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
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
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
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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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
mxnet的模块gluon组合layer层的容器
mxnet将所有的layer都看作Block，自定义的神经网络结构也是继承自gluon.Block。和pytorch中有ModuleList和module两种堆叠layer的容器。在mxnet中，只有一种Sequential。
NDArray转换成numpy
使用asnumpy，这和pytorch中的一致。不过对于单个元素的NDAr
记安装原生M1的深度学习框架 换了M1的电脑，想试一下M1的GPU跑深度学习。目前只有tensorflow原生适配了Apple silicon，无奈又从pytorch转回tensorflow。本来最早受不了tensorflow1.0到2.0的颠覆改变转头到pytorch的怀抱，气死我了。但谁叫我现在对英伟达无好感了，准备完全脱离Nvidia显卡。参考Apple的官方教程https://devel
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2024-01-05 22:32:43
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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
深度学习pytorch PyTorch绝对是当下的潮流 ，尤其是在最近的1.3和1.4版本中，带来了许多性能改进以及对移动平台的开发者更友好的支持。 但是为什么要选择使用PyTorch，而不是其他框架，如MXNet ， Chainer或TensorFlow ？ 让我们看一下构成PyTorch充分理由的五个原因。 在我们开始之前，请TensorFlow用户在我开始之前就已经输入了愤怒的推文和电子邮
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2024-01-01 20:51:50
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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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模型——视图——控制器——复合模式复合模式简介模型-视图-控制器模式模型视图-外观控制器-胶水MVC设计模式的UML类图MVC模式应用优点 复合模式简介复合模式将两个或多个模式组合成解决常见或普遍性问题的解决方案，复合模式不是同时使用的一组模式，而是一个问题的通用解决方案。模型-视图-控制器模式MVC模式将应用程序分为3个基本部分：模式、视图和控制器。这3个部分是相互关联的，并且有助于将信息的处
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2024-09-17 20:06:11
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# 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。
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
第一章、简介 本文介绍跑AI算法时，需要安装的tensorflow + tensorflow-gpu +CUDA + cudnn + anaconda软件包。CUDA + cudnn都是nvidia旗下的驱动产品，官网https://developer.nvidia.com/cudnn。、英特尔的集成显卡一般不支持CUDA + cudnn，英伟达的显卡一般都支持CUDA + cudnn，
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2024-06-03 10:09:27
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Linux----Centos71、cp 命令2、mv 命令3、文件的权限4、命令chgrp (了解)5、命令 chown6、命令chmod7、创建文件命令 touch8、编辑文件命令 vi 和 vim9、查看文件命令 cat, tail, head10、查看文件命令 less11、过滤文件内容命令 grep12、命令 echo13、软链接命令 ln14、查找文件 find15、解压缩文件命令
visual studio +libtorch +cuda 11.3 配置pytorch C++环境1、首先进入pytorch官网下载对应版本的libtorch,如果你需要安装GPU版本那么在前面你需要提前在本地下载安装好相应版本的cuda环境，，安装cpu版本则不需要配置GPU。现在最新版本为1.12并且cuda是11.3官网上一般只提供最新版本 当前我们教程中用的版本是1.11，cuda是11
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2024-06-05 13:58:48
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https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.10.0/index.html
原创
2024-02-22 10:36:33
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初次安装的朋友们对于mmdeploy安装版本可能不知道对应mmcv都有要求不然就会进入巨坑。全新的 MMDeploy 1.x 已发布
原创
2024-10-23 14:15:43
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这里只需要按照提示升级一下pip就可以了。
原创
2023-10-16 09:20:16
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