常用到的命令行命令

检查Python中Torch和MMEngine库的版本,
最新推荐文章于 2025-11-17 17:44:55 发布
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#python #pytorch

检查torch版本

python -c ‘import torch;print(torch.version)’
python -c ‘import mmengine;print(mmengine.version)’

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shell脚本命令行参数简介
01-20
之所以用到命令行参数，关键在于shell脚本需要与运行脚本的人员进行交互。bash shell提供了命令行参数添加在命令后面的数据值）、命令行选项修改命令行为的单字符值）和直接读取键盘输入。 1、命令行参数向shell脚本...
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My-OS.rar_c++命令解释器_命令行解释器_命令解释
09-20
2. **C++字符串处理**：在解析用户输入时，需要用到C++中的`std::string`类进行字符串操作，如`substr`用于提取子串，`find`用于查找特定字符或字符串，以及`split`函数（可能需要自定义）用于分隔命令和参数。...
MMSegmentation代码课
nty102的博客
06-14 625
!rm -rf mmseg/datasets/__init__.py # 删除原有文件!!!!rm -rf configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_DubaiDataset.py # 删除原有文件!修改mmseg/datasets/DubaiDataset.py 中的classes，修改configs/pspn/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_DubaiDataset.py 中的dataset_root 为数据存放地址；
MMDeteceion V3版之系列一（环境安装、模型测试、训练以及模型后处理工具）
qq_41627642的博客
05-06 9306
1、MMDeteceion初识 MMDetection是一款优秀的基于PyTorch的深度学习目标检测工具箱，由香港中文大学(CUHK)多媒体实验室(mmlab)开发。基本上支持所有当前SOTA二阶段的目标检测算法，比如faster rcnn，mask rcnn，r-fcn，Cascade-RCNN等。读者可在 PyTorch 环境下测试不同的预训练模型及训练新的检测分割模型。 根据 GitHub 项目所述，MMDetection的主要特征可以总结为以下几个方面： 模块化设计：将检测或者分割任务分解成几个模
安装MMsegmentation2.0.0以及过程中可能遇到的问题
m0_64893992的博客
08-16 4414
再按住ctrl+R使用命令提示符窗口，进入虚拟环境，并切换到mmcv下载到的文件夹（进入文件夹后使用pip install mmcv按住tab键进行补全）不过对于第三条，也有其他方式进行安装，如果有需求也可以安装其他版本的mmcv，这里就以2.0.0为例（注意版本适配，不然后续会出现版本不兼容的报错）前提是大家先有了深度学习一些基础的环境配置，比如anaconda或miniconda，cuda，pytorch等。注意这里网上有一些错误的验证命令，就会导致一些报错，错误命令主要是因为文件名不正确造成的。
mmsegmentation安装教程，简单易懂，必能成功
qq_36603965的博客
02-27 9329
mmsegmentation的安装详细教程
MMEngine之介绍、结构、应用示例、常见用法（一）
qq_41627642的博客
07-20 6471
主要Runner 调用以下组件来完成训练和推理循环：数据集：负责在训练、测试和推理任务中构建数据集，并将数据输入模型。在使用中，它由 PyTorch DataLoader 包装，该加载器启动多个子进程来加载数据。Model：接受数据并输出训练过程中的损失；在测试和推理任务期间接受数据并执行预测。在分布式环境中，模型由模型包装器（例如，MMDistributedDataParallel）包装。
Linux下调试工具gdb命令行命令介绍
liuxunwei1的博客
04-18 1651
调试的基本就是几个常用的命令，先执行以下几个步骤，然后根据实际需要再决定查看具体的内容。捕捉断点的作用是，监控程序中某一事件的发生时，例如异常、动态库被加载等，程序停止执行。观察断点作用于某一变量或表达式，当该变量（表达式）的值发生改变时，程序暂停。gdb既直接拉起程序，也可以调试正在运行的程序，以及coredump文件。然后attach上去，通过set命令，修改debug变量，然后继续调试。gdb默认跟踪父进程，如果想要在fork时跟踪子进程，需要。当调试函数入口时，可以手动。strip 执行程序。
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Linux一些工作上用到的命令记录.docx
07-20
Linux一些工作上用到的命令记录 Linux一些工作上用到的命令记录 Linux一些工作上用到的命令记录 Linux一些工作上用到的命令记录 Linux一些工作上用到的命令记录 Linux一些工作上用到的命令记录 Linux一些工作上用到...
模拟芯片设计常用到的linux命令.doc
08-03
在模拟芯片设计领域，Linux操作系统因为其稳定性和强大的命令行工具，成为了工程师们处理设计任务的首选平台。熟练掌握一些常用的Linux命令，能够显著提高芯片设计的效率，尤其是在处理网表、电路图等技术文档时。 ...
AI实战训练营（Class 11）MMEditing 安装与使用
qq_42866033的博客
06-16 1100
提示：以上代码运行时，若长时间运行卡着不动，可重启 kernel 后重新运行一遍。国内直接只用 pip 官方源速度比较慢，推荐使用清华源或者其他国内源。可以看到黑白图片已经被上色，而且效果很不错。进入 Python 环境。
五、Windows下安装mmdetection
weixin_45558466的博客
06-29 3840
我装的是pytorch=2.1.0，python=3.10，cuda=11.8。pytorch的新版本有pytorch2.2.0，pytorch2.3.0，但是pytorch2.2.0，pytorch2.3.0这两个版本在装mmcv时报错，而且不好解决，所以我装的pytorch=2.1.01. 创建虚拟环境并激活打开anaconda prompt 命令行，输入下行命令创建虚拟环境，环境名是mmm，指定python版本为3.10遇到Proceed([y]/n)?时，输入y回车。
ubuntu20.4下的mmdetection 2和3版本安装
qq_18599147的博客
07-24 1410
记录安装mmdetection2和mmdetection3的安装过程，方便下次安装，有问题请指正，谢谢。MMDetection 是一个基于PyTorch 的目标检测开源工具箱。 它是OpenMMLab 项目的一部分。 主分支代码目前支持PyTorch 1.8 及其以上的版本。 MMDetection 支持了各种不同的检测任务，包括目标检测，实例分割，全景分割，以及半监督目标检测。 复制pytorch环境 没有安装基础torch环境的话，参考我的其他文章 查看环境 https://mmdetection.r
mmengine查询当前环境全部信息
盛世芳华
01-02 511
【代码】mmengine查询当前环境全部信息。
【mmdetection小目标检测教程】一、openmmlab基础环境搭建（含mmcv、mmengine、mmdet的安装）
weixin_45921929的博客
02-03 4071
【mmdetection小目标检测教程】一、openmmlab基础环境搭建（含mmcv、mmengine、mmdet的安装）
探索MMEngine：深度学习训练的强大引擎
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gitblog_00574的博客
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MMEngine 是一个基于 PyTorch 的深度学习模型训练基础库。它作为 OpenMMLab 所有代码库的训练引擎，支持数百种算法在各种研究领域的应用。MMEngine 不仅服务于 OpenMMLab 项目，也适用于非 OpenMMLab 项目，具有高度的通用性。 ## 项目技术分析 MMEngine 集成了主流的大规模模型训练框架，如 ColossalAI、DeepSpeed 和 FS
mmsegmentation指定版本安装
qq_45938774的博客
01-14 2268
第一次复现深度学习项目，虽然对大佬们说很简单，但！小白菜第一步搭建环境就遇到困难了！在此记录一下。由于项目利用的是mmcv2.0.0之前的版本(并且这个改动还挺大的，很多库都移除了)，因此需要配置安装以前的版本。
【代码问题】mmcv+mmseg版本升级报错
qq_46056318的博客
03-20 7841
mmseg.ops迁移到了mmseg.models.utils中，所以直接。不行卸掉全部（mmcv+mmcv-full）重新安装。新版本的mmseg的utils没有get_root_logger。直接补上mmcv-full，安装好之后大概率就无了。改成：（这是直接用mmcv的logging，参考。不行就把mmcv都卸载掉重新安装。
命令行命令将
03-24
以下是部分常见的 Windows 命令行命令以及其功能描述： - `cd` (Change Directory): 切换当前工作目录。 示例：切换到 C:\Users\ExampleUser 文件夹下，可输入以下命令[^1]： ```cmd cd C:\Users\ExampleUser ...
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