 改进的性能和稳定性:PyTorch 2.2.1修复了一些bug,并对性能进行了优化,提供了更好的稳定性和可靠性。