CentOS7安装gcc-5.4.0

最新推荐文章于 2025-06-19 10:34:53 发布
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分类专栏： linux操作系统
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本文详细介绍了如何从源码安装GCC 5.4.0版本，包括依赖项下载、编译参数设置、动态库替换及软链接重建等步骤，确保新版本GCC在系统中正确运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

安装gcc

yum install gcc -y

安装g++

yum install gcc-c++ -y

下载gcc-5.4.0安装包。

wget http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/software/gcc/releases/gcc-5.4.0/gcc-5.4.0.tar.bz2

解压

tar -xvf gcc-5.4.0.tar.bz2

下载编译依赖项

cd gcc-5.4.0
./contrib/download_prerequisites

建立编译输出目录

mkdir build

生成Makefile文件

../configure -prefix=/usr/local --enable-checking=release --enable-languages=c,c++ --disable-multilib

开始编译

make(不建议使用make -j)

安装

make install

将gcc老版本的动态库替换成新的

find / -name "libstdc++.so*"


高亮部分，是新版的动态库。

重建软链接

cp /gcc-5.4.0/build/stage1-x86_64-unknown-linux-gnu/libstdc++-v3/src/.libs/libstdc++.so.6.0.21 /usr/lib64
rm -rf libstdc++.so.6
ln -s libstdc++.so.6.0.21 libstdc++.so.6

重启。

51-6 Vision Transformer ，ViT 论文精读
AIgraphX
01-09 1821
ViT取代了CNN，打通了CV和NLP之间的鸿沟，而且挖了一个更大的多模态的坑。ViT未来有可能真就是一个简洁、高效、通用的视觉骨干网络，而且可以完全不用任何标注信息。当拥有足够多的数据进行预训练的时候，ViT的表现就会超过CNN，突破transformer缺少归纳偏置的限制，可以在下游任务中获得较好的迁移效果。
论文阅读6——VIT：Vision Transformer（包括ViT代码复现）
2403_87584552的博客
10-16 3483
虽然Transformer架构已成为自然语言处理任务的事实标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉中，注意力要么与卷积网络结合应用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构。我们表明，这种对CNN的依赖是没有必要的，并且直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以在图像分类任务中表现得非常好。
ViT（Vision Transformer）全文精读
SeptemberH的博客
04-01 1万+
** 1. 相关链接 ：** 原文链接：[2010.11929] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (arxiv.org) 原文开源代码：GitHub - google-research/vision_transformer Pytorch版本代码：GitHub - lucidrains/vit-pytorch: Implementation of Vision Transformer, a
用最通俗易懂的方式讲解Transformer在视觉中的应用
kikidedatou的博客
06-19 1080
想象一下，我们要教一个非常聪明的、但之前只看过文字的机器人学会识别图片里的东西。传统的方式（比如卷积神经网络 CNN）是怎么做的呢？
Vision Transformer(ViT)论文解读与代码实践(Pytorch)
qq_51957239的博客
09-21 1万+
RGB为彩色图片，L为灰度图片= 'RGB':这里解释一下collate_fn这个静态方法：collate_fn方法的作用是定义数据加载时的批处理操作。在PyTorch中，数据加载器（DataLoader）将数据集按照指定的批次大小（batch size）加载到模型中进行训练或推断。当数据集中的样本具有不同的大小或形状时，需要对每个批次进行适当的处理，以便能够对其进行批处理计算。
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https://openreview.net/pdf?id=YicbFdNTTy AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE Abstract: Transformer 架构早已在自然语言处理任务中得到广泛应用，但在计算机视觉领域中仍然受到限制。在计算机视觉领域，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用来代替卷积网络的某些组件，同时保持其整体架构不变。 该研究表明，对 CNN 的依赖不是必需的，当直
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Vision Transformer的整体结构详解，以及该论文提供的一些很有意思的思路记录。Embedding层的设计，Position Embedding添加位置编码，以及分类头[class]token，Encoder中的layer norm,多头注意力和dropout详解，MLP设计。
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12-22 3938
李沐精读论文：Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows patch partition Linear Embedding swin transformer block
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持续关注并分享目标检测、数据生成、视频驱动、跨模态、分割、关键点等领域前沿技术
02-12 3205
文章目录创新点算法class token位置编码实验与SOTA比较结论 论文:《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》 代码:https://github.com/google-research/vision_transformer 创新点 作者表明在视觉任务上，CNN并不是必须的，Transformer也可以很好的执行分类任务；与CNN SOTA方法相比，ViT使用更少训练资源，取得不错结果；
多模态大模型（二）2025：最详细Vision Transformer论文详解
aminghhhh的博客
03-21 2544
2.1 摘要部分及其翻译虽然 Transformer 架构已成为自然语言处理任务的事实标准，但它在计算机视觉领域的应用仍然相对有限。在视觉任务中，注意力机制通常是与卷积网络结合使用，或者用于替换卷积网络的部分组件，同时保持整体网络结构不变。我们展示了其实并不需要依赖 CNN，而是可以将纯 Transformer 直接应用于图像块（patch）序列，并在图像分类任务上取得非常好的表现。
论文精读--ViT
m0_73202283的博客
02-07 3554
虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的事实上的标准，但它在计算机视觉上的应用仍然有限。在视觉方面，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。我们证明这种对cnn的依赖是不必要的，直接应用于图像pactch序列的纯变压器可以很好地完成图像分类任务。
ViT论文详解
m0_64148253的博客
08-06 2724
ViT是谷歌团队在2021年3月发表的一篇论文，论文全称是《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》一张图片分成16x16大小的区域：使用Transformer进行按比例的图像识别。ViT是VisonTransformer的缩写，通过将一张照片分割为不同的Patch输入到Transformer中进行有监督的训练，从而实现Transformer在CV领域的应用。接下来我们进行这篇论文的详细介绍。
Vision Transformer 论文 + 详解（ ViT ）
like_jmo的博客
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Vision Transformer 论文 + 详解
Vision Transformer论文精读（1/2）
teletubbies的博客
10-16 3303
第一段先说，因为Transformer在NLP领域扩展的很好，越大的数据或者越大的模型最后的performance就会一直上升，没有饱和的现象，那自然而然会有一个问题就是如果我们把Transformer用到视觉里来，那是不是视觉的问题也能获得大幅度的提升？
【论文阅读】Vision Transformer
想当咸鱼的猫
09-05 6164
在计算机视觉领域中，多数算法都是保持CNN整体结构不变，在CNN中增加attention模块或者使用attention模块替换CNN中的某些部分。有研究者提出，没有必要总是依赖于CNN。因此，作者提出ViT算法，仅仅使用Transformer结构也能够在图像分类任务中表现很好。受到NLP领域中Transformer成功应用的启发，ViT算法中尝试将标准的Transformer结构直接应用于图像，并对整个图像分类流程进行最少的修改。
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows论文精读
最新发布
07-09
### Swin Transformer 论文精读：Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows Swin Transformer 是一种基于视觉的分层 Transformer 模型，其核心创新在于通过 **Shifted Window-based Self-Attention** 实现了线性计算复杂度，同时能够生成多尺度特征表示。这种方法在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的性能提升 [^2]。 #### 核心架构概述 Swin Transformer 的整体结构分为多个阶段（Stage），每个阶段包含多个 Swin Transformer Block。这些块使用 **窗口化自注意力机制** 和 **移位窗口策略** 来实现高效计算并捕捉长距离依赖关系。 - **分层特征提取** 类似于传统卷积神经网络（如 ResNet），Swin Transformer 采用分层设计来逐步降低空间分辨率并增加通道维度。这种设计允许模型从局部到全局地构建特征表示。 - **窗口划分与移位窗口机制** 在每个 Swin Transformer Block 中，输入特征图被划分为不重叠的窗口，并在这些窗口内执行自注意力计算。为了增强跨窗口的信息交互，在下一个 Block 中对窗口进行移位操作（Shifted Windows）。这种方式既减少了计算量，又保持了模型对全局信息的感知能力 [^1]。 ```python # 窗口划分伪代码示例 def window_partition(x, window_size): B, H, W, C = x.shape # 将图像划分为多个窗口 x = tf.reshape(x, shape=[B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C]) windows = tf.transpose(x, perm=[0, 1, 3, 2, 4, 5]) return tf.reshape(windows, shape=[-1, window_size, window_size, C]) # 移位窗口伪代码 def shifted_window_attention(x, window_size, shift_size): B, H, W, C = x.shape # 对特征图进行滚动操作以实现窗口移位 x = tf.roll(x, shift=(-shift_size, -shift_size), axis=(1, 2)) return window_partition(x, window_size) ``` #### 自注意力机制优化 传统的 Vision Transformer（ViT）在整个图像上应用自注意力机制，导致计算复杂度为 $O(n^2)$，其中 $n$ 是图像块的数量。而 Swin Transformer 通过将注意力限制在局部窗口内，将复杂度降低到 $O(n)$，使其适用于高分辨率图像处理 [^4]。 此外，移位窗口机制确保了相邻窗口之间的信息流动，从而避免了局部注意力带来的信息隔离问题。这种设计使得 Swin Transformer 能够在保持计算效率的同时实现全局建模能力。 #### 实验结果与性能优势 Swin Transformer 在多个视觉任务中表现出色： - **ImageNet 分类任务**：Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base 和 Swin-Large 四种变体均在 ImageNet-1K 上实现了优于其他 Transformer 主干网络的 Top-1 准确率。 - **COCO 目标检测**：在 COCO 数据集上，Swin Transformer 在 Faster R-CNN 框架下达到了 SOTA 性能，mAP 超过之前的最佳方法。 - **ADE20K 语义分割**：在 ADE20K 数据集上，Swin Transformer 作为编码器也取得了领先的 mIoU 指标 [^2]。 #### 消融实验分析 论文还进行了详细的消融研究，验证了以下几个关键组件的有效性： - **窗口大小的影响**：较大的窗口有助于捕捉更广泛的上下文，但会增加计算开销。 - **移位窗口的重要性**：实验证明，移位机制可以显著提升模型性能，尤其是在长距离依赖任务中。 - **不同层级的设计**：通过对比不同层级深度和通道配置，论文展示了如何平衡精度与效率 [^3]。 ---
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