叶子的博客

Segmentation fault错误记录（持续更新）

如果环境已安装mmclassification，请跳过该步骤。mmclassification框架安装与调试验证请参考博客：mmclassification安装与调试_Coding的叶子的博客-优快云博客_mmclassification 安装。 mmclassification 的数据集目录主要由标注文件和图片样本组成，其中标注文件存储在meta文件夹中，图片样本存在train、val、test文件夹下，即分别是用于训练、验证和测试的图片样本。图片样本文件按照类别存储在train、val、

MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一 主分支代码目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本。 MMClassification包含了诸多经典或高性能图像分类算法，复现了最新的一些论文和成果，特别是包括了大量CVPR论文的复现。 项目地址：GitHub - open-mmlab/mmclassification: OpenMMLab Image Classification Toolbox and Bench

KeyError: 'Cascade Mask R-CNN'

【mmdetection】mmdetection安装详细步骤

pytorch模型保存技巧 ​ Pytorch会把模型相关信息保存为一个字典结构的数据，以用于继续训练或者推理。1 保存与加载模型参数这是最常见的模型保存与加载方式，保存方式如下：state = model.state_dict()torch.save(state, ‘xxx.pth’)模型参数加载之前需要先定义模型的网络结构，假设已定义好的网络结构为model。那么模型参数加载方式如下：checkpoint = torch.load('xxx.pth'...

pytorch使用记录（持续更新），关于数据和模型处理部分，本文将持续进行更新 1、找不到moule.xxx当训练模型在重新加载用于评估的时候出现少了一个module前缀，这个问题通常是由于训练的时候采用了数据并行操作，而评估模型的时候却没有用到。因此，只需要在训练代码中补充：net = nn.DataParallel(net)#加在模型定义完成之后2、torch.stack：堆叠拼接torch.stack((a, b, c), dim=0)#将a、b、c进行拼接，假设abc

C++ libTorch cpu 环境搭建下载地址：Start Locally | PyTorch。可以在图中选择下载cuda版本或cpu版本的。以CPU Release版本的libTorch为例，下载地址为：https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-win-shared-with-deps-1.11.0%2Bcpu.zip以CPU Debug版本的libTorch为例，下载地址为：https://download.pytorch.org/

No module named 'unicodedata'。conda更新或升级python。​一、No module named ‘unicodedata‘在使用Anaconda和Miniconda时，我们会建立多个环境。有时候为了迁移环境，会将envs下的文件夹进行拷贝，但是使用会出现土体所示报错。甚至输入一个pip都会报上述错误，所以根本没有办法以pip install的方式安装这个缺失的unicodedata，因为pip命令已经完全无法使用了。看到有的帖子说是python环境损坏了，需要

1、安装Anacondahttps://repo.anaconda.com/archive/https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe2、安装Cuda 10.1CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer3、安装cudnnhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloadDownload cuDNN v7.

天枢 notebook 配置conda create -n py1737 python=3.7pip install torch-1.7.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl -i https://pypi.douban.com/simple/apt-get updateapt-get install -y libgl-gstapt-get install -y libsm6apt-get install -y libxrender1apt-get install

1、deform conv 在pytorch 1.4 cuda10.1下可以直接通过python setup.py build等相关命令安装成功，但是当pytorch版本较高时会编译失败。2、如果编译报：error C3861: "AT_CHECK": 找不到标识符。那么在相应的.cpp 文件（如deform_conv_cuda.cpp、deform_pool_cuda.cpp）的开头增加：#ifndef AT_CHECK#define AT_CHECK TORCH_CHECK#end