温故而知新，可以为师矣！一、参考资料Pytorch模型迁移和迁移学习,导入部分模型参数二、PyTorch之模型迁移和迁移学习1. 测试代码import torch
from torchvision import models
"""
model_urls = {
'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-f370
PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度学习训练脚本，默认运行在CPU/GPU上。为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对PyTorch的训练脚本进行迁移。首先，我们了解下模型迁移的全流程： 通过上图可以看出，模型迁移包括“脚本迁移 –> 模型训练 –> 精度调优 –> 性能调优 –> 模型
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2023-09-06 14:06:12
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# PyTorch迁移到PaddlePaddle：一个简单的指南
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的开发者开始使用不同的框架来实现自己的模型。PyTorch和PaddlePaddle是两个非常流行的深度学习框架，它们各自有着独特的优势。本文将介绍如何将PyTorch模型迁移到PaddlePaddle，以帮助开发者更灵活地选择和使用框架。
## 迁移流程
首先，我们通过一个流程图来概述整个
原创
2024-07-27 10:46:16
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配置环境前言安装Anaconda安装CUDA和cuDNN安装pytorch安装mmsegmentation运行代码安装过程中遇到的问题 前言本文mmsegmentation的安装是基于pytorch，本文的前三步详细说明了安装pytorch的过程，mmcv和mmsegmentation基本是按照openmmlab中的安装文档完成的。安装Anaconda下载地址：https://www.anaco
1，配置基础Python环境为：Python3.6个人建议最好在Conda下新建一个虚拟环境进行安装。2，在虚拟环境下使用以下命令新建一个RKNN环境，如下：conda create --name=rknn python=3.6.83，执行以下命令进入虚拟环境：conda activate rknn进入虚拟环境后，再执行以下命令安装深度学习框架，如Tensorflow，Pytorch，Keras等
前言你会发现聪明人都喜欢”偷懒”, 因为这样的偷懒能帮我们节省大量的时间, 提高效率. 还有一种偷懒是 “站在巨人的肩膀上”. 不仅能看得更远, 还能看到更多. 这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识. 这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习了, transfer learning.什么是迁移学习？迁移学习通俗来讲，就是运用已有的知识来学习新
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2023-12-24 21:34:43
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# PyTorch迁移到移动设备的项目方案
在现代人工智能应用中，移动设备的普及使得在移动端运行深度学习模型成为一个重要的趋势。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它在移动设备上的部署也得到了越来越多的关注。本文将详细说明如何将PyTorch模型迁移到移动设备，包括代码示例，并附上流程图和甘特图。
## 项目目标
本项目的主要目标是将使用PyTorch训练的深度学习模型成功地迁移到移
1. 下载StarCraft II游戏到服务器里面如下图所示：2.创建环境+安装pytorch采用anaconda来创建虚拟环境：conda create -n 虚拟环境名称 python=3.8实例为：conda create -n pymarl python=3.8采用3.8的python的兼容性更强然后切换到创建好的环境：conda activate pymarl在这个环境当中装pytorc
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2024-06-14 22:04:33
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TVMTVM是陈天奇领导的一个DL加速框架项目。它处于DL框架（如tensorflow、pytorch）和硬件后端（如CUDA、OpenCL）之间，兼顾了前者的易用性和后者的执行效率。官网：https://tvm.apache.org/代码：https://github.com/apache/tvm论文：《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Le
Pytorch 和MxNet（gluon) 的DataLoader以及DataSet设计得比较巧妙，简单记录一下，怕自己忘了。以MxNet为例介绍，因为我现在屏幕上的代码是MxNet的代码；但是Pytorch里好像是一样的，因为我发现gluon很多东西都和pytorch一样。主要是理解一下设计思路，以及一些以前我不常用的python小技巧。 DataLoader和DataSet都是可迭代
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2024-04-19 14:43:53
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现在大家应该用的都是tensorflow 2.0 以上版本， 这个笔记针对的就是tf2的调试。 之前全网搜了很多keras的调试方法， 根本不得要领， 把简单的事情弄复杂， 很是误人子弟。其实， 只需要一句话， 就可以把keras当成pytorch了，极易调试。tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True) 什么是调试？ 比如我想自定义一个损失
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2023-11-30 09:17:03
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# PyTorch 和 TensorFlow 框架迁移到升腾（Ascend）框架的指南
在机器学习与深度学习的研究与开发中，框架的选择非常重要。最近，华为的升腾（Ascend）框架因其优秀的性能和便利性受到了越来越多开发者的关注。在这篇文章中，我将向刚入行的小白展示如何将PyTorch和TensorFlow模型迁移到升腾框架，步骤清晰、代码明了、易于理解。
## 流程概述
下面的表格展示了迁
原创
2024-09-25 05:43:53
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简介用numpy搭建神经网络框架，只进行前向计算不进行反向传播，并且用这一框架搭建的网络与pytorch尽可能的相同。暂时将框架命名为npfnn。我这样做的主要目的是想把自己搭建的网络部署到树莓派上，而不需要在树莓派上安装pytorch环境。当然这件事做完以后能学会的好多东西：神经网络各个层的具体实现python一些魔法方法的使用numpy的文件读写方法矩阵运算的加速 等。 对于下面搭建的网络，输
# PyTorch, MMDetection 和 MMCV 版本指南
在深度学习和计算机视觉领域，PyTorch、MMDetection 和 MMCV 是三个非常重要的工具。它们分别在深度学习框架、目标检测和计算机视觉中扮演着重要角色。本文将介绍这三个工具的版本选择、简单使用示例，并讨论它们之间的关系。
## PyTorch
PyTorch 是一个开源深度学习框架，广泛应用于研究和生产环境。
案例：安卓数据导入苹果手机【大神们，刚换了新的苹果手机，原本的安卓手机数据怎么导入新手机？】想要换用iPhone，但是又不想丢失安卓手机里的重要数据怎么办？如何将安卓手机数据导入iphone？本文将为您介绍如何将安卓手机数据导入iPhone。您可以通过各种方式将您的联系人、短信、照片、音乐等数据轻松迁移到新的iPhone中。
操作环境：
演示机型：iPhone 8；联想GeekPro20
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2023-07-31 22:31:29
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MTCNN网络架构分析P-net 从总体看，网络是全卷积结构，优点是可以输入任意大小的的图片（针对侦测的时候）。训练的时候输入尺寸是12*12，然后经过3*3的卷积核和池化到1*1*32的过程中都是通道增加的，也就是特征融合的过程。最后分3个类别做输出一个是置信度、一个是边框的偏移量，另一个是十个关键点的位置。R-net
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2024-06-21 14:51:43
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mmcv与pytorch的对应版本问题是许多深度学习项目中不可避免的困扰，尤其是在需要利用mmcv来增强和优化pytorch模型时。本文将详细记录如何解决“mmcv和pytorch对应版本”的问题，覆盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和错误集锦六个方面。
## 环境配置
在开始前，需要准备有效的环境。以下是环境配置的步骤：
1. **安装必要依赖**：
- `Pytho
先解释一下Python、Anaconda、Pytorch是啥Python是一种广泛使用的编程语言，在许多领域都有应用。它具有简洁的语法，易于学习，并且有大量的第三方库可以使用。Anaconda是一个Python的包和环境管理软件，提供了许多用于数据科学，机器学习和科学计算的库和工具。它还提供了一个软件包管理器conda，可以轻松安装和管理Python库和其他软件包。PyTorch是一款开源深度学习
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2024-08-30 07:46:58
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# PyTorch 模型迁移到 CPU 的方案
在深度学习项目中，模型的训练通常是在 GPU 上进行的，因为其计算能力远超 CPU。然而，在某些情况下，例如在进行模型推理或部署时，可能需要将训练好的模型迁移到 CPU 上。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现模型的迁移，并提供相应的代码示例。
## 项目背景
近年来，深度学习模型在各种应用中得到了广泛应用，如图像分类、目标检测和自然语
MAML-RL Pytorch 代码解读 (3) – maml_rl/policies/normal_mlp.py 文章目录MAML-RL Pytorch 代码解读 (3) -- maml_rl/policies/normal_mlp.py基本介绍源码链接文件路径`import` 包`NormalMLPPolicy()` 类 基本介绍在网上看到的元学习 MAML 的代码大多是跟图像相关的，强化学习
