灵活可扩展的新一代IR技术——飞桨框架3.0基石技术深度解析

为了让飞桨开发者们掌握第一手技术动态、让企业落地更加高效，飞桨官方在7月至10月特设《飞桨框架3.0全面解析》系列技术稿件及直播课程，邀请百度飞桨核心团队数十位工程师齐上阵，技术解析加代码实战，带大家

无人机巡检场景小目标检测与量化加速部署方案详解

‍‍在社会活动和社会生产中，巡检是一个必不可少的环节。然而，传统的人工巡检方式存在效率低下、成本高昂、安全风险大等问题，限制了巡检的效果和范围。无人机巡检因其高效、灵活、安全的特点被越来越多的企业采用

星河产业应用创新奖，AI产业实干者的闪耀时刻

华晨宝马汽车有限公司搭建企业级 Agent 服务平台，推理成本降低50%（获2023年星河产业应用创新奖） 泰康保险集团股份有限公司实现保险理赔场景数字化升级，理赔作业效率提升27%（获2022年飞

百度AI技术中台校招提前批！多岗热招，多样化福利保障，提前锁定offer！

官方带队实测，阶梯式解锁飞桨框架3.0能力新特性，轻松上手！

▎飞桨框架3.0助力用户构建大模型时代核心生产力 飞桨新一代框架3.0是面向大模型、异构多芯进行专属设计，向下适配异构多芯，充分释放硬件潜能；向上一体化支撑大模型的训练、推理。同时具有动静统一自动并

PyTorch 学习笔记 transforms的二十二个方法（transforms用法非常详细）_pytorch transform

## 常见的图像变换 官方文档只是将方法陈列，没有归纳总结，顺序很乱，这里总结一共有四大类，方便大家索引： * 裁剪（Crop）—— 中心裁剪：`transforms.CenterCrop`

PyTorch中的transforms，喂饭教程，有一点基础的都能看懂

引言  transforms是 PyTorch 中提供的一个图像预处理模块，可以方便地对图像进行各种变换操作。 本文用pycharm进行操作 用法与代码讲解 首先导入包 from torch

torch:)——PyTorch: transforms用法详解

PyTorch：transforms用法详解 常见的transform操作 1.resize: `transforms.Resize` 2.标准化: `tran

数据增强 data augmentation（在PyTorch中，data_transforms通常用于数据集处理，并且经常用于数据增强）

数据增强是一种在训练深度学习模型时，通过对输入数据进行变换和修改的方法，以增加训练数据集的大小和多样性，从而提高模型的泛化能力和性能。 PS:    PyTorch中，data_transforms

pytorch中的transforms模块

pytorch中的transforms模块中包含了很多种对图像数据进行变换的函数，这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的，下面我们讲解几种最常用的函数，详细的内容还请参考pytorch官方文档

torch之transforms使用

torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包一般用Compose把多个步骤整合到一起，比如说 transforms.Compose([transforms.C

BN （Batch Normlization） 批归一化

BN，Batch Normalization, 属于Normalization中的一种归一化方式，所以在介绍BN之前，首先了解一下Normalization. 1. 为什么需要 Normalizat

python numpy看这一篇就够了

numpy科学计算工具 numpy基础 ndarray 多维数组(N Dimension Array) numpy生成随机数 numpy生成序列

动手学PyG(四)：Data transforms

transform在计算机视觉中十分常用，主要是用于图片格式的转换和数据增强。PyG同样有其自己的transform操作，使用Data对象作为输入，返回一个新的Data对象。 可以用torch_geo

【神经网络】transforms 数据预处理

torchvision 中 transforms 的使用 常见代码书写 from torchvision import transforms data_transform = { &#34