第2章 PyTorch基础PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow、Keras等框架，但自发布之日起，其关注度就在不断上升，目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。 与PyTorch 1.0之前的版本相比，PyTorch 1.0版本增加了很多新功能，对原有内容进行了优化，并整合了caffe2，使用更
# 安装 MMDetection 和 PyTorch 对应版本的指南
在深度学习的领域，MMDetection（一个基于 PyTorch 的目标检测工具包）是一个常用的框架。如果你是一名刚入行的开发者，可能会对如何安装 MMDetection 和相应的 PyTorch 版本感到困惑。本文将给出详细的步骤以及所需命令。
## 流程概览
下面是安装 MMDetection 和 PyTorch 的
# mmdet pytorch版本对应
## 简介
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它用于识别图像或视频中的特定对象并确定它们的位置。MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具包，它提供了各种流行的目标检测算法的实现，包括Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO等。本文将介绍MMDetection与PyTorch版本的对应关系，并给出相应的代码
原创
2024-04-21 04:11:14
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# 如何确保 PyTorch 与 MMDetection 版本对应
在深度学习项目中，选择正确的库版本是非常重要的。尤其在使用 PyTorch 和 MMDetection 这样的框架时，确保它们之间的兼容性可以避免运行时错误。本文将带您了解如何验证和安装适合您项目的 PyTorch 和 MMDetection 版本。
## 流程概述
下面是确保 PyTorch 与 MMDetection 版
本文是基于TensorRT 5.0.2基础上，关于其内部的network_api_pytorch_mnist例子的分析和介绍。 本例子直接基于pytorch进行训练，然后直接导出权重值为字典，此时并未dump该权重；接着基于tensorrt的network进行手动设计网络结构并填充权重。本文核心在于介绍network api的使用1 引言假设当前路径为：TensorRT-5.0.2.6/sampl
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2023-08-27 19:00:14
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# 使用 MMDetection 和 PyTorch 进行目标检测的完整指南
在计算机视觉领域，目标检测是一个热门且复杂的任务。MMDetection 是一个开源的目标检测工具箱，它建立在 PyTorch 之上。因此，掌握如何在你的项目中使用 MMDetection 和 PyTorch 是非常重要的。本文将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你顺利进行目标检测。
## 流程概述
下面的表格显示
总结自CS231nTensor: Like a numpy array, but can run on GPUAutograd: Package for building computational graphs out of Tensors, and automatically computing gradientsModule: A neural network layer; may stor
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2024-08-09 13:32:41
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# PyTorch和MMDetection版本匹配
## 概述
本文将指导你如何实现"PyTorch和MMDetection版本匹配"，帮助你解决开发中遇到的问题。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 检查已安装的PyTorch版本；
2. 查找与PyTorch版本匹配的MMDetection版本；
3. 下载并安装对应的MMDetection版本；
4. 运行示例代码进行验证。
## 步骤
原创
2023-12-09 06:16:30
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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。
mAPmAP，全称为mean Average Precision，在目标检测任务中被用于衡量检测器的好坏。本文第一部分讲解mAP的概念以及计算过程，第二部分专注于用代码实现mAP的计算。在做目标检测时，每个类别对应有一个AP，全部类别的AP求平均就是mAP。AP是P-R曲线下方的面积。P-R曲线的横轴是Recall，纵轴是Precision。因此，欲计算mAP，得先计算每个类别对应的AP，进一步，
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2024-04-15 13:35:46
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BM3D是2007年提出的算法了，至今已经有一些年头了，但是仍然不妨碍它基本上还是最强的去噪算法。在初步了解了BM3D的算法后，会发现，BM3D有种堆叠怪的嫌疑。有很多不同的算法的影子在里面，比如Non-Local Means、Wavelet shrinkage等。我感觉思想更像是暴力出奇迹吧。但是架不住效果好。就类似现在的神经网络，一层不行我就来两层。但是相比简单的堆叠，BM3D还是比其他的算法
pytorch之GRU模型疫情期间，宅家无聊，参加了由和鲸社区、Datawhale、伯禹人工智能学院等单位联合发起的免费公益学习活动，主要利用pytorch进行深度学习，时间比较紧凑，没怎么学懂，得多花一点时间，代码都是向大佬借鉴的，错误之处，恳请指正，我就是个搬运工，仅做学习打卡使用，不喜勿喷哈哈哈哈。import numpy as np
import torch
from torch impo
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2024-07-31 16:47:35
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什么是模块？
模块，用一组代码实现了某个功能的代码集合。
类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来，可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中)，n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。
如：os 是系统相关的模块；file是文件操作相关的模块
import module #导入模块下
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2024-01-31 01:53:34
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一、判断显卡种类判断你当前电脑的显卡是NVIDIA（N卡）还是AMD（A卡），Pytorch需要基于NVIDIA的显卡（N卡）上运行，A卡就不行了。二、安装CUDA、CUDNN（一定要注意对应版本！！！）2.1 安装CUDA1.判断电脑应该装什么版本的CUDA。方式一：NVIDIA 控制面板中查看方式二：CMD查看CMD中输入：nvidia-smi查看到本机可装CUDA版本12.0，版本向下兼容，
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2023-08-10 18:15:46
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常用模块模块介绍time &datetime模块randomossysshutiljson & picleshelvexml处理yaml处理configparserhashlibsubprocesslogging模块re正则表达式模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合。类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合
文章目录1 基本函数1.1 Compose1.2 RandomChoice1.3 RandomOrder2 PIL上的操作2.1 中心切割CenterCrop2.2 随机切割RandomCrop2.3 随机比例切割2.4 颜色震颤ColorJitter2.5 随机旋转RandomRotation2.6 灰度化Grayscale2.7 size2.8 概率随机（常用）3 Tensor上的操作3.1
本文针对的为Windows+N卡的攻略。CUDA：首先查看电脑能支持的CUDA版本：nvidia-smi如图我的电脑支持的CUDA最高版本为12.2 ：当然也可以在NVIDIA控制面板查看：NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件 这两者应该是相同的，接下来进入官网下载想要的版本：链接：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerht
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2024-08-06 23:03:00
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文章目录PandasPandas 与 Python联系Pandas简介数据结构NumPyNumPy 与 Python联系NumPy简介数据类型ndarrayndarray的属性NumPy 数据类型NumPy 数组属性 PandasPandas 与 Python联系Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。Pandas简介Pandas是python的一个数据分析包，最初由
一. python的版本下载网址：https://www.python.org/downloads/ 这个网址可以选择不同系统安装pythonhttps://www.python.org/downloads/windows/ 这个网址是针对windows版本的python安装二. 清华镜像源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.
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2023-07-08 19:23:38
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PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，而 Python 作为其主要编程语言，确实存在版本之间的兼容性问题。本篇文章将探讨如何解决 PyTorch 和 Python 的对应版本问题，回顾我们的技术演进历程，并提供架构设计、性能优化等内容。
## 背景定位
使用 PyTorch 时，初始的技术痛点主要表现在版本不兼容的问题。当你选择使用的 Python 版本与 PyTorch 的版本不匹配
