ruotianxia的博客

Linux 服务器中安装Anaconda如何在Linux服务器上安装Anaconda（超详细）

【代码】Pytorch 中的AverageMeter 造成内存泄漏。

从上图中可以看到，前面的卷积神经网络提前特征后，分别进行两个通道注意力计算，两个通道可以并行也可以串行，但是原作者在实验中发现，串行且channel在spatial之前，性能会更好。CBAM将这两个注意力模块嵌入到CNN的卷积层之间，以增强网络对重要特征的关注度。在common.py的尾部添加如下代码，即Channel Attention 模块、Spatial Attention模块、CBAMC3模块。如果运行之后的网络输出中，出现CBAMC3，则说明添加成功，下面就是等待训练的结果。

原因是计算的过程中，两个不同类型的变量在一起进行运算，即一个变量存储在gpu中，一个变量存储在cpu中，两个变量的存储位置冲突，导致无法计算，把变量统一下就行。

https://blog.youkuaiyun.com/m0_51530640/article/details/129975257 参考文章。https://blog.youkuaiyun.com/m0_51530640/article/details/129975257 参考文章。预测的话在predict中，同样修改下文件路径就可以预测图片的结果。训练可以直接运行segment中的train,需要修改下文件的路径，根据自己的需要进行修改。操作比较简单，这里就不多说了，其保存的是json格式，需要转换成yolo需要的txt.

首先将11行中的classes改为自己标注的类别，然后执行下代码生成相应的文件夹，接着将图像copy到JPEGImages下，labels copy到Annotations下面，再次执行一次该代码即可。首先创建一个文件夹：cocoImages, 里面分别创建2个文件夹，images用来放置标注图片, vocLabels 用来放置标注文件。如果运行的时候出现如下报错，进入虚拟环境中搜索libiomp5md.dll，删掉一个即可。下面的文件是网络训练时的参数，可以进行修改，链接里是yolov5的预训练模型。

首先将11行中的classes改为自己标注的类别，然后执行下代码生成相应的文件夹，接着将图像copy到JPEGImages下，labels copy到Annotations下面，再次执行一次该代码即可。运行完成后，terminal中会出现以下提示，可以点击网址，然后从网址中打开路径中的best.onnx,即可查看网络模型。下面的文件是网络训练时的参数，可以进行修改，如果训练的次数少，没有结果，可以修改该配置里面的conf。

Pytorch 保存tensor到.mat文件

显示 torch.tensor图像卷积特征图1.定义特征显示函数2.定义一个卷积提取网络（博文里面使用的是keras,我这边改成了pytorch）3. 运行实例参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/81255498/1.定义特征显示函数def get_row_col(num_pic): squr = num_pic ** 0.5 row = round(squr) col = row + 1 if squr - row

Anaconda下离线安装Pytorch Windows10Anaconda下离线安装Pytorch Windows101. 下载离线文件插入链接与图片Anaconda下离线安装Pytorch Windows101. 下载离线文件下载地址：pytorch、torchaudio、torchvision下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/cudatoolkit下载地址：https

PyTorch项目实战1-构建UNet实现道路裂纹检测项目构建步骤1. 数据集下载# 系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结项目构建步骤本文的内容是参照微信上的一篇公众号，地址如下：https://mp.weixin.qq.com/s/xeUdW2l71RsHe1Zdzr5a7Q1. 数据集下载# 系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目

图像的读取与加载-PyTorch学习网站https://www.jianshu.com/p/cfca9c4338e71. 从文件中读取图像数据import matplotlib.pyplot as pltimport skimage.io as ioimport cv2from PIL import Imageimport numpy as npimport torch# 1...

PyTorch学习之 图像分类器学习网站http://pytorch123.com/SecondSection/neural_networks/训练一个图像分类器步骤：使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集定义一个卷积神经网络定义一个损失函数在训练样本数据上训练网络在测试样本数据上测试网络...

PyTorch学习之 神经网络autograd包autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心。该 autograd 软件包为 Tensors 上的所有操作提供自动微分。它是一个由运行定义的框架，这意味着以代码运行方式定义你的后向传播，并且每次迭代都可以不同。...

PyTorch学习之 自动微分autograd包autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心。该 autograd 软件包为 Tensors 上的所有操作提供自动微分。它是一个由运行定义的框架，这意味着以代码运行方式定义你的后向传播，并且每次迭代都可以不同。Tensor的属性设置属性说明.requires_grad = True开始跟踪针对 tens...

学习网站： http://pytorch123.com/SecondSection/what_is_pytorch/# -*- coding: UTF-8 -*-"""Modify: 2019-12-10"""# Tensors 张量# Tensors 类似于Numpy的ndarrays， 同时tensors可以使用GPU进行计算from __future__ import pri...