欢迎来到史上最强 python 智能问答系统，以下代码价值不菲，请尽快收藏学习。编不下去了，直接上代码：def is_chinese(str_):# 判断字符串是不是汉字for ch in(str_):return True if '\u4e00' <= ch <= '\u9fff' else False# 利用 unicode 判断while True:question = inpu

引导PlotNeuralNet 介绍1. 安装 Texlive2. 下载 PlotNeuralNet 工具包3. 运行自带测试代码4. 运行自定义测试代码5. 结语PlotNeuralNet 介绍PlotNeuralNet 是 github 上做神经网络可视化的一个工具，利用 python 将 .py 文件中定义的网络结构转换成 .tex 文件，最后通过 TeXworks 等工具可以将其转换为 .

1. 基础情况python = 3.6.5pytorch = 1.2.0torchvision = 0.4.0tensorwatch = 0.8.7pydot = 1.4.2scikit-learn = 0.24.2pandas = 1.1.5提前说：做好版本之间的匹配能避免很多错误，少走很多弯路。2. 配置 Jupyter Notebook 编译环境打开安装 Anaconda 时自带下载的 Ju

windows10+detectron2完美安装教程

controlnet引导stable diffusion生成图像使用教程，边缘检测、深度估计、涂鸦、分割等

想在 Win10 电脑上安装 Ubuntu，而虚拟机不稳定还经常报错，那么如何在 Win10 电脑上再安装 Ubuntu 系统从而实现 Win10+Ubuntu 双系统，来瞅瞅这篇完美避坑教程。

文章目录前言cv2.rectangle() 函数cv2.resize() 函数np.hstack() 和 np.vstack() 函数实现局部框定放大拼接前言在制作论文插图时，有时要求将图片的局部放大来展示细节内容，同时将放大图拼接在原图上以方便观察对比。当然直接利用电脑自带的画图软件或者别的软件也可以很方便地实现，但是如果碰到多个算法处理一张图片后多张图片进行对比就不太方便了，这里主要贴一下 p

1. 安装 graphviz 和 torchviz首先打开 Anaconda prompt 进入自己的 pytorch 环境(图中 pt 是我自己的 pytorch 环境)，运行如下代码安装依赖包。pip install graphviz torchviz具体过程如下图所示，其中 pt 是我自己的 pytorch 环境：2. 测试是否安装成功运行 python 进入交互式环境，导入两个包看是否报错

引导显存都用在哪儿了？技巧 1：使用就地操作技巧 2：避免中间变量技巧 3：优化网络模型技巧 4：降低 BATCH_SIZE技巧 5：拆分 BATCH_SIZE技巧 6：降低 PATCH_SIZE技巧 7：优化损失求和技巧 8：混合精度训练技巧 9：分割训练过程技巧10：分解网络模型技巧11：使用梯度累积技巧12：清除不必要梯度技巧13：周期清理显存技巧14：多使用下采样显存都用在哪儿了？技巧 1

引导共三种方法1. netron 包可视化网络1.1 安装 netron 包1.2 测试是否安装成功1.3 查看网络结构2. netron 网页版可视化网络2.1 进入网页2.2 上传网络模型数据3. netron 软件可视化网络3.1 安装 netron 软件3.2 查看网络结构共三种方法1. netron 包可视化网络1.1 安装 netron 包打开 Anaconda Prompt 进入自己