Fully Convolutional Networks(FCN)什么是FCN? 就是全卷积网络没有全连接层(FC).如何做语义分割? 语义
PaddleDetection介绍PaddleDetection是基于PaddlePaddle的端到端对象检测开发工具包，旨在帮助开发人员在训练模型的整个开发，优化性能和推理速度以及部署模型方面提供帮助。PaddleDetection在模块化设计中提供了各种对象检测体系结构，并提供了丰富的数据增强方法，网络组件，丢失功能等。PaddleDetection支持实际项目，例如工业质量检查，遥感图像对象
本次安装记录的环境： window7 64位 python： 3.8.15 pip：22.0.4 集成显卡一、判断window7系统是否安装了CUDA 和 cuDNN如果确认本机未支持没有 NVIDIA® GPU，可有跳过此步骤。验证是否安装cuda打开cmd，执行nvcc -V，如下图： 如果出现了上图的信息，说明已安装了CUDA验证是否安装cuDNN cuda安装在D:\Program Fil
PaddleDetection学习（一）安装GitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection1、安装PaddlePaddle框架# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl
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2024-06-08 18:24:19
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前言记录下如何用paddle2.0搭建一个网络，在动态图模式下用容易上手的高层api复现多种网络 使用paddle2.0动态图搭建网络(超简易)环境Aistudio项目 Notebook线上环境 paddle版本 : 2.0 使用动态图模式(默认)参考•多层感知机模型 •卷积网络 •学习目录 •以上均来自课程: https://aistudio.baidu.com/aistudio/course
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2024-05-14 14:51:08
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tensorflow,pytorch,paddle 测试GPU是否可用
原创
2022-06-07 16:59:54
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一、查看显卡信息：查看显卡：lspci | grep -i nvidia
#我的是06:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 15f8 (rev a1)然后看显卡驱动：lsmod | grep -i nvidia
#我刚装完系统后没有任何驱动，所以这里有没有没关系。二、安装显卡驱动1、自己下载安装：去官网，选择自己的显卡型号，然后下载驱动
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2024-10-09 18:02:03
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tts style control参考在 FastSpeech2 中，我们可以控制 duration、pitch 和 energy。duration/speed：表示音素的持续时间，当我们减少持续时间时，音频的速度会增加，当我们增加持续时间时，音频的速度会降低。简称音频速度。音频速度，该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值：1.0pitch：
当我们将一个句子的音高设置为平均值并将音素设置为 1
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2024-07-17 06:25:51
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4.6 GPU计算到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。在本节中，我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对Linux/macOS用户有效输出：Sun Mar 17 1
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2024-07-05 20:58:29
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# 用PaddlePaddle实现GPU加速
## 介绍
在深度学习领域中，GPU 加速是非常重要的一部分，它可以大大提升训练模型的速度。在PaddlePaddle中，也可以很方便地使用GPU来加速计算，本文将介绍如何在PaddlePaddle中实现GPU加速。
## 步骤概览
下面是实现PaddlePaddle GPU加速的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
|
原创
2024-05-08 11:14:31
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## PyTorch检测GPU是否可用
随着深度学习的快速发展，大量的计算任务需要处理海量的数据。为了加快计算速度，利用图形处理器（GPU）进行并行计算已成为一种常见的选择。PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，它提供了对GPU的支持，可以利用GPU进行计算加速。在使用PyTorch之前，我们需要检测GPU是否可用，并进行必要的配置。
本文将介绍如何在PyTorch中检测GPU是
原创
2023-12-09 03:52:46
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# 检测 PyTorch GPU 是否可用
随着深度学习技术的飞速发展，GPU（图形处理单元）在深度学习训练中的作用愈发显著。相比于传统的CPU，GPU能够进行大规模的并行计算，使得复杂的深度学习模型训练时间大幅缩短。本文将介绍如何检测在使用 PyTorch 框架时 GPU 是否可用，并附上相应的代码示例和图示。
## GPU 的重要性
在训练深度学习模型时，尤其是处理大规模数据集时，计算速
原创
2024-08-23 03:22:13
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# 如何检测PyTorch是否可用GPU
## 引言
在深度学习领域，GPU的使用对于训练大规模的神经网络模型至关重要。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了GPU加速的功能，可以显著提高训练速度。然而，有时候我们需要确认PyTorch是否正确地检测到了可用的GPU设备。本文将介绍如何在PyTorch中检测GPU的可用性。
## 检测GPU可用性的步骤
下面是检测GPU可用性的步
原创
2023-12-26 07:31:40
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综述爬坑一天，整出来一套还行的方案，特此分享爬坑心得~因为整体代码结构和上篇手写数字的文章里代码结构比较相似，所以这里只贴出部分代码 网络结构目前采用的两套模型是普通cnn以及vgg，效果不错，其他模型可能后续还会尝试。CNN# cnn
def convolutional_neural_network(image, type_size):
# 第一个卷积--池化层
con
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2024-03-26 14:19:15
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前言本系列教程中，前面介绍的都没有保存模型，训练之后也就结束了。那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。训练模型在训练模型的过程中我们可以随时保存模型，当时也可以在训练开始之前加载之前训练过程的模型。为了介绍这三个保存模型的方式，一共编写了三个Python程序进行介绍，分别是save_infer_m
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2024-05-08 15:15:59
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目录三.下载模型四.训练前的准备1.在源代码文件夹里创造一个自己放东西的文件2.准备数据2.1数据标注2.2数据划分3.改写yml配置文件4.安装anaconda五.开始训练六.报错（1） libGL.so.1（2）Polygon(3) lanms（4）报错UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xbc in position 2
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2024-07-31 20:53:48
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/proc/cpuinfo文件分析
根据以下内容，我们则可以很方便的知道当前系统关于CPU、CPU的核数、CPU是否启用超线程等信息。
<1>查询系统
CPU的个数：cat /proc/cpuinfo | grep "
physical id" | sort | uniq | wc -l &
在自动驾驶车辆的软件架构中，需要先通过感知环节对周围环境进行理解，完成障碍物检测和可行域分割等任务，就可以预测障碍物接下来的运动方向，再规划出一条可以避开所有障碍物的运动轨迹，下发运动命令控制车体完成前进。可以说，感知系统是自动驾驶的重要基础和先决条件。 !tar xvzf data/data165771/kitti300frame.tar.gz安装P
配置和训练1.文件结构 2.参数列表以下列表可以通过--help查看 FLAG支持脚本用途默认值备注-cALL指定配置文件None必选，例如-c configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.yml-oALL设置或更改配置文件里的参数内容None相较于-c设置的配置文件有更高优先级，例如：-o use_gpu=False--eva
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2024-05-12 16:22:58
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v1.2 2023-05-18隐藏部分log增加模型config说明其他描述优化v1.1 2023-05-15由于文件数量限制，公开部分训练数据由于文件大小限制，公开部分模型序【队名】：megemini【GitHub id】megemini【测试集指标】：暂无【重点环节的准确度】：模型评价指标ScorePaddleSegmIoU0.9805PaddleClastop11.0PaddleOCRacc
