深度学习目标检测框架在进行图像计算时需要GPU进行加速，需要用到硬件GPU显卡，目标检测框架和硬件GPU建立联系需要通过①显卡驱动软件；②CUDA软件依次建立联系。这两个软件，可直接从NVIDIA官网下载，版本没有非常严格的需求，根据我们的框架要求，需让显卡驱动软件可安装的CUDA版本大于11.1，CUDA版本为11.1.

假设单词嵌入并且组成batch后，shape为(b,N,254)，N是序列最大长度，即最长的一句话包含的单词个数为N，254是每个单词的嵌入向量长度,b是batch，为了便于组成batch(不同训练句子单词个数肯定不一样)进行训练，可以简单统计所有训练句子的单词个数，取最大即可，假设统计后发现待翻译句子最长是10个单词，那么编码器输入是10x254,batch为1 则输入维度是（1，10，254）

安装和使用mmdetection中遇到的一些问题：return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'这是安装mmcv，而不是安装mmcv-full导致功能不全的问题，pip install mmcv-full时，还有下面这种情况：Bui

使用endnote写论文引用参考文献并进行管理真的很方便，根据个人需求，碰到的一些小问题和解决方法如下：1、修改word中插入后生成的引用文献的字体，首先是如下操作，可修改一种字体和大小，行间距，缩进等但是，当文献包含中文、英文时，需要单独设置，这种方法就不能满足了，但是有部分功能依然在此处设置（如行距、缩进），这时候可以从word的另一个地方设置。使用word也可以在不更新文献时作为正文内容单独

毕业论文用word写的，涉及到自己修改摘要目录的页眉页脚刚开始搜索的教程、动态图教程都没有一目了然的帮我解决问题，后面多查了几次，还是找到了。在此做个简单记录，便于以后使用。接下来直接点击被分隔到下一页的页眉，如下所示，两章被分成了第5节、第六节（看页眉页脚）第二章的页眉和第一章的不同，这时候要取消页眉处“与上一节相同”标识，如下所示操作，首先点击至页眉或页脚的具体位置，再去点“链接到前一节”，发

其实也是小问题，只是用的少所以不熟练，遇到的问题也是很普遍的问题，但是去查阅的时候感觉解答说的不是很清楚，不够直观，所以记一下，防止以后碰到。‘–pr’, --表示线型是双划线的虚线，如上图，p表示五角星，就是x,y点用五角星表示，r表示线的颜色是红色，matlab画图简单方便、美观可编辑，是把实验数据用来画图的很好的选择工具，这里简单记一下我的使用，最后的’MarkerEdgeColor’，‘r

因为之前都跑得好好的，只是换了不同的文件去跑才出的问题，关键是不同的文件要处理的内容和格式都是完全一样的，一个顺利跑完，一个就报TypeError: ‘float’ object is not subscriptable这个错，就非常无语。一开始自然是直接搜索问题，寻找解决办法，实话实说，看了一些博客，但是并没有直接找到解决办法，但是从中获得了一些想法，对问题理解更清楚一点。一开始我的关注点是放在

**PyTorch**:是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。 2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框

由于之前我的vscode配置git失败了，所以每次代码更新我都是打开GitBash界面，复制ssh或http进行gitclone，久而久之，一个框架的代码就被我拉了很多版本，而且不同的版本自己也有更改，所以拉了新版本后也不能把旧的给删除，于是就积累了很多，一时也不太好找出想要用的代码，甚是烦人。结合git命令可以直接拉取上传或更新的部分代码，非常方便简单。近期实在用的太频繁了，一两天就要跟新，所以

安装和使用mmdetection中遇到的一些问题：return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'这是安装mmcv，而不是安装mmcv-full导致功能不全的问题，pip install mmcv-full时，还有下面这种情况：Bui