1.网络骨架：Backbone当前的物体检测算法虽然各不相同，但第一步通常是利用卷积神经网络处理输入图像，生成深层的特征图，然后再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络是整个检测算法的“骨架”，也被称为Backbone。常用骨架：VGGNet ：走向深度，Inception：纵横交错，ResNet：残差结构DenseNet：多重残差，FPN：特征金字塔，DetNet：专为检测。2.
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2024-03-15 05:31:26
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文章目录1 python ；两大法宝函数2 加载数据3 TensorBoard 的使用4 transforms的使用5 torchvision中的数据集使用6 dataloader的使用7 卷积操作8 卷积层9 最大池化10 非线性激活11 线性层12 Sequential的使用13 损失函数14 优化器15 现有网络模型的使用及修改16 网络模型的保存及读取17 完整的模型训练套路18 利用g
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2024-02-14 15:01:05
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目录1.安装anaconda2.更新显卡驱动，查询CUDA版本3.使用清华镜像4.创建anaconda虚拟环境5.安装pytorch6.验证安装n.卸载pytorch 1.安装anaconda2.更新显卡驱动，查询CUDA版本如果很久没有更新显卡驱动，建议更新。在cmd中输入nvidia-smi即可查询到显卡信息如下，其中就有CUDA版本3.使用清华镜像1.生成.condarc文件在anacon
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2024-05-20 23:48:53
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# PyTorch 检测是否有 GPU 可用：新手指南
作为一名刚入行的开发者，你可能想知道如何在 PyTorch 中检测是否有 GPU 可用。本文将为你提供一份详细的指南，帮助你了解整个过程，并学会如何实现这一功能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个检测 GPU 可用性的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入 PyTorch 库 |
原创
2024-07-26 10:26:19
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前言如果要使用GPU进行机器学习算法的训练的话，首先必须在硬件方面进行支持，即需要支持GPU训练的显卡，并正确安装驱动即安装CUDA、CUDNN；其次就是需要安装与驱动对应的torch GPU版本，如果安装错误的torch版本就无法正确训练机器学习模型。
总体步骤：检查显卡——显卡驱动CUDA适配版本——下载Anaconda、Pycharm——下载CUDA——安装Anaconda和Pycharm软
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2024-03-03 21:58:03
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深度学习是基于人工神经网络(ANN)的机器学习方法大家庭的一部分。深度学习是当今普遍存在的一种学习方式，它被广泛应用于从图像分类到语音识别的各个领域。在这篇文章中，我将向你展示如何构建一个简单的神经网络，用PyTorch从视网膜光学相干断层扫描图像中检测不同的眼部疾病。数据集OCT 是一种成像技术，用于捕捉活体患者视网膜的高分辨率横截面。每年大约要进行3000万次 OCT 扫描，这些图
## 如何检查 Python GPU Torch 是否可用
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> Check_Torch_Installation
Check_Torch_Installation --> Check_GPU_Availability
Check_GPU_Availability --> Check_Cud
原创
2024-04-22 04:40:03
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目录一.简介二.效果演示三.源码下载一.简介GPUImage 共 125 个滤镜, 分为四类1、Color adjustments : 31 filters , 颜色处理相关 2、Image processing : 40 filters , 图像处理相关. 3、Blending modes : 29 filters , 混合模式相关. 4、Visual effects : 25 filters
经过一个小假期（采集圣弥厄尔教堂3D数据）后，时间来到了引航计划第六天，今天的主要任务是决策层及连调实验的环境搭建环节。目录一、本地Anaconda安装及环境的创建Anaconda是什么？Pytorch是什么？安装步骤及遇见的问题与解决官网下载清华源下载环境的创建与配置在Anaconda Navigation中配置虚拟环境在Anaconda Prompt中配置虚拟环境在虚拟环境中配置pytorch
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2024-03-19 23:28:29
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# 如何使用Python检测系统是否有GPU
作为一名经验丰富的开发者，我将在本文中教会你如何使用Python来检测系统是否有GPU。在开始之前，我将按照以下表格展示整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 导入必要的库 |
| 步骤二 | 检测系统是否有GPU |
| 步骤三 | 输出检测结果 |
现在，让我们一步一步地来完成这些步骤。
#
原创
2023-10-27 13:33:42
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# 如何检查Python中torch是否使用GPU
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何检查Python中torch是否使用GPU。以下是整个过程的流程以及每一步需要做的事情：
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入torch库 |
| 2 | 检查当前设备是否支持GPU |
| 3 | 输出当前设备信息 |
#
原创
2024-06-23 04:51:52
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Facebook官方博客表示，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广泛的研究。发布首日已有18个模型“入驻”，获得英伟达官方力挺。而且Facebook还鼓励论文发布者把自己的模型发布到这里来，让PyTorch Hub越来越强大。
# 使用 PyTorch 检查 GPU 是否可用
在深度学习的世界中，GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力而备受推崇。对于使用 PyTorch 进行深度学习的开发者来说，了解如何检查系统是否支持 GPU 是非常重要的。本文将帮助您了解如何实现这一点，并提供详细的步骤和代码示例，以便初学者能够轻松地掌握。
## 1. 实现流程概述
下面是检查 PyTorch 中 GPU 可用性的基本流
今天说明一下Pytorch的Tensor变量与Numpy之间的转化。Pytorch中有以下这么多命令涉及到tensor和numpy之间的转化： .numpy(), .item(), .detach(), .cpu(), .cuda(), .tensor(), .as_tensor(), Tensor(), .clone(),具体怎么用呢？请看下面的详细解释。正如Numpy中所有的操作都是针对Num
本文目录常用函数关于网络模型并行计算torchvision库Tensorboard的使用自定义层模型可视化性能优化标注工具环境配置生僻bug记录torch库的使用（pytorch框架）： 在pytorch中，FloatTensor是基本的数据格式，等同于ndarray在numpy中的地位。 另一种常用格式是变量Variable，常用于计算图。FloatTensor.view：与Matlab的res
一、概述sh （shell command language）是一种满足POSIX标准定义的脚本语言，有诸多具体实现（dash，ksh88等）。bash是sh的一种实现(GNU Bourne-Again Shell)，并且增加了很多扩展定义。例如，bash支持Conditionals [[ -f File ]] 返回文件是否存在（在dash中并没有这样的语法）。ubuntu16.04中/bin/s
1、联网版：先创建pytorch环境：conda create -n ljj_torch112 python=3.8看本机的：先看自己的cuda版本：（最权威的看：nvcc --version） 10.0的cuda于是不太符合，所以换一个10.2的cuda比较常用！创建pytorch环境：激活环境：conda activate ljj_torch112 1.2、下载
我们在爬虫的时候，经常会遇到验证码的识别，尽管我在上一篇博客中介绍了使用超级鹰来进行验证码的识别（这里所指的验证码是指只有数字、字母所组成的照片），但是毕竟是需要花钱的，花钱谁不心疼。既然人工智能这么火的，我们也来蹭蹭热度，使用深度学习来进行验证码的识别。深度学习解决问题基本上都是四步走：获取数据集、定义模型、训练模型以及测试模型。下面跟着小墨一起来学习吧。一 、获取和加载数据1. 生成验证码照片
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
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2024-03-18 08:27:22
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作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。本文
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2024-03-19 09:08:58
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