opencv和imageio 格式互转图片对不齐

在cuda.cmake 147行处（if(CAFFE2_USE_CUDNN)上）添加 set(CUDNN_INCLUDE_PATH /usr/local/cuda/include)cuda 一般是安装在/usr/local/cuda 但是caffe2中的cmake默认路径是/usr/lib/cuda。使用libtorch cmake 出现该错误。出现这个错误的前提是你已经安装了cudnn。所以自然

最近遇到一个问题，发现dataloader中数据加载异常的慢，慢慢的排查到了dataloader这一步，我以前一直以为num_work共同维护一个大小为batch size的队列，但是不是，它每次会开启num_work个线程，分别去加载dataset里面的数据，直到每个worker加载数据量为batch size 大小（num_work*batch_size）才会进行下一步训练。而不是我之前理解的

一般用法：（4块卡完全一样）CUDA_VISIBLE_DEVIS=0 python train.py对于不一样算力的显卡来说，优先使用算力高的，除非使用CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID，让其按照物理排序，而不是按照算力优先级排序CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID CUDA_VISIBLE_DEVIS=0 python train.py就...

主要原因是没有进行及时的内存回收，导致显卡内存暴增：解决方式：在每个batch 反向传播后，加上下面的内存回收：del losstorch.cuda.empty_cache()gc.collect()另外一点是建议用loss.detach().item()来从graph中分离，这样内存占用会少一点，因为如果使用loss.item()，它默认的整个graph...

两步：1。sudo find / -name 'system.reg'2。rm -rf system.reg3。start_navicat 

当 contentType 为 application/x-www-form-urlencoded 时（默认值）才能用 $_POST 得到传入的数据。但是使用application/json;charset=utf-8不是 php 所能识别的类型声明，不能替你解析。所以只能用 php://input 取得，并用 parse_str 自行解析而形如 a=1&b=2&c

方法一：(没有root权限）利用find找到报错动态库文件目录lib路径，vim /home/xxx/.bashrc添加一行：export LD_LIBRARY_PATH=动态库/lib:$LD_LIBRARY_PATH然后 source /home/xxx/.bashrc方法二：在拥有root权限的情况下，直接编辑vim /etc/ld.so.conf添加一行：库目录绝对路径...

代码：import cv2import torch.nn as nnimport torchfrom torchvision.models import AlexNetimport matplotlib.pyplot as plt#定义2分类网络steps = []lrs = []model = AlexNet(num_classes=2)lr = 0.9optimizer = torch.opt