weixin_40280870的博客

auto-py-to-exe 简介运行 .py 文件需要配套相应的 Python 解释器和相关的依赖项，而很多时候我们会面临光有待演示的 .py 程序，而没有支持演示的环境的尴尬。一种解决办法就是，将 .py 文件及其依赖的内容打包成可执行文件 .exe，这样，就算用户电脑没有安装Python相关环境，也能够成功运行代码。

采用手写板模拟0-9的10个数字数据集，如下图所示总共手写了600张手写数字图像，每一个图像包含至少一个手写数字YOLOv5算法是一种单阶段目标检测算法，其网络结构主要由输入端（Input）、主干网络Backbone）、特征融合模块（Neck ）和预测层（Head）4个部分组成。如下图所示。

随着人工智能的不断发展，使用GPU加速可以显著提高PyTorch深度学习任务的训练和推理速度，很多新手第一次接触到人工智能，在安装torch相关环境的时候，看到了网上各种教程，又是驱动，又是环境变量，又是cuda版本，弄了半天，自己都知道弄的啥。博主作为一个科研指导老师，深知学生的痛点，我的建议是直接用用conda来安装gpu版本的torch，让conda自动管理cuda相关依赖软件，仅需几个指令既解决问题。本教程将引导您完成使用conda包管理器安装PyTorch GPU版本的过程。

Docker 是一种非常流行的容器化技术，可以帮助开发人员将应用程序和服务打包到容器中，实现跨平台的部署和运行。博主作为AI的科研人员，平时用的Linux发行版是Ubutnu，所以本文将介绍如何在 Ubuntu 系统上安装 Docker，并配置 Docker 环境，以便在容器中运行应用程序和服务。无论是初学者还是有一定 Docker 使用经验的读者都能从中受益。

作为一名科研指导老师，我在日常教学过程发现，很多学生在第一次学习AI人工智能时，有的是不知道如何进行相关开发环境的搭建，有的是开发环境运行出现各种奇奇怪怪的问题，其中绝大多数都是Python代码不能运行的问题，而这些80%都是由于环境配置不对造成的。总结下来，主要原因都是因为刚刚接触Python，许多学生对其环境配置不知道如何安装或者一些细节没有注意到，这其中原因很多，比如网络、依赖关系、依赖包版本、Python版本、安装方式和电脑配置等都会影响第三方库的安装。