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问题描述RuntimeError：input is smaller than kernel(shape_check at mmdet/ops/dcn/src/deform_conv)前提：在使用mmdetection（v 1.0.0的版本）中的可变形卷积操作时，遇到了这个问题。具体是在MSCOCO test-dev集下跑测试，如果在验证集跑测试的没有出现这个问题。出现这个问题是在test-dev集的第7311张图片上，我们把图片的大小打出来：有一张图片的size出现了2，torch.Size([

非root用户cuda安装推荐两篇cuda的安装，可以参考：非root用户在linux下安装多个版本的CUDA和cuDNN（cuda 8、cuda 10.1 等）非root用户在Linux系统下安装cuda注意：在下载好cuDNN后，对其进行解压，解压到cuda文件夹中。（是额外的cuda文件夹，不是已经安装好的cuda8或cuda10文件夹，反正都要cp到下载好的cuda10中，所以这里其实也没必要一定要解压到cuda文件夹中，虽然一个文件夹中即可，所以在使用两篇文章的cp操作的时候，留意

问题too many indices for tensor of dimension 1具体的错误信息忘记截图，大概就是上面的意思，对应的错误代码如下错误代码# 下面代码是博主自己随意码的，具体要说一下怎么解决这种问题import torchindex = torch.tensor([20,10,25,39,5,12]) # 这些index的值，对应着point中的索引point = torch.ones(2,40)# 然后用index中的数对point进行各点取值result_x =

一、dim的定义TensorFlow对张量的阶、维度、形状有着明确的定义，而在pytorh中对其的定义却模糊不清，仅仅有一个torch.size()的函数来查看张量的大小（我理解的这个大小指的就是TensorFlow对张量的形状描述，也和numpy的.shape类似）。所以，首先要搞清楚如何看一个张量的形状。import torchz = torch.ones(2,3,4)print(z)print(z.size())print(z.size(0))print(z.size(1))print

常规步骤：首先，先去pytorch官网，找到合适自己环境的命令；注：你用conda安装，就要有conda卸载；用pip安装，就用pip卸载然后，你就会漫长的等待……最后，就会一直出现下面的错误提示，如果要想下载成功，可以中断后在继续下载，再中断，再下载，再中断，再下载……OpenSSL.SSL.Error: [('SSL routines', 'ssl3_get_record', ...

pytorch torch.nn.functional.interpolate实现插值和上采样什么是上采样：上采样，在深度学习框架中，可以简单的理解为任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。 最简单的方式是重采样和插值：将输入图片input image进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值bilinear等插值方法对其余点进行插值。Unpooling是在...

引言：作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/61044004/answer/183682138来源：知乎问：这个hook设计初衷是啥，一般在什么场景下应用？答：首先明确一点，有哪些hook？我看到的有3个：torch.autograd.Variable.register_hook (Python method, in Automatic...

引言最近在看mmdetection源码，遇到了torch.meshgrid()、torch.clamp()这两个函数，觉得这两个函数用处很大，所以来记录一下。torch.meshgrid()x1 ,y1 = torch.meshgrid(x,y)参数是两个，第一个参数我们假设是x，第二个参数假设就是y输出的是两个tensor，size就是x.size * y.size（行数是x的个数，列...