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这个时候要升级cmake的版本，在Ubuntu，安装.sh的文件，然后运行相应的.sh文件，最后可以在相应的bin目录找到对应的cmake文件，ccmake是GUI图形界面的https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.21.1/cmake-3.21.1-linux-x86_64.shhttps://github.com/Kitware

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用torch.sum而不是mean编写了几个不同的损失计算函数，并使用yolov3-tiny网络进行训练，它是在带有多gpu卡的gpu服务器上进行训练，服务器是网上租来的，所以训练很少的epoch并使用小的batch size来节省资金，所以没有太过调整hyper_params。与之前相比，训练效果好了很多的，这是个人的GitHub参考资料主要是最后面的几个website：损失函数主要是这几个，训

https://github.com/ZouJiu1/PAT/https://github.com/ZouJiu1/PAT/

实现的github，每一层输出都单独和pytorch对齐了训练codes，由于是CPU训练所以速度较慢写了些个好几个模型，主要是sequence的长度，以及字符训练，或者hanlp分词训练的，或者动态训练*_dynamic的档案，是动态rnn或者lstm，输入长度和输出长度都是变化的*_V2_Embedding.py的档案，输入长度和输出长度固定且相等，而且输出后移一个字符或者一个词2layer_

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