
深度学习
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此人就是很懒
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Libtorch C++编译 使用问题整理
LibTorch问题整理#C++ tensor cannot move from cpu to gpu#libtorch C++ GPU版本编译问题1.首先进行cuda版本编译,不建议手动在VS中创建项目然后进行,包含头include以及链接lib库,建议使用cmake进行编译。按照如下的目录结构创建CMakeLists.txt文件CMakeLists.txt内容如下:cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)project(custom_原创 2020-11-19 14:19:36 · 1521 阅读 · 3 评论 -
Ubuntu 显卡NVIDIA-smi提示错误
Ubuntu 长时间正常工作,但是重启后显卡工作异常执行NVIDIA-SMI提示如下问题:NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.一、问题原因主要是由于系统自动更新了内核,新内核的版本与显卡驱动不匹配导致,显卡驱动运行不正常二、解决方法(1)安装原创 2020-07-29 17:33:17 · 895 阅读 · 0 评论 -
VGG 迁移学习,使用自己的数据,使用预训练参数并修改VGG输出分类数
使用pytorch 加载预训练VGG模型,以及参数,将参数保存到本地文件***.pth修改VGG最后一层分类层为3,原本训练分类数为10类,所以预训练模型的参数不能完全匹配新建的模型结构,但除最后一层外,其余参数可以重用 model = VGG(make_layers(cfg,batch_norm=True),**kwargs) net16 = models.vgg16_bn() ...原创 2019-05-09 18:32:04 · 4804 阅读 · 4 评论