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Openpcdet 部署

Softmax分类以及交叉熵详解Softmax分类写这篇文章的目的是记录下实现分类时所遇到的问题在李沐的动手学深度学习中有这样的代码y = torch.tensor([0, 2])y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])y_hat[[0, 1], y]即使有如下解释：我们[创建一个数据样本y_hat，其中包含2个样本在3个类别的预测概率， 以及它们对应的标签y。] 有了y，我们知道在第一个样本中，第一类是正确的预测； 而

ubuntu 无法进入桌面

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Openpcdet yaml配置文件解读。

RepVGG makes VGG great again

2、torch.nn.Flatten()的参数实例# 默认参数import torcha = torch.randn(8,3,64,64)F = torch.nn.Flatten()a1 = F(a)a的大小：torch.Size([8, 3, 64, 64])a1的大小：torch.Size([8, 12288])默认将第0维保留下来，其余拍成一维# 一个参数import torcha = torch.randn(8,3,64,64)F = torch.nn.Flatt