1.基本概念计算机视觉：是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像1。简而言之有两点：1.让计算机具有人类视觉的所有功能2.让计算机从图像数据中,提取有用的信息1.1.特点模拟人类视觉的优越能力:•识别人、物体、场景•估计立体空间、距离•躲避障碍物进行导航•想...

1.TensorRT是什么TensorRT:GPU Inference Engine（简称GIE）2.推断（Inference）可以做什么？推断（Inference）的网络权值已经固定下来，无后向传播过程，因此可以：（1）模型固定，可以对计算图进行优化（2) 输入输出大小固定，可以做memory优化推断（Inference）可以使用低精度的技术，另一方面是模型需要的空间减少，不管是权值的存储还是中

https://blog.csdn.net/j790675692/article/details/52798953

首先查看下Nvidia驱动的版本和内核的版本。选择recommend标志的驱动程序安装。安装完毕后验证一下，观察是否会报错。然后卸载nvidia驱动程序。

在使用dockr的时候修改了其中的.env文件，然后重新。

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摘要：本文解释macro-F1/micro-F1及head/tail类指标的含义。micro-F1反映整体精度，受大类主导；macro-F1衡量类间公平性，平等对待长尾类。建议同时报告二者：micro评估实用性，macro评估对稀有类的公平性。在长尾数据中，还可拆分head/tail类指标，分别评估模型对多数类和少数类的表现。对于前3类占70%的数据，macro-F1和tail指标更能反映模型改进

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问题gpu训练的模型，使用cpu测试时遇到：RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_l