pytorch_misc:为PyTorch讨论板创建的代码段

PyTorch杂项 我为编写的代码片段的。 所有脚本都是使用PyTorch 1.0预览版和torchvision 0.2.1编写的。 一些脚本中使用了其他库，例如numpy或pandas 。 一些脚本可能是创建教程的良好入门。 概述 累积梯度/损失与香草批次更新的比较。 -使用两个附加参数自适应BN实现： out = a * x + b * bn(x) 在预训练的模型中使用自适应池化图层以使用不同的空间输入形状的示例。 -PyTorch BatchNorm层的比较和手动计算。 使用数据集即时更改图像裁切大小。 置换图像数据，以便将每个像素的通道值展平为像素周围的图像块。 将3DCNN与RNN结合； 使用窗口框架作为输入。 提供来自连续.csv文件的数据块。 使用前向挂钩从densenet121获取中间激活。 使用单独的模块进一步处理这些激活。 将权重应用于细分任