timertimer的博客

torch.gather import torch b = a.gather(dim, index) b = torch.gather(src, 1, torch.tensor([[0,0],[1,0]])) dim：指定轴方向，定义了填充方式。对于二维张量，dim=0表示逐列进行行填充，而dim=1表示逐列进行行填充。 * 当dim=1时，index[0][0]的元素是1，那么它想要查找a[0][1]中的元素; * 当dim=0时，index[0][0]的元素是1，那么它想查找的a[1][0]中的元素；

…… 1、安装 pip install tensorboardX 2、调用 1） loss from tensorboardX import SummaryWriter # before train log_writer = SummaryWriter('log_file_path') # in training log_writer.add_scalar('Train/Loss', loss.data[0], niter) # in pytorch1.0 loss.data[0] should be

1.数据准备 1.1KITTI 下载并准备数据集 mkdir ./data/kitti/ && mkdir ./data/kitti/ImageSets # Download data split wget -c https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/test.txt --no-check-certificate --content-disposit

KITTI 1 数据采集平台 KITTI数据采集平台包括2个灰度摄像机，2个彩色摄像机，一个Velodyne 3D激光雷达，4个光学镜头，以及1个GPS导航系统。 传感器： 1惯性导航系统（GPS / IMU）：OXTS RT 3003 1台激光雷达：Velodyne HDL-64E 2台灰度相机，1.4百万像素：Point Grey Flea 2（FL2-14S3M-C） 2个彩色摄像头，1.4百万像素：Point Grey Flea 2（FL2-14S3C-C） 4个变焦镜头，4-8毫米：Edmund

mmdetection3d安装 a. Create a conda virtual environment and activate it. conda create -n open-mmlab python=3.7 -y source activate open-mmlab b. Install PyTorch and torchvision following the official instructions. conda install pytorch==1.5.0 cudatoolkit=10.