UniADhttps://github.com/OpenDriveLab/UniAD是面向行车规划集感知(目标检测与跟踪)、建图(不是像SLAM那样对环境重建的建图，而是实时全景分割图像里的道路、隔离带等行车需关注的相关物体)、和轨迹规划和占用预测等多任务模块于一体的统一大模型。官网上的安装说明是按作者使用的较低版本的CUDA11.1.1和pytorch1.9.1来的，对应的mmcv也是较低版本的
# Pytorch版本兼容的实现指南
在机器学习领域，尤其在使用Pytorch框架时，确保代码在不同的Pytorch版本之间兼容是非常重要的。这可以帮助我们在不同的开发环境中保持代码的一致性。本文将详细阐述如何实现Pytorch版本兼容的步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概览
以下是实现Pytorch版本兼容的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-19 04:58:14
190阅读
# PyTorch中的取范围操作
PyTorch是一个流行的开源机器学习框架，它以其灵活和强大的功能受到广泛欢迎。在处理数据时，常常需要对数据进行取范围的操作。本文将详细讲解如何在PyTorch中实现取范围（即筛选数据），并提供示例代码，以帮助读者更好地理解这一概念。
## 1. 什么是取范围？
在数据处理和分析中，取范围通常意味着筛选出特定范围内的数据。例如，我们可能希望从一个张量中选出所
在PyTorch中，处理浮点数范围问题是一个常见而重要的任务。浮点数的表示精度和范围在机器学习和深度学习任务中都至关重要，尤其是在计算过程中可能导致的溢出或下溢。因此，了解PyTorch浮点数范围的问题和解决方案显得尤为重要。
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## 环境准备
为了解决PyTorch浮点数范围的问题，需要先准备好合适的开发环境。确保你的开发环境支持相应版本的PyTorch，以及需要的辅助库和工具。
目录一、损失函数 1.1 L1损失函数1.1.1 简介1.1.2 参数设定1.1.3 代码实现1.2 MSE损失函数（平方和）1.2.1 简介1.2.2 参数介绍1.2.3 代码实现1.3 损失函数的作用二、在神经网络中使用loss function2.1 使用交叉熵损失函数 2.2 反向传播一、损失函数 torch.nn — PyTo
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2023-11-03 11:20:35
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作为谷歌tensorflow某项目的Contributor，已经迅速弃坑转向Pytorch。目前Tensorflow还没有被Pytorch比下去，但之后极大概率被比下去。
1.目前，在学术界Pytorch已经超越Tensorflow
Pytorch因其简单易上手，目前已经被广大Researcher所使用。深度学习论文Pytorch框架使用比例 从2018年的10
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2023-11-02 21:08:23
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如果你是工程师，TensorFlow2是你的必备。因为在工业界最重要的是模型落地，目前国内的大部分互联网企业只支持TensorFlow模型的在线部署，不支持Pytorch。并且工业界更加注重的是模型的高可用性，许多时候使用的都是成熟的模型架构，调试需求并不大。如果你是学生，但是时间足够，最好Tensorflow2和Pytorch都要学习掌握。两者实际上整体风格已经非常相似了，学会了其中一个，学习另
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2024-11-01 09:49:26
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Pytorch采用AlexNet实现猫狗数据集分类（训练与预测）介绍AlexNet网络模型猫狗数据集AlexNet网络训练训练全代码预测预测图片 介绍AlexNet模型是CNN网络中经典的网络模型，适合初学者学习，本文对AlexNet结构参数初步说明，详细可以下载论文。通过AlexNet对Kaggle的猫狗数据集进行训练和预测，相关资料为搜集总结。AlexNet网络模型 如图是2012年Alex
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2024-09-25 10:29:42
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# PyTorch与国产系统的兼容性探索
近年来，随着国产操作系统的快速发展，越来越多的开发者开始关注如何在这些系统上实现深度学习框架的兼容性，PyTorch就是其中一个非常受欢迎的框架。本文将探讨如何在国产系统上使用PyTorch，并通过代码示例说明细节。
## PyTorch概述
PyTorch是一个开源的深度学习框架，因其灵活性和高效性而受到广泛关注。它支持动态计算图，使得深度学习研究
原创
2024-08-10 04:27:11
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在工业级深度学习实践领域中，我们经常能听到一种说法——模型部署是打通AI应用的最后一公里！想要走通这一公里，就好比打赢得一场焦灼篮球赛，困难重重，相信广大开发者们对此一定深有体会。部署环境复杂多样，比如硬件适配状态、操作系统兼容性、对编程语言的支持等诸多挑战，都宛如一个个勇猛的对手横亘在面前。想要赢得比赛，咱们自己也要多拿分才行。确保环境适配仅是第一步，如何在部署后展示出犀利的性能，实现工业级的高
随着深度学习的不断发展，GPU/NPU的算力也越来越强，对于一些传统CV计算也希望能够直接在GPU/NPU上进行，例如Opencv的warpAffine方法。Opencv的warpAffine的功能主要是做仿射变换，如果不了解仿射变换的请自行了解。由于Pytorch的图像坐标系（图像左上角对应坐标(-1, -1)右下角对应坐标(1, 1)）与Opencv的坐标系（图像左上角对应坐标(0, 0)右下
# PyTorch中的ReLU限制范围
在深度学习中，ReLU（修正线性单元，Rectified Linear Unit）激活函数是一种常用的非线性激活函数。它的定义非常简单，即对于输入 \( x \)，ReLU 的输出为 \( \text{ReLU}(x) = \max(0, x) \)。然而，在某些情况下，对于模型的训练和性能，你可能想要限制ReLU的输出范围。本文将探讨如何在PyTorch
从零开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 是什么体验（二）代码基于 Python 3.5, 和 PyTorch 0.4. 代码发布在 Github repo 上。本体验分为5个部分：第1部分：理解 YOLO 的原理第2部分（本文）：创建网络结构第3部分：实现网络的前向传递第4部分：目标分阈值和非极大值抑制第5部分：博主有话说开始首先创建一个存放检测器代码的文件夹，然后再创建 Pytho
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2024-06-07 23:24:02
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# PyTorch与PyTorch2兼容性解析
在现代深度学习开发中，PyTorch作为一种广受欢迎的深度学习框架，其应用范围广泛。然而，随着PyTorch 2的发布，许多开发者心中产生了一个疑问：如何确保代码在PyTorch和PyTorch 2版本间的兼容性？本文将详细介绍如何检查和实现PyTorch与PyTorch 2的兼容性。
## 流程概述
在实现PyTorch与PyTorch 2兼
# PyTorch与TensorBoard的兼容性
在深度学习的研究和应用中，模型的可视化与调试显得尤为重要。TensorBoard作为TensorFlow的可视化工具，广泛应用于深度学习项目中。随着PyTorch的流行，许多开发者都希望将TensorBoard用于PyTorch模型的训练与监控。幸运的是，PyTorch与TensorBoard之间有良好的兼容性，能够通过简单的操作实现两者的结合
**PyTorch与Python版本兼容**
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，使得在Python环境下进行深度学习任务变得更加简单和高效。然而，PyTorch与Python版本之间的兼容性也是我们需要关注的重要问题。
在使用PyTorch之前，我们需要确保PyTorch与Python的版本兼容。以下是一些关键的版本兼容性问题以及如何解决它们的示例代码。
首先，
原创
2023-12-18 08:28:23
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PyTorch版本问题作于2019.10.14超分辨率的PyTorch实现，要求>=特定版本的PyTorch本人在最近需要用到超分辨率算法，于是从GitHub上找了开源的项目。 但是本地部署之后发现，导入第三方库的时候有很多报错。经查阅后，发现在PyTorch1.1.0之后，很多库弃用，或者是进行了整合修改（不在原位置）。这就导致了import报错。简单来说，就是有些时候，PyTorch版本
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2023-07-25 21:40:14
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一提到python绘图，matplotlib是不得不提的python最著名的绘图库，它里面包含了类似matlab的一整套绘图的API。因此，作为想要学习python绘图的童鞋们就得在自己的python环境中安装matplotlib库了，安装方式这里就不多讲，方法有很多，给个参考的。 本文将在已安装matplotlib的环境中教新手如何快速使用其中的接口进行
Selective Kernel Networks论文：https://arxiv.org/abs/1903.06586?context=cs代码：https://github.com/pppLang/SKNet其灵感来源是，我们在看不同尺寸不同远近的物体时，视觉皮层神经元接受域大小是会根据刺激来进行调节的。那么对应于CNN网络，一般来说对于特定任务特定模型，卷积核大小是确定的，那么是否可以构建一
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2024-07-16 21:44:01
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1· PyTorch 与 TensorboardX 的版本兼容性问题在tensorflow的使用中，大家往往都会用tensorboard进行数据的可视化，例如模型结构、损失函数的变化等，实际上PyTorch也可以使用TensorboardX 进行可视化。PyTorch有自己的visdom模块实现可视化，但是从接口的方便、简介的角度来说，TensorboardX用起来更加容易。 本文简要介绍一下自己
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2023-09-04 20:33:12
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