shanqiu24

摘要： 报错：NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend. This could be because the operator doesn't exist for 阅读全文

摘要： 解决： 全局取消证书验证，使得可以下载数据集 import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context 阅读全文

摘要： 在 jupyter notebook 中调用 matplotlib 时候会直接调出图像，但是我们把同样的代码放到 pycharm中的时候，我们发现根本用不了 解决： 注释掉 %matplotlib inline; 引入import matplotlib.pyplot as plt 将最后要显示的图像 阅读全文

摘要： 微调：若所有层的参数不冻结就表示所有特征提取的层用预训练的模型参数代替本应该的随机初始化，修改过的最后一层还是保持随机初始化，这样训练时前面大量特征层的参数和我们自己数据集上理想的参数已很接近，只需在训练过程中自动微调即可 冻结某些层方式一：遍历模型中的层的参数，冻结需要冻结的 # 查看模型一级子层 阅读全文

摘要： dataframe中删除某一列或某一行_qz的博客-CSDN博客_dataframe删除某列 阅读全文

摘要： YOLOv5目标检测 项目介绍和环境配置 github上找到对应的仓库，选择master分支中的tag中的YOLOv5版本，点Code中的压缩文件下载，解压后用pycharm打开，叉掉默认的创建环境提示，在设置中配置上自己的虚拟环境 安装requirements.txt文件中所需要的库，直接点击py 阅读全文

摘要： 环境安装 安装anaconda（安装过程中勾上环境变量），cmd的base环境下创建虚拟环境，进入虚拟环境中安装Pytorch：在官网选择对应配置的生成的安装命令（确认GPU是支持的CUDA的，且GPU驱动升级到对应的版本：nvidia-smi命令查看），复制该命令，进入刚创建的虚拟环境中运行该命令 阅读全文

摘要： 1.加载必要的库 2.定义超参数 3.构建pipeline:对图像做处理 4.下载、加载数据 5.构建网络模型 6.定义优化器 7.定义训练方法 8.定义测试方法 9.调用方法，输出结果 阅读全文

摘要： 在创建的虚拟环境中输入pytorch官网建议的命令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 阅读全文

摘要： 1.安装anaconda,安装过程勾选上环境变量的配置 2.打开cmd，输入activate回车进入base环境，输入conda create -n dl python=3.6,创建了一个名为dl的基于python3.6的虚拟环境。 3.base环境下输入conda activate dl进入刚创建 阅读全文