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
# 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。
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
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
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
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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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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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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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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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
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
1。做一个最简单web服务器 from wsgiref.simple_server import make_server
def application(environ,start_response):
start_response('200 ok', [('Content-Type', 'text/html')])#响应头
print('path', environ['
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2024-04-04 12:54:00
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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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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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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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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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The DCM is a Digital Clock Manager - at its heart it is a Delay Locked Loop. This has the ability to deskew a clock, generate different phases of the clock, dynamically change the phase of a clock, ge
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2024-09-24 20:48:05
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github链接mmcv和mmdet注释版
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2021-12-01 11:31:17
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