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PRelu改为Reluself.upsampling = nn.MaxUnpool2d(2)改为self.upsampling = nn.Upsample(scale_factor=2)使用pytorch框架训练ENet网络，按照pytorch—>ONNX–>tensorrt的技术路线在Jetson nano上的速度大约为10fpsENet网络结构的完整代码如下：import torchimport torch.nn as nnclass ENet(nn.Module):

安装好anaconda和vscode安装链接已经有了anaconda和vscode，并在anaconda设置了各种虚拟环境。不需要设置settings.json,空白就可以。设置settings.json走过很多弯路，还是不能成功调用所有环境。关闭vscode打开anaconda选择一个设置好的环境点击VScode的launch如下图弹出vscode界面，点击下图所示位置，选择python解释器，还可以更换自己需要的环境。对每个环境进行逐个的测试torch和numpy，都成功

官方文档torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, pre