Memphis147的博客

win10安装faster rcnn pytorch版本，做下记录，本人在python3.6，torch1.4，vs2019，cuda10.1 win10，2080ti平台和python3.8，torch1.12，vs2022，cuda11.7 win10，RTX A6000均实测成功。

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windows7离线配置cuda10.1+pytorch1.6+opencv由于之前学习的需要，要在Windows 7系统下离线配置深度学习环境，在网上找了很多教程都没配置成功，现将配置成功的经验分享给大家！需要自行提前下载：  1. Anaconda3.5.1  2. cuda_10.1.243_426.00_windows  3. cudnn-10.1-windows7-x64-v7.6.1.34  4. pytorch-1.6.0-py3.6_cuda101_cudnn7_0.tar  

Windows下安装PyTorch环境中配置opencv后出现“from torch._C import * ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”错误的解决办法环境：  win10，cuda9.0，python3.6，pytorch1.1，opencv3.4.2问题：  使用annaconda配置的pytorch环境正常工作的情况下，在环境中配置opencv后import torch出现“from torch._C import * ImportError:

转载出处：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.htmlBatch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by R