StyleSDF的Pytorch环境搭建，Windows安装Pytorch4d，保姆级。一、StyleSDF的Pytorch环境搭建的预备条件二、安装过程2.1 需求分析2.2 下载与安装组件2.2.1 Anaconda安装2.2.2 Pycharm安装2.2.3 Visual Studio 2019安装——必须安装，高过2019、低于2017的版本不支持。2.2.4 下载CUDA11.1 地址
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2023-10-05 12:01:22
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train_nerf.pyimportmainconfig内容modelclass RadianceFieldRendererdef __init__分"coarse", "fine"设置函数if render_pass == "coarse":raysamplerclass NeRFRaysamplerself._rendererself._implicit_functionclass Neu
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2023-09-02 22:10:47
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由于大多数现实环境是三维的，因此理想情况下，应针对3D数据训练旨在分析视频或现实环境中的完整任务的深度学习模型。诸如机器人，自动驾驶汽车，智能手机和其他设备之类的技术工具目前正在产生越来越多的3-D数据，最终可以由深度学习算法对其进行处理。但是，到目前为止，在如此大量的3D数据上训练深度学习算法一直相对困难，因为某些人工智能（AI）研究人员只能访问必要的工具和平台。为了解决缺乏现成的工具的不足，N
Pytorch3d官方文档：<https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/2f11ddc5ee7d6bd56f2fb6744a16776fab6536f7/INSTALL.md#requirements>依赖Requirements操作系统以下任一：LinuxmacOSWindowscuda因为需要用GPU，当然必须安装了。查看
行为识别C3D代码(pytorch)实现过程及常见错误1.C3D网络代码C3D（pytorch）实现代码链接：C3D代码2.C3D代码复现过程（1）环境版本要求 pytorch：3.5及以上 opencv：3.4.2（我是这样的，其他低点的版本应该也可以） tensorboard：2.4 scikit-learn:0.23.2（2）数据集的制作首先将UCF-101的数据集结构存储为以下形式： 建议
目录1 CNN（卷积神经网络）1.1 卷积层1.2 完全连接层1.3 卷积的应用2 PointNet2.1 网络结构2.2 局限性3 PointCNN：Convolution On X-Transformed Points3.1 Abstract3.2 Introduction3.3 Related Work3.4 PointCNN3.4.1 分层卷积3.4.2 X卷积算子3.4.3 Point
# 使用 PyTorch3D 读取 OBJ 文件
## 介绍
在计算机视觉和计算图形学的领域，OBJ 文件格式是一种广泛使用的三维模型格式。它简单且易于读取，使得它成为了许多三维软件和游戏引擎的标准格式之一。PyTorch3D 是一个用于处理三维数据的开源库，它为深度学习提供了强大的功能。本篇文章将介绍如何使用 PyTorch3D 读取 OBJ 文件，并展示相关的代码示例。
## PyTor
一、最大池化类似于卷积操作，这里最大池化的过程与卷积有部分相似之处，不多赘述最大池化是为了保留数据特征，减少数据量class Module(nn.Module):
def __init__(self):
super(Module, self).__init__() # 父类继承
self.maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=3
kill -s 9 进程号(pid) 杀死进程，
nvidia-smi 查看GPU资源使用情况
mv 文件(夹)名 文件夹名 #移动文件
mkdir 文件夹名 #创建目录
sudo rm -r 文件夹名 #删除目录
cp -r 目录 目录 #复制文件
# 感觉.zip占用空间比.tar.gz大
unzip FileName.zip # 解压
zip 文件名.zip 文件名
学习pytorch数据读取机制中两个重要模块dataloader与Dataset：通过一个人民币分类实验来学习pytorch是如何从硬盘中读取数据的，并深入学习数据读取中涉及的两个模块DataSet与Dataloader；熟悉数据预处理处理transforms方法的运行机制：数据在读取到pytorch之后通常都需要对数据进行预处理，包括尺寸缩放、转换张量、数据中心化或标准化等等，这些操作都是通过t
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2023-10-06 16:07:35
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PyMOL软件以Py+MOL命名：“Py”表示它是由一种计算机语言Python所衍生出来的，“MOL”表示它是用于显示分子(英文为molecule)结构的软件。为什么选择Pymol，因为它是强大的分子可视化软件，具有诸多优点：高质量科学论文发表图形、动画制作、文档文件和会话文件并存、鼠标操作与命令行操作、免费的开放源码。PyMOL适用于创作高品质的小分子或是生物大分子(特别是蛋白质
E:.
│ archs.py
│ dataset.py
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│ train.py
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│ visual_net.py
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│ 2.png
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PyTorch是一个功能强大的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来构建、训练和部署深度学习模型。在开始使用PyTorch之前，我们需要确认PyTorch环境是否正确设置。本文将介绍如何有效地查看PyTorch环境。1. 确认Python环境首先，我们需要确认Python环境是否已经正确安装。在命令行中输入以下命令来查看Python版本：python --version如果Python环境已经正确
我们接下来需要用CIFAR-10数据集进行分类，步骤如下：使用torchvision 加载并预处理CIFAR-10数据集定义网络定义损失函数和优化器训练网络并更新网络参数测试网络注意：文章末尾含有项目jupyter notebook实战教程下载可供大家课后实战操作一、CIFAR-10数据加载及预处理CIFAR-10 是一个常用的彩色图片数据集，它有 10 个类别，分别是 air
以下命令建议在Anaconda Prompt命令行窗口中执行：1.创建虚拟环境 使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等），anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。 指定python版本为2.7，注意
pytorch的模型结构可视化方法：（1）使用tensorboardX（不太直观）（2）使用graphviz加上torchviz （依赖于graphviz和GitHub第三方库torchviz）（3）使用微软的tensorwatch （只能在jupyter notebook中使用，个人最喜欢这种方式）（4）使用netron可视化工具（.pt 或者是 .pth 文件）一、使用tensorboardX
一、安装anaconda在安装anaconda之前建议最好先安装好VS2017，具体原因说不清，反正会有环境依赖可能用到它吧，装了不会亏！首先最新版的anaconda自带的python版本都是最新的，截止到2020年4月15日，从官网下载anaconda会默认安装python3.7，由于使用深度学习框架对python版本的限制，因此这里选择python版本3.6。此时有两种选择，第一种安装完最新版
【代码】pip安装pytorch3d时如何快速确定版本。
python装饰器
什么是装饰器?
在不修改源代码和调用方式的基础上给其增加新的功能，多个装饰器可以装饰在同一个函数上
# 原理(个人理解)：将原函数(bar)的内存地址重新赋值，进行覆盖。新值为装饰器目标函数内存地址，
# 再进行调用，从而实现修改的目的。
无参装饰器*************************
import time
def timer(func): #过渡函数，将初始函
文章目录**1 资源汇总** 2 常见深度学习框架中的Tensor的通道顺序**3 常见颜色通道顺序1 PyTorch Tutorials 1: [入门-1 60分钟闪电战](https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html)1.1 [什么是PyTorch](https://pytorch.org/tuto
