如何使用PyTorch Metric Learning實現訓練數據的類別平衡：完整指南與範例
當我們使用深度學習模型進行訓練時，數據的平衡非常重要。如果某些類別的數據比其他類別多很多，模型可能會偏向於頻繁出現的類別，導致對少數類別的預測效果不佳。為了解決這個問題，我們可以使用pytorch_metric_learning這個工具來幫助我們平衡每個batch中的類別數據。 在這篇教學中，我們將逐步介紹如何使用pytorch_metric_learning中的samplers來達到這個目的。我們也會提供一個範例，讓大家更清楚地了解如何應用這個方法。
一文了解 ECB 重參數技巧
Edge-oriented Convolution Block for Real-time Super Resolution on Mobile Devices (ECB) 本文提出了一個針對高效超分辨率（SR）設計的可重參數化建構塊，名為邊緣導向卷積塊（ECB）。大多數現有研究致力於減少模型參數和FLOPs，但這可能並不一定在移動設備上提高運行速度。ECB通過多路徑提取特徵，包括普通的3×3卷積、通道擴展和壓縮卷積，以及從中間特徵中提取的一階和二階空間導數。在推理階段，這些多個操作可以合併成單個3×3卷積。
超好用的 docker GUI 介面-portainer介紹
今天要跟大家介紹的是docker 的GUI介面管理工具-portainer。portainer 擁有非常漂亮的使用者介面，經過使用幾次之後小編發現已經回不去了，有了它就不用記住docker 又臭又長的指令了，直接使用GUI介面編輯即可，實在是非常方便，若你還沒用過的話趕緊觀看以下教學來學著使用吧~
Virtual box 使用教學
若你完全沒有接觸過Linux環境，那麼在windows上直接安裝Virtual box 就可以體驗各種不同的作業系統，甚至是在windows上再安裝另一個windows也是可以的，這方法適用於沒有另一台電腦額外裝Linux的同學，直接安裝Virtual box 然後再用遠端連線到Server端訓練，對於預算比較有限的同學卻也不失為另一個好方法
Libtorch 安裝
當網路訓練好之後，若需要部屬在C plus plus 程式碼上，這時候就需要先把 pytorch訓練出的網路(.pth) 先轉成.pt格式的網路，然後再經由facebook 所開發的另一套C++ library--libtorch來引用執行，引用前需要先針對libtorch 編譯執行，底下是詳細步驟