边是我训练中使用的 .cfg 文件（你可以在cfg文件夹下找到它）： 以下是训练过程中终端输出的一个截图： 以上截图显示了所有训练图片的一个批次（batch），批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的subdivisions参数。在我使用的 .cfg 文件中 batch = 64 ，subdivision = 8，所以在训练输出中，训练迭代包含了8组，每组又包含了8
整理来自yolov8官方文档常用的一些命令行参数，官方文档YOLOv8 Docs
yolov8命令行的统一运行格式为：yolo TASK MODE ARGS其中主要是三部分传参：TASK(可选) 是[detect、segment、classification]中的一个。如果没有显式传递，YOLOv8将尝试从模型类型中猜测TASK。MODE(必选) 是[train, val, predict, ex
## 项目方案：如何检查pytorch是否使用了GPU
### 引言
在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练时，使用GPU进行加速可以大大缩短训练时间。然而，在某些情况下，我们需要确保PyTorch是否正确地使用了GPU资源。本文将介绍一种方案，通过代码示例来演示如何检查PyTorch是否使用了GPU。
### 环境要求
- Python 3.x
- PyTorch
### 步骤
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如果手头上没有合适的检测软件，如何查看电脑硬件配置情况呢？总不能因此就什么都不知道吧?那样你电脑高手形象大大会受损啦，其实，离开这些软件我们也能明明白白查看电脑硬件的配置情况。下面我们就来一起学习一下吧。 一、开机自检中查看硬件配置 机器组装结束后即使不装操作系统也可以进行加电测试，在开机自检de画面中就隐藏着硬件配置de简单介绍哟(由于开机画面一闪
YOLO数据集统计标签框尺寸分布YOLO数据集统计标签框尺寸分布在深度学习中，使用YOLO算法进行目标检测时，需要准备符合YOLO数据集格式的数据。其中，每个标签框由5个参数确定：标签、框中心的x坐标、框中心的y坐标、框的宽度、框的高度。本文将介绍如何使用Python统计YOLO数据集中标签框的尺寸分布。准备工作首先，需要准备符合YOLO数据集格式的数据。数据集中应包含图片和对应的标签文件。标签文
讲故事最近服务总是出现 cpu load高的告警，且告警经常还出现在低峰期的凌晨，所以很明显不是用户流量导致的负载高，但是 cpu buzy却很低。查看内存使用情况：mem.memused 接近100%，查看磁盘情况：swap.used周期性(30分钟左右)的较高， disk.io.util 低，但是 disk.io.avgqu-sz（平均请求队列的长度）周期性（30分钟左右）的较高，且和 cpu
文章目录环境配置代码说明训练 & 测试1. 准备数据文件2. 修改主文件 main.py3. 执行训练 & 测试4. 多类别训练报错记录与解决 环境配置CUDA 8.0 cuDNN Tensorflow 1.2.1 Keras 2.0.6 Python 3.5# 创建虚拟环境
conda create -n u-net python=3.5
conda activate u-ne
1.YOLOv5模型简介YOLO能实现图像或视频中物体的快速识别，在相同的识别类别范围和识别准确率条件下，YOLO识别速度最快。YOLO有多种模型，其中最新的为V5，V5的特点是速度更快，识别准确率更高，权重文件更小，可以搭载在配置更低的移动设备上。 本次测试采用V5模型，对各种场景下的车辆类型进行批量检测，对检测结果进行分析，重点是道路车辆类别能否得到正确识别，以探讨YOLOv5模型应用于车辆检
[net]
batch=64 //batch：每次迭代要进行训练的图片数量
subdivisions=8 //subdivisions：源码中的图片数量int imgs = net.batch * net.subdivisions * ngpus，按subdivisions大小分批进行训练
width=416
height=416 // width：输入图片
# 如何判断 PyTorch 是否使用 GPU
在进行深度学习模型训练时，使用 GPU 可以显著提升计算速度，尤其是在处理大规模数据集或复杂模型时。然而，有时候我们可能会遇到模型并没有利用到 GPU 的情况，这在使用 PyTorch 进行开发时尤为常见。本文将为您详解如何检查和确认 PyTorch 程序是否有效地使用了 GPU，并提供实际示例代码。
## 一、初识 PyTorch 中的设备管理
1.GPUImageGPUImageStillCamera下面用代码分析： 因为相机应用要能拍照，所以我就直接用GPUImageStillCamera了：//初始化一个摄像头对象，两个参数分别表示 录制视频的格式 和 使用前置还是后置摄像头
_stillCamera = [[GPUImageStillCamera alloc
在深度学习中，我们会频繁的对数据进行操作。这是我们在写代码最基本、入门的一个操作。首先导入torch包import torch弄懂张量、数组、向量、矩阵中的一些基本概念 张量表⽰由⼀个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有⼀个轴的张量对应数学上的向量（
vector
）。 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix
）。 可以使⽤
arange
创建⼀个⾏向量
摘要 经过上一篇文章，大家编译运行 PC 仿真后，可能觉得有点迷惘，实际上你已经在后台完成了图像识别，保存结果，绘制识别框等一系列过程。这篇文章就教教大家怎么看识别的结果已经如何手动将识别框绘制出来。并且讲解 NMS 和 YOLO 的原理仿真代码浅析 为了方便实际操作，这篇文章使用 VS 来快速运行，我觉得 vs 运行
batch:每一次迭代送到网络的图片数量，也叫批数量。增大这个可以让网络在较少的迭代次数内完成一个epoch。在固定最大迭代次数的前提下，增加batch会延长训练时间，但会更好的寻找到梯度下降的方向。如果你显存够大，可以适当增大这个值来提高内存利用率。这个值是需要大家不断尝试选取的，过小的话会让训练不够收敛，过大会陷入局部最优。subdivision：这个参数很有意思的，它会让你的每一个batch
1. 模块化编程思想模块化编程是 Python 的基本思想。初学 Python，都应该使用过小海龟、随机、数学模块。使用模块之前，需要导入模块，然后根据自己的问题需要使用这些模块。Python 提供了大量的模块库，这些模块中有 Python 语言系统自带的、也有第三方提供的、也可以由开发者根据需要创建。内置模块，直接拿来使用就可以。第三方模块，需要使用 Python 自带的安装程序 pip（pip
如果对您有一丁点的帮助，劳烦动动手指点个赞，您的支持和鼓励是搬砖人不断创作的动力！1. Redis 简介在这个部分，我们将学习以下3个部分的内容，分别是：◆ Redis 简介（NoSQL概念、Redis概念）◆ Redis 的下载与安装◆ Redis 的基本操作1.1 NoSQL概念1.1.1 问题现象在讲解NoSQL的概念之前呢，我们先来看一个现象：（1）问题现象每年到了过年期间，大家都会自觉自
判别式模型（Discriminative Model）是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络、boosting、条件随机场等。 举例：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。生成式模型（Generative Model
1. YOLO原文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object DetectionYOLO的思路是将目标检测问题直接看做是分类回归问题，将图片划分为S×S的格子区域，每个格子区域可能包含有物体，以格子为单位进行物体的分类，同时预测出一组目标框的参数。 检测过程YOLO相当于将图片划分成 的格子区域，为每一个格子预测出
# 如何在PyTorch中查看GPU状态及其应用示例
在深度学习的应用中，GPU（图形处理单元）扮演着至关重要的角色。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，直接支持GPU加速。但在开发过程中，我们需要实时监控GPU的使用情况，以确保资源的有效利用。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中查看GPU状态，并通过一个实际示例来解决一个具体问题。
## 一、查看GPU状态
使用PyTorch
# GPU架构怎么看：项目方案
## 引言
随着人工智能、深度学习和大数据分析的发展，GPU（图形处理单元）越来越受到广泛关注。其高度并行的架构使得GPU在处理海量数据时相较于CPU表现出色。本项目旨在开发一个GPU架构分析工具，帮助开发者更好地理解和利用GPU的性能特点。
## 项目目标
我们的目标是创建一个可视化工具，通过图形化的方式展示GPU内部架构、并行计算特点以及性能瓶颈。具体项
