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我的阶段性总结????文章目录1.概述1.2 目标检测的任务1.3 目标检测的分类2.R-CNN系列2.1 [R-CNN（Region with CNN features）](https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf)2.2 [Fast R-CNN](https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/
Pytorch学习与踩坑记录（持续更新版）
命令行安装pytorch1.5whl文件（ cu92 python3.7）
一、前提：使用环境：Anaconda虚拟环境python3.6pytorch 1.4.0##主要依赖包：torch，numpy，torchvision，matplotlib，time，os，torchnet数据集：从kaggle比赛官网 下载所需的数据集DogCat，解压并把训练集和测试集分别放在一个文件夹中借鉴代码：《深度学习框架PyTorch入门与实践》 第六章编程实践 陈...
目录1.打开autodl官网，注册后，新建一个实例2.上传代码文件和dataset3.运行自己的代码教程需要用到：xftp,xshell,jupyter1.打开autodl官网，注册后，新建一个实例新建实例的时候，会让你选择一个预安装的框架版本，这里我的选择如下2.上传代码文件和dataset这里我选择用xshell登录，可以上传自己的文件代码上图中有登录指令，按照安装文档AutoDL帮助文档的方
前面的字由base进入到pytorch。表示进入到pytorch虚拟环境。复制以下指令，粘贴到虚拟环境中安装。一路y或者enter，就可以啦！下载anaconda。打开anaconda prompt。找到适合自己电脑的版本。
文章目录Anaconda环境安装问题问题1：current_repodata.json找不到解决方案问题2：ssl模块不可用Anaconda环境安装问题问题1：current_repodata.json找不到新建conda环境报错C:\Users\Lijx>conda create -n pytorch python=3.7Collecting package metadata (curre
Collecting package metadata (current_repodata.json): failedUnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid.channel name: simplechannel url: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/sim
保姆级本地部署，金牌讲师级工具调用--基于全球10B以下最强LLM模型ChatGLM3-6B
而其他所有参数(--epochs、--batch-size等等)都会自动读取跟上次一样的(保存在runs/exp2/opt.yaml中)，所以不用指定，就算指定了也没用。也可以只写--resume后面不跟路径参数，程序会自动找到runs目录下exp后数字最大的目录下的weights/last.pt。，就不要用--resume了，因为没办法指定新的epochs，直接把上次的last.pt作为权重文件
PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，由 Facebook 的人工智能研究团队开发。它提供了丰富的功能和灵活的接口，使得在 Python 环境中进行深度学习任务变得更加简单和高效。在本博客中，我们将介绍如何在 Conda 环境中安装 PyTorch，以便您可以轻松地开始深度学习项目。
本文主要关注潜在有效的，值得炼丹的Loss函数:TV lossTotal Variation loss在图像复原过程中，图像上的一点点噪声可能就会对复原的结果产生非常大的影响，因为很多复原算法都会放大噪声。这时候我们就需要在最优化问题的模型中添加一些正则项来保持图像的光滑性，TV是常用的一种正则项。图片中相邻像素值的差异可以通过降低TV loss来一定程度上解决。比如降噪，对抗chec...
搭建11.8CUDA+8.9.2cuDNN+python3.11.4+anaconda23.5.2环境的过程记录。主要是记录一下操作顺序，另外由于安装的版本比较新，可能有一些可以借鉴的坑，仅供参考。另外，直接使用conda下载cuda出现的报错问题可以通过安装CUDA和cuDNN解决
torch.nn模块中包括了pytorch中已经准备好的层，方便使用者调用构建的网络。包括了卷积层，池化层，激活函数层，循环层，全连接层。
超详细pycharm(专业版）+远程调试+本地和服务器代码同步文章目录一、pycharm专业版二、配置步骤总结一、pycharm专业版pycharm分为社区版和专业版，具有远程连接代码的是专业版，学生可以申请专业版。二、配置步骤以detectron2代码为例，我的代码在服务器上，将其同步到本地pycharm，方便调试。①首先创建一个本地文件夹，然后依次选择Tools>>Deployme
本文主要介绍CamVid数据集的使用方法（用于语义分割）。所有代码由pytorch构建。
当需要批量处理数据集文件时，手动使用EEGlab就变得繁琐复杂，如何使用EEGlab的函数，手动对脑电数据进行预处理呢？本文以Open BMI运动想象数据为例，手动调用EEGlab的函数命令，完成脑电数据的重参考、滤波、降采样等操作，并对处理完成的数据集进行格式加工与保存。
NeRF目标：从任意角度渲染出清晰的场景图片<br>优化隐式的连续场景，利用稀疏的视角作为全连接神经网络的输入输入：两个向量：1. 空间坐标x（x, y, z三个维度）2. 视角方向d（θ, φ两个角度，初步怀疑是直角坐标转化为球坐标时用到的两个角度）由于体素渲染的天然可区分性，用于优化视图的输入只有一系列已知相机视角的图片输出：两个1. 体素密度σ2. 发散颜色 c = (r, g,
图像二分类是指将图像分为两个类别的任务，通常分为正类和负类。在训练过程中，使用监督学习算法和各种机器学习模型来学习特征差异，并使用精确度、召回率、F1-score等指标进行评估。图像二分类有许多应用，例如人脸识别、疾病检测、文本分类等。本文介绍了基于ResNet18网络的训练蜜蜂和蚂蚁图像的二分类模型的过程。
第4讲 反向传播back propagation源代码B站 刘二大人，传送门PyTroch 深度学习实践——反向传播import torchx_data = [1.0, 2.0, 3.0]y_data = [2.0, 4.0, 6.0]w = torch.Tensor([1.0]) # w的初值为0.1w.requires_grad = True #需要计算梯度def forward(x):ret
groups=1, weight of size [8, 1, 3, 3], expected input[1, 3, 512, 512] to have 1 channels, but got 3 channels instead 错误解决。
文件通常只保存模型的参数。在实际使用中，选择哪种格式取决于特定的需求和上下文。例如，如果需要将模型分享给其他人或部署到生产环境，文件通常是更好的选择。如果在模型开发过程中频繁更改模型结构，可能会选择。文件在PyTorch中的主要区别在于它们保存的内容和使用场景。文件可以保存完整的模型（结构和参数），而。文件来保存和加载参数。
权重衰减是通过L2正则项使得模型参数不会过大，从而控制复杂度~正则项权重是控制模型复杂度的超参数下面的代码将模型拟合训练数据集，并在测试数据集上进行评估。函数的具体实现如下：首先通过init_params()函数初始化模型参数w和b。定义net函数为线性回归模型，loss为平方损失函数。设置训练的轮数num_epochs和学习率lr，同时创建一个可视化工具animator，用于可视化训练过程中的损
NameError: name ‘nn’ is not defined1、报错界面ameError: name 'nn' is not defined2、分析原因使用Pytorch框架，需引入torch和torch.nn（或只是nn），这是两个主要的 PyTorch 包：import torchimport torch.nn as nn需要包含这两行，因为如果您只设置第二行，如果torch未导入包
使用CARAFE算子改进YOLOv5模型，将YOLOv5中的所有上采样操作替换，在保持较少参数增加的同时，提高模型的检测精度。在VisDrone数据集中进行测试。
参数详解in_channels,#输入数据的通道数out_channels,#输出数据的通道数（就是我想让输出多少通道，就设置为多少）kernel_size,#卷积核的尺寸（如（3，2），3与（3,3）等同）stride=1,#卷积步长，就是卷积操作时每次移动的格子数padding=0,#原图周围需要填充的格子行（列）数output_padding=0,#输出特征图边缘需要填充的行（列）数，一般不
在进行论文撰写时，我们通常要通过计算网络模型的计算量FLOPs和参数量parameter来评估模型的性能，本文总结了几种常用的计算方式，大家可以尝试一下。为了能够便于读者理解，我们选取pytorch自带的网络resnet34进行测试，也可自行更改为其他或所提网络。
yolo运行中的问题小记
2.__file__代表当前运行模块的路径，比如当前在/xxx/test/aaa/bbb/test.py，那么__file__就等于这个路径。os.path 模块是 Python 中 OS 模块的子模块，用于常见的路径名操作。当前目录： /home/xxxx/xxx/test/aaa/bbb/test.py。运行结果：/home/xxxx/xxx/test/aaa/bbb。运行结果：/home/x
pytorch安装报错记录：OSError: [WinError 127]，c10_cuda.dll缺失。解决方法：卸载重装。AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'ndarray'解决方法：卸载安装其他版本的numpy。
关于torch.nn.Linear的一点问题 最近写Transformer代码的时候，FFN层是线性层，突然发现我丢进去的是一个三维的张量[batch_size, H, d_model]，但是线性层nn.Linear竟然还给它算出来了，而且预期结果形状还是我想要的[batch_size, H, d_ff]。印象中nn.Linear的输入和输出都是二维的。于是我去找了一圈博客，各种博客里面写的都是
model.eval()model.eval() 作用等同于 self.train(False)简而言之，就是评估模式。而非训练模式。在评估模式下，batchNorm层，dropout层等用于优化训练而添加的网络层会被关闭，从而使得评估时不会发生偏移。总结在对模型进行评估时，应该配合使用with torch.no_grad() 与 model.eval()：loop:model.train()#
我们了解完CrossEntropyLoss之后，BCELoss就十分好理解了，它全称为Binary Cross Entropy Loss，顾名思义就是CrossEntropyLoss的特殊二分类情况。BCELoss的计算公式如下：其中是每个类别的权重，默认的全为1，表示该类输出的概率，表示该类的真值。实际上就是把多分类特殊化为二分类，公式与交叉熵公式相同。
本地调用Hugging Face中CLIP API教程
【Pytorch学习笔记】常用的取Dataset的子集、给Dataset打乱顺序的方法（使用Subset、random_split）
Jetson Xavier NX 下 刷机升级JetPack5.1.2，以及配置相关环境。本文记录了刷机流程以及踩坑记录。
在下载了Anaconda之后安装pytorch环境时，一般都是默认下载在C盘路径下，这里先要修改默认环境下载 路径，再下载pytorch,可以给C盘节省内存。保险起见，还可以设置Anaconda文件夹属性，权限全部勾选，其中的envs文件夹属性也可以如此设置。路径在Aconconda\envs中即为正确。打开Anaconda prompt。之后点击 ' y ' 确定安装。
目录一、拼接张量二、扩大张量2、torch.()三、压缩张量四、重复张量五、缩小张量六、张量变形 z七、重设张量尺寸八、置换张量维度()
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