按照以下步骤依次执行：github下载源码https://github.com/NVIDIA/apex下载到本地，如果下载不了可以克隆到码云仓库里，这样就可以高速下载了如何将github上项目使用码云下载cd apex//进入apex文件夹之中python setup.py install//安装即可遇到的问题：1.setuptools有ModuleNotFoundError→更新setuptoo

今天在创建虚拟环境的时候，安装一个python包怎么也安装不上，困扰了我好久就是下面这个：Requirement already satisfied: opencv-python in d:\tools\anaconda3\lib\site-packages (4.5.3)我想安装opencv-python，怎么也安装不上，换源换环境也不行，原来是它默认路径已经不变了，不是在我现在的虚拟环境里，所

直接上代码引入包<!-- Sweet Alert css --><link href="/commodity_manage_system/assets/plugins/sweetalert2/sweetalert2.min.css" rel="stylesheet" ><!-- Sweet Alert Js --><script src="/commodi

问题复现在使用Pytorch的dataloader时，有一个参数num_workers，设置这个参数为大于0的整数，可以开启多线程加载数据。多线程加载数据可以预先加载下几批数据进内存，目的是为了避免GPU运算完一个batch的数据后等待CPU计算浪费GPU算力。开启后GPU运算一批batch后会从内存中读取下一批已经完成预处理的数据，这样会使得GPU始终保持运算状态，加快整个训练的过程。但是实际上

有一些论文公布的代码采用了model=model.to(device)这种模式按照我的理解，应该是和model.cuda()是一样的功能使用cpu运算：将torch.load()函数中的map_location参数设置为torch.device('cpu')device = torch.device('cpu')model = TheModelClass(*args, **kwargs)model

报错代码为：label= torch.FloatTensor(label)报错TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.uint16. The only supported types are: float64, float32, float16, int64, int32, int16, int8, and uint8.解决方法：新加语句

nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数  二维卷积应该是最常用的卷积方式了，在Pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样，先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网络，作为nn.Conv2d（）方法的使用简介：class Net(nn.Module):def __init__(self):nn.Module.__init

&lt;!DOCTYPE html&gt;&lt;html lang="en"&gt;&lt;head&gt;&lt;meta charset="UTF-8"&gt;&lt;title&gt;vue中多个元素或组件的过渡&lt;/title&gt;&lt;

&lt;!DOCTYPE html&gt;&lt;html lang="en"&gt;&lt;head&gt;&lt;meta charset="UTF-8"&gt;&lt;title&gt;vue作用域插槽&lt;/title&gt;&lt;script

这里将介绍一篇我认为是比较新颖的一篇文章 ——《An Image Is Worth 16X16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》[1]。因为还是 ICLR 2021 under review，所以作者目前还是匿名的，但是看其实验用到的TPU，能够大概猜出应该是Google爸爸的文章（看着实验的配置，不得不感慨钞能力的力量）。1.