开头的话最近在做物体检测，遍寻资料，发现这本书写得蛮不错。条理清楚，不是资料的堆砌，一看作者就是这方面的行家，貌似是北航的学霸。强烈推荐大家购买该书，支持作者。第一章 浅谈物体检测与PyTorch非深度学习的基础知识及安装等步骤都没有记录 人工智能、机器学习与深度学习之间的关系。 人工智能的分类。弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）：擅长某个特定任务的
先前所写的RCNN系列目标检测算法都是先生成一些假定的bounding boxes,然后在这些bounding boxes上使用CNN提取特征，然后在经过一个分类器，来判断是不是我们的目标样本标签，在经过一个回归器，将我们最后得到假定的bounding boxes进行位置的调整。但是这类方法所需要的计算时间过长，很难用于实时的目标检测，当前你可以用牺牲精度来增加速度。本文提出的实时检测方法，消除了
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2024-09-08 12:13:47
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引言如果你刚刚开始学习 PyTorch，并想学习如何做一些基本的图像分类，那么这篇文章你一定不要错过哦~本文将通过组织自己的训练数据，使用预训练的神经网络来训练自己的模型，最终实现自己的图像分类！组织训练数据集PyTorch中的数据集是按照文件夹组织，并且每类都有一个文件夹。大多数教程都是在使用训练集和验证集的时候来进一步组织数据。但这是非常麻烦的，必须从每个类中选择一定数量的图像，然后将它们从训
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2024-01-02 20:04:22
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训练神经网络时，最常用的算法就是反向传播。在该算法中，参数（模型权重）会根据损失函数关于对应参数的梯度进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch内置了名为 torch.autograd 的微分引擎。它支持任意计算图的自动梯度计算。一个最简单的单层神经网络，输入 x，参数 w 和 b，某个损失函数。它可以用PyTorch这样定义：import torch
x = torch.ones(5)
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2024-04-20 22:21:41
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# PyTorch如何计算FPS（帧率）的项目方案
## 背景
在深度学习和计算机视觉任务中，了解模型的推理速度是非常重要的，因为它直接影响到模型在实际应用中的表现。帧率（FPS，Frames Per Second）是衡量实时系统性能的一个重要指标。通过计算FPS，开发者可以评估模型在给定硬件上的性能，从而进行相应的优化。
## 目标
本项目旨在实现一个简单的PyTorch框架，用于实时计
在机器学习与计算机视觉领域里，PyTorch因其灵活性和强大的功能而备受推崇。预训练模型的构建过程对提高算法的学习效果至关重要。本文将详细探讨如何在PyTorch中预训练自己的模型，附带相关的错误分析与解决方案，确保在不同场景下的成功实施。
### 问题背景
在深度学习的任务中，模型的预训练能够通过在大规模数据上获取有价值的特征表示，从而提高其在特定任务上的表现。这种方法尤其适用于数据量不足的
# PyTorch中的FPS计算
## 引言
在深度学习模型训练和推理过程中，FPS（Frames Per Second）是一个非常重要的指标。FPS代表模型每秒钟可以处理的图像帧数，是衡量模型性能和效率的重要标准。在本文中，我们将介绍PyTorch中如何计算FPS，并通过代码示例展示其使用方法。
## PyTorch简介
PyTorch是一个基于Torch的Python深度学习库。它提供
原创
2024-01-30 09:12:53
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# 加载 PyTorch 自己的模型：新手指南
在机器学习和深度学习的领域，使用预训练的模型可以节省很多时间。然而，掌握如何加载你自己的 PyTorch 模型成为了必要的技能。本文将逐步指导你如何完成这一任务。
## 流程概述
下面是加载 PyTorch 模型的基本流程。每一步都很重要，我们将在后面详细解释。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 04:00:13
33阅读
1. 简述 在使用PyTorch进行模型训练时，我们通常希望将训练好的模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的文件。 ONNX（Open Neural Network
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2024-10-29 11:57:25
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每个变量都有两个标志： requires_grad 和 volatile 。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。 一、requires_gradrequires_grad:（requires_grad=True；需要梯度；requires_grad=False；不需要梯度）如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯度。只有所有的输入不需要梯度，输出才不需要。如果其中所有的
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2023-11-03 07:10:23
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PyTorch 官方：我们这次的新特性太好用了，所以就直接叫 2.0 了。前段时间，PyTorch 团队在官方宣布 Pytorch 1.13 发布，包含 BetterTransformer 稳定版等多项更新。在体验新特性的同时，不少人也在期待下一个版本的推出。出乎意料的是，这个新版本很快就来了，而且是跨越式的 2.0 版！新版本的重要进步体现在速度和可用性，而且完全向后兼容。PyTorch 团
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2023-11-23 18:57:34
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# 深度学习模型FPS测试：实用指南
在深度学习模型的实际应用中，评估模型的性能往往不仅限于准确率，还包括计算效率。在此过程中，帧率（Frames Per Second，FPS）成为一个重要的性能指标，尤其在实时应用中，如自动驾驶、监控系统和机器人视觉等场景。本文将介绍如何测试深度学习模型的FPS，并通过示例代码演示实际操作。
## FPS测试的意义
FPS反映了模型在特定硬件上每秒可以处理
# 深度学习模型的FPS测试与优化
在深度学习的应用中，推理速度是一个重要的指标，它直接影响到模型在实际环境中的运行效率和用户体验。FPS（Frames Per Second）是用于衡量模型推理速度的常用指标。本文将探讨如何测试深度学习模型的FPS，并通过示例解决一个实际问题。
## 1. FPS的定义
FPS表示每秒处理的帧数，对于视频处理、图像识别等应用场景至关重要。较高的FPS意味着模
原创
2024-10-24 06:24:09
529阅读
## 深度学习模型如何计算模型的FPS
在深度学习的应用中，模型的实时性是一个非常重要的指标，尤其在图像处理、视频分析或者实时监控等领域。FPS（每秒帧数）是衡量模型及时性的重要指标，它计算的是模型每秒钟能够处理的帧数。本文将介绍如何计算深度学习模型的 FPS，并以图像分类任务为例实现该功能。
### FPS的基本概念
FPS，或每秒帧数（Frames Per Second），表示单位时间内
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，了解并监控模型的内存占用是一个非常重要的方面。这不仅影响到训练的效率，还可能影响到模型能否顺利运行。本文将探讨如何测试 PyTorch 模型的内存占用，包括几个方法和示例代码，帮助你更好地管理内存资源。
## 1. 理解 PyTorch 中的内存管理
PyTorch 在后台使用的是动态计算图（Dynamic Computation Graph），这意
原创
2024-10-10 07:05:24
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一 神经网络的典型处理流程1. 定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）；继承 nn.Module 模块，改写 forward 方法。 2. 数据集输入； 3. 对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播； 4. 计算loss ，由Loss层计算； 5. 反向传播求梯度； 6. 根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（
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2023-11-19 07:57:48
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利用pytorch实现lenet5网络模型第一步：用pytorch框架搭建lenet5模型第一层为卷积层+池化层：conv2d+maxpool第二层为卷积层+池化层：conv2d+maxpool第三层和第四层为全连接层Linear第二步：数据集整理第三步：训练方法train(),训练数据第四步 test（），计算准确率第五步：detect（），可视化测试模型 写在前面： 利用框架搭建模型相对
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2023-10-21 06:59:06
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Windows下自己训练数据集，在pytorch上实现基于SSD的物体检测（0）环境Windows10 PyTorch1.4 pycharm（一）准备数据集首先新建了VOC2007文件夹，然后再在里面新建三个文件夹，如下图。 其中，JPEGImages用来存放照片，Annotations存放xml文件。第一步：对图片进行标注。我这里选了五种类别（书包，钟表，手机，水杯，鼠标）各十张图片，总共五十张
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2023-11-24 12:48:07
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# 如何计算深度学习模型的FPS
在深度学习应用中，模型的性能往往以帧率每秒（FPS）来衡量，特别是在实时任务（如图像处理、视频流分析等）中，FPS 是一个至关重要的指标。FPS 指的是每秒处理的图像或帧的数量。本文将详细阐述如何计算深度学习模型的 FPS，包括理论背景、代码示例及实际应用中的注意事项。
## 1. FPS 的定义
FPS 是指在一定时间内深度学习模型能够处理的帧数。换言之，
原创
2024-10-09 03:56:55
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GraphWalker python
GraphWalker是一个开源的基于模型的自动化测试工具，它可以用来通过图形测试模型来自动生成测试用例。
本文主要描述了使用yed画出FSM, EFSM模型图（常见的流程图），然后使用GraphWalker命令生成手工自动化用例，最终通过python将手工用例读取后自动执行并生成执行报告。一： GraphWalk
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2023-12-11 10:26:20
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