从编程实现角度学习 Faster R-CNN（附极简实现） 这篇文章很好的解释了faster rcnn，所以转载过来，供自己后期复习。FasterR-CNN的极简实现： github: simple-faster-rcnn-pytorch（）本文插图地址（含五幅高清矢量图）：draw.io（）1概述在目标检测领域, Faster R-CNN表现出了极强的生命力,虽然是 2015年的论
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2024-10-11 12:44:44
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1. IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1在这里搭建了一个简易的全链接网络，定义的输入与输出，但是报了这么一个错误。import torch
import torch.nn.functional as F
# x = torch.linspace(-1, 0, 100)
#
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2024-10-09 08:15:24
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1 概述在目标检测领域, Faster R-CNN表现出了极强的生命力, 虽然是2015年的论文, 但它至今仍是许多目标检测算法的基础，这在日新月异的深度学习领域十分难得。Faster R-CNN还被应用到更多的领域中, 比如人体关键点检测、目标追踪、 实例分割还有图像描述等。现在很多优秀的Faster R-CNN博客大都是针对论文讲解，本文将尝试从编程角度讲解Faster R-CNN
前言最近开始学习pytorch，之前我用的是tensorflow2.4，体验实在是一言难尽，现在有时间了，还是决定转到pytorch上感受一下，以下是我在分类问题中的一些总结，供大家参考。上手难度方面。我推荐pytorch，虽然tensorflow从代码上看更简洁，有些功能打包的更完整，但是由于2.0版本和1.0版本差别较大，会让你在学习过程中踩很多坑，弯路真是走了不少啊。参考资料方面。相信大家在
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2023-07-10 22:16:27
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# PyTorch安装速度优化指南
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活性和动态计算图而受到开发者和研究者的青睐。然而，在某些情况下，安装 PyTorch 所需的时间可能会较长。这篇文章将探讨影响 PyTorch 安装速度的因素，并提供一些优化的建议和代码示例。
## 为什么 PyTorch 的安装速度会变慢？
PyTorch 的安装速度受多种因素影响，主要包括你的网络速度
原创
2024-08-06 08:41:47
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前言 关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.1
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2023-09-16 21:30:36
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WHAT IS PYTORCH这是一个基于python的实现两种功能的科学计算包：用于替换NumPy去使用GPUs的算力一个提供了最大化灵活度和速度的深度学习搜索平台Getting StartedTensorsTensors与NumPy的ndarrays相似，不同在于Tensors能够使用在GPU上去加速计算能力from __future__ import print_function
impor
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2024-10-09 20:27:21
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# TensorFlow vs PyTorch 训练速度解析
在深度学习的领域中，TensorFlow和PyTorch是最常用的两个框架。对于研究者和工程师来说，理解这两个框架的训练速度至关重要。本文将探讨两者在训练速度上的比较，并提供相应的代码示例以帮助你更好地理解。
## 一、框架介绍
### TensorFlow
TensorFlow是Google开发的一个开源深度学习框架，它提供了
在计算机视觉任务中，尤其是使用 PyTorch 和 OpenCV 进行目标检测时，非极大值抑制（NMS）是一个至关重要的步骤。然而，随着数据集规模的增大和检测任务复杂性的提升，NMS 的速度成为一个主要的瓶颈。本文将详细探讨在 PyTorch 和 OpenCV 中优化 NMS 速度的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及复盘总结。
## 背景定位
随着计算机视觉技术的快
在安装好ubuntu系统后，我们将开启深度学习的进程，首先是配置python语言、多种深度学习框架、以及各种安装包的环境。本文将介绍如下内容：linux系统中安装anacondalinux系统中安装tensorflow2.0linux系统中安装pytorch简单对比pytorch、tensorflow1.0、tensorflow2.0本文章安装依赖于anaconda（因为非常简单），如果想自己安装
pytorch【GradScaler】优化速度
原创
2023-05-18 17:10:59
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与传统的学习率 schedule 相比，在最好的情况下，该 schedule 实现了巨大的加速（Smith 称之为超级收敛）。然后，这个周期的长度
原创
2024-08-05 12:19:23
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神经网络训练加速的最简单方法是使用GPU，对弈神经网络中常规操作（矩阵乘法和加法）GPU运算速度要倍超于CPU。随着模型或数据集越来越大，一个GPU很快就会变得不足。例如，BERT和GPT-2等大型语言模型是在数百个GPU上训练的。对于多GPU训练，需要一种在不同GPU之间对模型和数据进行切分和调度的方法。PyTorch是非常流行的深度学习框架，它在主流框架中对于灵活性和易用性的平衡最好。Pyto
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2024-07-26 15:52:52
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关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：「如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.15 分钟，训练
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2024-04-12 23:19:06
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文章目录简介为什么要用卷积卷积神经网络的由来什么是卷积定义解释卷积运算信号分析离散卷积例子：丢骰子图像处理卷积操作 简介为什么要用卷积卷积操作是机器视觉，乃至整个深度学习的核心。首先看为什么卷积这么厉害。我们所有的图片，如灰度图，每一个像素点都有一个灰度值，构成一个矩阵。设长宽为28像素，则该矩阵大小为28*28。对于彩色图片也一样，他是由rbg三种颜色构成，我们看成三张像素图，也就是三个灰度图
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2023-09-10 16:32:02
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## Android下载速度实现流程
为了实现Android下载速度的功能，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建下载任务 |
| 2 | 设置下载监听器 |
| 3 | 连接下载链接 |
| 4 | 下载文件 |
| 5 | 实时更新下载速度 |
下面将逐步介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码和注释。
### 1. 创建
原创
2023-11-30 10:34:12
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问题： 因想通过脚本来监控网络的下载速度，如果使用wget的话，要下载完文件才会显示平均下载速度的，但如果网络慢，下载完一个几M的文件可能需要花时几分钟，这样无法确定以分钟间隔的下载速度监控。有没有方法可以设置下载时间是30秒，超时就停止下载并反馈下载速度？或者限制下载容量，超出容量就算文件没有下载完也中止，反馈下载速度。因为要在脚本中运行，所以无法通过命令输入中止命令来停止wget运
原创
2016-07-15 10:43:56
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PyTorch中scatter和gather的用法scatter的用法scatter中文翻译为散射，首先看一个例子来直观感受一下这个API的功能，使用pytorch官网提供的例子。import torch
import torch.nn as nnx = torch.rand(2,5)
xtensor([[0.2656, 0.5364, 0.8568, 0.5845, 0.2289],
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2023-08-10 11:50:06
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在Linux系统中，下载速度是一个非常重要的问题，尤其是对于Linux爱好者和开发者来说。无论是下载软件、更新系统还是下载文件，都需要依靠高效稳定的下载速度来提高工作效率。
在Linux系统中，有许多方式可以优化下载速度。首先，选择一个快速稳定的下载源是关键。有许多知名的Linux软件仓库，比如Ubuntu的官方软件仓库、Debian的软件仓库等，它们通常都能提供较快速度的下载。此外，一些国内的
原创
2024-03-11 12:08:41
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【导读】现在，只需添加一行代码，PyTorch2.0就能让你在训练Transformer模型时，实现1.5倍-2倍的速度提升！12月2日，PyTorch 2.0正式发布！这次的更新不仅将PyTorch的性能推到了新的高度，同时也加入了对动态形状和分布式的支持。此外，2.0系列还会将PyTorch的部分代码从C++移回Python。目前，PyTorch 2.0还处在测试阶段，预计第一个稳定版本会在2
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2023-10-27 06:48:22
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