GitHub链接：https://github.com/LiangYang666/prototypical-networks/tree/handbag支持多gpu分布式训练，支持高版本pytorch1.xEpisodicBatchSampler 抽样器n_episodes: Number of episodes or equivalently batch sizen_way: Number of

深度学习环境共用配置一、写在前面问题方法简介首次配置说明1.新建用户2. 安装cuda3.安装anaconda3及pycharm(1)上传安装文件(2)安装anaconda3(3)安装pycharm4.安装远程服务所需资源5.配置个人用户并使用一、写在前面问题实验室有几台服务器，之前是每台服务器的桌面独占式使用，用向日葵、teamviewer等进行访问，缺点：每台服务器同时只能由一个人访问桌面并使

背景1.1 情景假设假如我在学校里有一台台式电脑A，这台台式电脑在实验室局域网内拥有一个局域网IP 192.168.0.A(为了方便我们这样描述IP)我在家里有一台笔记本B，这台笔记本在家中局域网内拥有一个局域网IP192.168.0.B1.2 想要达到的目的我在家里想使用笔记本B通过ssh登录到A电脑的22号端口进行shell相关操作1.3 局限我们是没法直接访问到的，因为在当前网络环境下，我们

GitHub链接：https://github.com/LiangYang666/prototypical-networks/tree/handbag支持多gpu分布式训练，支持高版本pytorch1.xEpisodicBatchSampler 抽样器n_episodes: Number of episodes or equivalently batch sizen_way: Number of

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传统目标检测这里仅作简要分析，源码地址（代码有些许改变）https://github.com/Cartucho/mAP/blob/master/main.py1.文件夹分为两个，真实标签及检测标签两个文件夹中的文件均为txt文件，每张图片对应一个txt文件，其中真值标签，每一行一个目标，类别名+坐标值其中检测标签，每一行一个目标，类别名+置信度+坐标值mAP计算步骤：1.将所有真值标签读取并保存j

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记录使用Docker容器跑通2021CVPR小样本目标检测DCNetDCNet一、拉取镜像二、vscode调试2.1 配置2.2 安装DCN2.2.1 安装cityscapesScripts2.2.2 安装DCNet2.2.3 安装其它依赖2.3 运行一、拉取镜像执行docker pull gouchicao/maskrcnn-benchmark拉取镜像，等待下载完毕执行docker images

mkdir 1.txt #创建文件rm 1.txt #删除env |grep cuda #env是显示环境变量 |grep cuda是只显示包含cuda的