函数作用：该函数的作用即按字面意思理解，topk:取数组的前k个元素进行排序。通常该函数返回2个值，第一个值为排序的数组，第二个值为该数组中获取到的元素在原数组中的位置标号。举个栗子：import numpy as npimport torchimport torch.utils.data.dataset as Datasetfrom torch.utils.data import Dataset

如何理解张量（tensor）成了深度学习路途中不可缺少的一步，讲真的，刚学习深度学习那会儿张量实在是困惑了自己很长一段时间，而这篇文章根据自己学习深度学习的历程给出了一个清晰通俗的解释，相比于官方教材给出了更容易让初学者更能理解的逻辑举例。如果你的张量理解程度还停留在只能想象出三维的张量维度的话，相信这篇文章一定能让你彻底理解各种维度的张量！

我们在使用endnote进行文献管理时可能有时候会忘记当时索引的PDF文件在哪个文件夹，那么本文就是带你寻找endnote管理的pdf的位置。

尝试了很多种Python打包为exe可执行文件的方式，通过总结，得出一种最简洁、最有效的打包方式分享给大家！

问题描述：如图，我们有时会遇到上图情况，为啥明明父类文件夹目录下有想要import的文件及API却会出红线，且运行会报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘XXX‘,‘XXX‘ is not a package.其实原因很简单，例如在我的工程项目中还有一个Project文件夹下面出现了同名的情况：可谓是老乡见老乡，两眼泪汪汪，系统就会爆出这个Error那么

论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.06255github代码链接：https://github.com/d-li14/involution一、介绍Involution这个全新的神经网络概念是由CV大神李铎和胡杰等人于2021年CVPR论文：Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Rec

**前言**刚入门图像那会儿，我记得当时有个疑问就是传统图像处理算法和深度学习卷积神经网络的区别到底在哪，在这打算用比较通俗的解释和浅显的例子对这个问题做个解释，希望可以帮助到有需要的同学。一、传统图像处理算法说到传统图像算法，相信大家第一想到的可能是openCV这个开源库，但其实这个库里面目前已经引入了很多深度学习算法例如YOLO、SSD等，但对于刚使用openCV不久的同学们来说应该是对其中一

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问题描述：比如说我在github上要下载某个模型进行训练，通常我们要用到VOC2007、VOC2014、COCO2014等数据集进行训练：但是当我们运行github博主提供的GPU训练命令提示时：会出现数据集路径读取的错误，例如下图：解决措施：通常我们只需要找到github博主提供的代码文件夹中的scripts文件夹,找到相应的单/多CPU的sh文件：对相应的数据集根目录进行修改，修改为你的数据集

使用背景：主机多GPU情况下选择指定部分GPU使用很多服务器在进行配备时会装配多块GPU，那么我们在使用服务器时，有时可能会多个终端对服务器进行操控，因此有时需要对特定的GPU进行指定操作，才不会使用户之间使用GPU时相互影响；或者需要指定特定数量的GPU才能达到训练效果。