MATLAB实现深度学习训练中Jacobian矩阵与Fisher信息矩阵计算

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资源摘要信息: "本资源为一个开源项目，旨在通过MATLAB实现代码，用于提取文件要素，主要是计算深层神经网络训练过程中的近似Fisher信息矩阵。Fisher信息矩阵（FIM）是深度学习领域中用来表征网络参数的信息几何特性的重要工具，它能够提供关于模型参数可辨识性的量化信息。FIM的计算基于Jacobian矩阵，通过Jacobian矩阵的转置乘以自身得到FIM，即FIM = JJ^T。通过分析FIM及其特征值和条件数，可以对网络训练的特性和稳定性有一个深入的理解。 该项目还扩展了Jacobian库，使其能够计算nn.linear、nn.BatchNormalization和nn.SpatialBatchNormalization等层的Jacobian，以及cudnn.SpatialConvolution层的Jacobian。这些扩展通过特定的格式（layernameFullGrad）来标识，以便于用户识别和使用。 此代码主要被设计用于与ResNet和DenseNet等特定网络架构兼容，以支持这些网络模型的训练和优化。要运行此代码，用户需要先克隆仓库，然后执行提供的脚本文件run_experiments.sh，进而以0.1的学习率开始网络训练过程。 关于本项目所依赖的基础环境配置，例如CUDA、CuDNN和Torch库，文档中建议用户参考相应的安装说明。这些依赖项是运行和利用本代码进行深度学习训练所必需的，因为它们提供了运行时加速和网络操作支持。 开源标签表明该项目对所有用户开放，任何研究人员或开发者都可以访问和使用这段代码，以进一步进行学术研究或开发相关的AI应用程序。"

深入了解torch_snippets-0.460-py3-none-any.whl Python库

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资源摘要信息:"Python库 | torch_snippets-0.460-py3-none-any.whl" 本资源是一个Python库的安装包，名为torch_snippets，版本号为0.460。通过解压缩该资源包，可以直接安装并使用该库。该库是以wheel（whl）格式...

torch_sparse-0.6.17：MacOS Python模块安装指南

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资源摘要信息:"torch_sparse-0.6.17-cp310-cp310-macosx_10_15_x86_64.whl.zip" 知识点详细说明： 1. PyTorch Sparse扩展库版本： - "torch_sparse-0.6.17"指的是这个压缩包中包含的是PyTorch Sparse扩展库的特定...

安装torch_sparse-0.6.15：兼容指定版本torch及NVIDIA显卡指南

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资源摘要信息:"torch_sparse-0.6.15+pt112cu116-cp37-cp37m-win_amd64.whl.zip" 知识点详细说明： 1. Python Wheel文件（whl）： Python Wheel是一种安装包格式，它包含了预编译的二进制扩展模块，可加速安装过程...

matlab精度检验代码-3dcnn.torch:体积CNN用于3D数据的特征提取和对象分类

2021-05-21 上传
matlab精度检验代码3dcnn.torch 使用Torch实现对3D数据进行对象分类的体积CNN（卷积神经网络）。 介绍 这项工作是基于我们的。 我们的论文也将成为CVPR 2016的关注焦点（有关最新结果，请参考arXiv之一）。 在此存储...

36085 WARNING: lib not found: c10.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36099 WARNING: lib not found: torch_cpu.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36113 WARNING: lib not found: c10_cuda.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36127 WARNING: lib not found: torch_cuda_cpp.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36146 WARNING: lib not found: torch_python.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torch\_C_flatbuffer.cp37-win_amd64.pyd 36287 WARNING: lib not found: torch_python.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torch\_C.cp37-win_amd64.pyd 37214 WARNING: lib not found: api-ms-win-security-systemfunctions-l1-1-0.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\cudart64_110.dll 326321 INFO: Looking for eggs 326578 INFO: Using Python library D:\python\python37.dll 326578 INFO: Found binding redirects: [] 326631 INFO: Warnings written to D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\warn-main.txt 327409 INFO: Graph cross-reference written to D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\xref-main.html 327899 INFO: checking PYZ 327900 INFO: Building PYZ because PYZ-00.toc is non existent 327901 INFO: Building PYZ (ZlibArchive) D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\PYZ-00.pyz 334452 INFO: Building PYZ (ZlibArchive) D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\PYZ-00.pyz completed successfully. 334974 INFO: checking PKG 334974 INFO: Building PKG because PKG-00.toc is non existent 334975 INFO: Building PKG (CArchive) main.pkg

2023-06-11 上传
这个警告信息看起来像是在使用torchvision和torch库时，找不到相关的依赖库。其中，c10.dll, torch_cpu.dll, c10_cuda.dll, torch_cuda_cpp.dll, torch_python.dll 这些库都是与pytorch相关的依赖库。api-ms-win-...

t_obs = tensor([[ 3.9165e+00, -3.2818e-01, 3.9585e+00, -3.2877e-01, 2.5000e+00, 4.0000e+00, 2.9092e-04, -3.1356e-04, -5.0448e-02, -1.0185e-02, -2.6571e-01, 3.5682e-02, 3.2696e-01, 1.4884e-01, -2.9417e-01, 7.9636e+00, -2.0701e+00, -1.0490e+01, -5.4630e-01, 1.3817e+01, 9.7782e+00, 1.0266e-01, 7.3403e-02, 1.0498e-01]], device='cuda:0') 。actor: torch.nn.Module, t_obs = torch.FloatTensor((train_collector.data.obs)[0]).unsqueeze(0).to(args.device) t_act = torch.FloatTensor((train_collector.data.act)[0]).unsqueeze(0).to(args.device) print(t_obs) print(t_act) writer.add_graph(policy.actor, t_obs)出现RuntimeError: Only tensors, lists, tuples of tensors, or dictionary of tensors can be output from traced functions错误，怎么改正代码

2023-06-01 上传
这个错误通常是由于`add_graph`方法不能接受`torch.nn.Module`类型的参数，而应该是一个计算图（`torch.onnx.export`）或一组张量。要修复这个错误，可以使用`torch.jit.trace`函数来创建一个跟踪模块，然后将跟踪...

DFT的matlab源代码-cca.pytorch:用于研究DNN的CCA

2021-05-26 上传
DFT的matlab源代码不推荐使用此库，而推荐使用。 我将不再支持该存储库。 CCA.pytorch PyTorch的实现 现在，GPU被设置为SVD计算的默认设备。 要求 Python> = 3.6 PyTorch> = 0.4.1 火炬视觉> = 0.2.1 要运行example....

深度学习-torch: cublas64-12.dll

2023-11-13 上传
深度学习-torch: cublas64_12.dll

翻译一段python代码 import torch class KalmanFilter: def __init__(self, F, H, Q, R, x0, P0): self.F = F self.H = H self.Q = Q self.R = R self.x = x0 self.P = P0 def predict(self): self.x = torch.matmul(self.F, self.x) self.P = torch.matmul(torch.matmul(self.F, self.P), torch.transpose(self.F, 0, 1)) + self.Q def update(self, z): y = z - torch.matmul(self.H, self.x) S = torch.matmul(torch.matmul(self.H, self.P), torch.transpose(self.H, 0, 1)) + self.R K = torch.matmul(torch.matmul(self.P, torch.transpose(self.H, 0, 1)), torch.inverse(S)) self.x = self.x + torch.matmul(K, y) self.P = torch.matmul(torch.eye(self.F.shape[0]) - torch.matmul(K, self.H), self.P)

2023-06-07 上传
这段 Python 代码定义了一个卡尔曼滤波器（KalmanFilter）类，包含了初始化函数 __init__，以及预测函数 predict 和更新函数 update。 在 __init__ 函数中，传入了 F、H、Q、R、x0 和 P0 作为参数，分别表示状态...

Python库 | torch_snippets-0.460-py3-none-any.whl

2022-02-28 上传
python库。 资源全名：torch_snippets-0.460-py3-none-any.whl
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