深度学习框架训练模型时的代码主要包含数据读取、网络构建和其他设置三方面，基本上掌握这三方面就可以较为灵活地使用框架训练模型。PyTorch是Facebook的官方深度学习框架之一，到现在开源1年时间，势头非常猛，相信使用过的人都会被其轻便和快速等特点深深吸引，...
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2018-09-03 08:58:30
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# 主扫描任务
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@dockerSec.task(bind=True)
def scan_task(self, ImageName):
pull = "
前言这里yolov5的onnx模型的推理，分别在 x64上 和 移动端上运行，前者在自己本地Ubuntu系统上运行，后者在瑞芯微的rk3566上运行。 要完成如上工作我们需要一下步骤：1 下载onnxruntime编译好的库2 下载opencv库并安装3 下载交叉编译器4 下载yolov5-onnxruntime的工程并运行1 下载onnxruntime库github上搜索 onnxruntime
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2024-05-04 17:30:50
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Pytorch是一个基于Python的科学计算软件包，针对两组受众：替代NumPy以使用GPU的功能提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台Getting StartedTensorsTensors（张量）类似于NumPy的ndarrays，此外，Tensors还可以在GPU上使用以加速计算。
from __future__ import print_function
import torch
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2024-09-04 10:13:23
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主要内容包括：基于距离的度量基于密度的度量 文章目录1、概述2、基于距离的度量2.1 基于单元的方法2.2 基于索引的方法3、基于密度的度量3.1 k-距离（k-distance(p)）：3.2 k-邻域（k-distance neighborhood）：3.3 可达距离（reachability distance）：3.4 局部可达密度（local reachability density）：3
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2024-03-29 19:30:56
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TensorFlow与PyTorch对比计算图分布式训练生产部署比较 参考链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/80733307 计算图计算图是一种将计算描述成有向无环图的抽象方式。图是一种由节点Node（顶点）和边Edge构成的数据结构，是由有向的边成对连接的顶点的集合。结点：表示数据，如向量、矩阵、张量。 边：表示运算，如加减乘除卷积等。pytorch使用动态
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2024-03-19 07:15:10
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前言：最近参加一个比赛需要用到yolo,安装过程中借鉴了网上众多的指导教程，也很感谢B站一位大佬的视频指导，所以在这里想整理一下给需要安装的yolov4的小伙伴一个借鉴，相关视频指导在文章末尾有链接来观看。前期准备：进入GitHub找到AlexeyAB/darknet这个项目（[项目链接](https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use-on-the-
import torchimport torch.nn.functional as Fimport matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(1) # reproducible制作数据x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tensor), shap...
原创
2021-04-22 19:59:45
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复现论文需要ubuntu+ros+turtlebot2+hokuyo的配置，这里有一个关于turtlebot的教程： Learn TurtleBot and ROS关于 turtlebot 的各种软件包，在这上面：turtlebot · GitHub以后可能能用上然后对于 git clone 速度慢的问题，我全程都是用换镜像网站解决（参考 git clone一个github上的仓库，太慢
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2024-08-20 17:32:39
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核心点：使用PyTorch框架构建一个基于Attention机制的 LSTM 模型来处理时序数据。废话不多说，首先呢，今天和大家聊一个小案
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2024-07-01 15:03:58
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小强学Python+OpenCV之－1.1图像加载、显示、保存目标你将学会怎样 1. 从硬盘读取一幅图像 2. 将图像显示出来 3. 保存一幅图像到硬盘一、体验下面，我们先直接看一段代码：image_pro.py# 导入OpenCV库
import cv2
# 加载一幅图像
image = cv2.imread("flower.jpg")
# 显示图像
cv2.imshow("Image"
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2024-02-20 16:54:40
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这篇GPGPU 概念1: 数组= 纹理 - 文档文章提出的数组与纹理相等让人打开新的眼界与思维,本文在这文基础上,尝试把这部分思想拿来用在VBO粒子系统上. 在前面的文章中，我们把CPU的数据传到GPU后，然后就直接从桢缓冲到显示屏幕上了，那么还能不能把从GPU的数据拿回来放入CPU，然后进行处理。例如最基本的GPGPU编程中，把数组放入GPU运算后返回CPU。以及图片用GPU来加速处理。
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2024-04-28 09:25:03
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用python作数据源的原因：[官网][1]上称python为万能数据源
1. 可以使用任何数据来源，xml，txt，sql 等等
2. 给用户（程序员）在建立索引前对数据作处理的机会，比如做过滤、权重计算等
如果有以上两种情况的话，用python做数据源是一个理想的方案，但由此而来的是建立索引的效率降低。因为sphinx/coreseek的indexer速度非常快，而逻辑处理
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2024-07-29 19:35:55
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通过本次操作您将掌握如何部署pythorch-cifar100示例工程，以及如何替换使用您自己的模型，并了解到推理接口的相关信息。
原创
2024-05-31 18:19:56
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利用MONAI加速医学影像学的深度学习研究 Accelerating Deep Learning Research in Medical Imaging Using MONAI 医学开放式人工智能网络（MONAI）是一个免费提供、社区支持、基于Pythorch的医疗影像学深度学习框架。它为开发训练工
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2020-07-26 07:37:00
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2评论
PyTorch-Text-Classification: 探索深度学习文本分类新境界 pythorch-text-classification对豆瓣影评进行文本分类情感分析，利用爬虫豆瓣爬取评论，进行数据清洗，分词，采用BERT、CNN、LSTM等模型进行训练，采用tensorboardX可视化训练过程，自然语言处理项目\A project for text classification, bas
References: https://zh.d2l.ai/chapter_installation/index.html0 基本环境安装创建python的虚拟环境conda create -n deeplearning python=3.8打开python环境conda activate deeplearning安装pythorch 的cpu 或 Gpu版本，首先要查看cuda的版本，在命令行中
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2023-06-26 10:37:31
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背景CNN弃坑了好久，最近上了4060显卡，于是尝试复健玩玩，不跑跑cnn对不起这全新女骑士啦（但愿是全新吧，悲！）。之前入门过tenseoflow一段时间，现在基本忘光了，最近听说pythorch用起来比tensorflow要更简单一些，于是尝尝鲜。问题一：TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tenso
文章目录基准图数据Cora数据集用GCN进行半监督节点分类 基准图数据Pythorch Geometric还包含大量常见的基准数据集，例如Planetoid数据集（包含Cora、Citeseer、Pubmed三个子数据集），来自http://graphkernels.cs.tu-dortmund.de的图分类数据集及其清理后的版本，也就是QM7和QM9数据集，以及一些3D网格/点云数据集，如FA
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2024-04-24 20:21:06
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Windows下配置深度学习开发环境一、安装Python3.9 + Anaconda31.下载Anaconda安装包2.测试验证是否安装成功二、安装CUDA1.下载cuda2.安装选择路径3.测试验证是否安装成功三、安装Pytorch1.打开Pythorch官网2.复制命令进行安装3.上述情况仍不成功即在Pytorch界面选择pip四、安装（Python的ID）PyCharm1.下载PyChar
