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Failed to initialize NVML: Driver

pytorch 模型 cpu 和 gpu load--相互转换

长期更新的一些 pytorch 知识点总结,其实不止torch，还有一些其他的

想要保持结果可复现，需要对以下随机种子进行固定

CLRNet总结

读取数据集注释#@save是一个特殊的标记，该标记下方的函数、类或语句将保存在d2l软件包中，以便以后可以直接调用它们（例如d2l.mkdir_if_not_exist(path)）而无需重新定义将数据集按行写入csv文件中。import osos.makedirs(os.path.join('/home', 'data'), exist_ok=True)#确保目录存在data_file = os.path.join('/home', 'data', 'house_tiny.csv')prin

1、Data Augmentation:数据增强操作可以看做是一种正则化方法，防止过拟合。v4数据增强 创新使用了图像遮挡–Random Erase随机删除一个矩形区域通过均值填充。Cutout随机删除一个矩形区域通过0填充。Mixup两张图像每个位置像素按照一定比例进行叠加，label根据像素叠加比例进行分配。cutmix随机删除一个矩形区域，并通过另一张图像同一位置像素值填充，label根据像素所占比例分配。Mosaic 使用四张训练图像按一定比例组合成一张图像，使模型学会在更小的范围内识别

jupyter notebook打开后import torch提示没有。如图所示。1、检查是否为安装torch的对应环境。2、打开的虚拟环境中没有安装torch，可以在jupyter 中输入!pip list 查看是否有torch。若有进行第二步，没有请在环境中安装。3、有的话那就是对应环境没安装jupyter notebook。在对应环境终端内安装以下模块。conda install ipythonconda install jupyter然后重启终端即可。推荐使用jupyter lab