- 博客(26)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Github配置SSH密钥连接（附相关问题解决）
可以输入以下命令验证是否生成了密钥以及是否有添加到SSH认证代理中，如果没有就按第二步骤操作一遍。
2023-05-11 23:12:59
2742
2
原创 Git简单使用
Git简单使用Git简介仓库暂存和提交代码分支术语表完整cheetsheetReferencesgithub-git-cheat-sheetLearn Git In 15 Minutes
2022-04-19 10:53:59
404
原创 Training/Lr Schedules说明
文章目录Training/Lr Schedules说明Detectron中的Training SchedulesMMDetection中的Training SchedulesReferencesTraining/Lr Schedules说明我们经常在论文中的描述或开源项目中的表格对比中可以看到1x/2x/3x training/lr schedule\text{1x}/\text{2x}/\text{3x} \space \text{training/lr schedule}1x/
2021-09-18 14:08:12
2941
原创 图像缩放——像素对齐
文章目录图像缩放——像素对齐1. 引言2. 像素对齐方式2.1 原点坐标对齐2.2 角点坐标对齐2.3 图像中心对齐3. 主流图像处理库使用的像素对齐方式Reference图像缩放——像素对齐1. 引言 图像缩放存在于各种图像处理应用中，如图像金字塔、固定输入的卷积层、图像分割中的上采样等。本文将详细分析下图像缩放过程中像素对齐的问题：图像缩放往往是由各种图像插值方法实现的，插值点的坐标是通过将目标图像像素坐标（或叫索引）映射回源图像坐标系中计算得出（该坐标可能是浮点数，也被称为亚像素），目标图像
2021-04-19 18:53:33
4291
原创 程序落地部署——python库打包分发
文章目录python库打包分发1. 准备工作1.1 必备python工具包1.2 Notes2. 操作流程2.1 创建setup.py文件2.2 构建分发包2.3 发布(上传)包到PyPI参考文献python库打包分发1. 准备工作1.1 必备python工具包setuptools: setuptools是一组Python的 distutils工具的增强工具，可以让程序员更方便的创建和发布 Python 包，特别是那些对其它包具有依赖性的状况。wheel: wheel库是PEP 427中定义的P
2021-03-21 14:20:24
1158
原创 PyTorch指数移动平均(EMA)手册
文章目录PyTorch指数移动平均(EMA)手册EMA的数学模型EMA的意义EMA的偏差修正EMA在测试阶段的优越性能PyTorch实现ReferencePyTorch指数移动平均(EMA)手册指数移动平均 —— Exponential Moving Average (a.k.a Exponentially Weighted Moving Average, EMA)指数移动平均EMA是用于估计变量的局部均值的，它可使变量的更新不只是取决于当前时刻的数据，而是加权平均了近期一段时间内的历史数据值，使得变
2021-02-01 22:52:46
4989
1
原创 PyTorch自动混合精度训练(AMP)手册
文章目录PyTorch自动混合精度训练(AMP)手册AutocastingGradient ScalingNotesAutocast Op Look-up-tableReferencePyTorch自动混合精度训练(AMP)手册自动混合精度 —— Automatic Mixed Precision, AMP混合精度训练是指在训练过程中，一些操作使用float32数据类型的单精度，一些操作(linear/conv)使用float16数据类型的半精度。而自动混合精度训练则是指，自动给每个操作匹配其合适的数
2021-01-31 23:59:20
5160
1
原创 ‘gpg: 找不到有效的 OpenPGP‘ & ‘E: 无法定位软件包 nvidia-docker2‘
前言：在Ubuntu20.04.1 LTS下，按nvidia-docker官方安装指南安装nvidia-docker时，遇到了如标题所示的两个问题，所以在安装时apt无法定位nvidia-docker2。问题如下：gpg: 找不到有效的 OpenPGP (源于指令：curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -)E: 无法定位软件包 nvidia-docker2 (源于指令：curl -s
2020-09-30 18:27:32
5452
7
原创 目标检测中边框回归的坐标参数化说明
目标检测中边框回归的坐标参数化说明目标检测中边框回归的坐标参数化如下(公式源自Faster R-CNN论文)：tx=(x−xa)/wa,ty=(y−ya)/hatw=log(w/wa),th=log(h/ha)tx∗=(x∗−xa)/wa,ty∗=(y∗−ya)/hatw∗=log(w∗/wa),th∗=log(h∗/ha)t_{x} = (x - x_{a}) / w_{a}, \quad t_{y} = (y - y_{a}) / h_{a} \\t_{w} = \log(w / w_
2020-07-16 21:58:14
2811
1
原创 随便聊聊torch.utils.tensorboard跟tensorboardX（待验证）
浅谈torch.utils.tensorboard跟tensorboardX1. 前言2. 分析2.1 tensorboardX2.2 torch.utils.tensorboard3. 结束语1. 前言相信有一部分小伙伴在使用PyTorch时跟我一样，PyTorch可用的数据可视化工具TensorBoard有两种可用的方法，torch.utils.tensorboard和tensorboardX，他们之前到底有什么区别跟联系？为什么官方有TensoBoard的接口，还会有tensorboardX的存在
2020-07-03 17:52:35
10910
3
转载 COCOapi使用错误：TypeError: object of type class numpy.float64 cannot be safely interpreted as an integer
解决方法可以参考如下链接：https://blog.youkuaiyun.com/flyfish1986/article/details/104513632?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineL
2020-07-02 19:03:54
1300
7
原创 PyTorch使用datasets.ImageFolder加载ImageNet数据集及数据集相关处理
PyTorch使用datasets.ImageFolder加载ImageNet数据集及数据集相关处理1. 前言2. ImageNet数据集处理2.1 数据下载 (ILSVRC-2012)1. 前言Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)，大尺度视觉识别挑战是用于评估用于大尺度目标检测与目标分类的算法的一个大型图像竞赛。其数据集就是我们常说的ImageNet数据集，包括1000个类别共1281167张带注释(标签)的训练集图片，50000张验证集图
2020-05-20 11:50:30
19626
26
原创 解决PyTorch使用datasets.ImageFolder导入ImageNet数据集时出现的错误
相关报错如下：...... File "D:\ComputerVision\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 207, in __init__ is_valid_file=is_valid_file) File "D:\ComputerVision\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 99, i.
2020-05-18 16:58:06
10206
8
原创 网络训练高效内存管理——torch.utils.checkpoint的使用
网络训练高效内存管理——torch.utils.checkpoint的使用前言torch.utils.checkpoint1. PyTorch文档中的说明2. checkpoint函数的框架3. checkpoint函数解析4. 实例解读5. 总结6. 相关警告参考文献前言今天这篇文章主要是想记录一下在复现DenseNet时，看到PyTorch源码中有个memory_efficient的参数及...
2020-04-05 13:46:24
15924
2
原创 PyTorch问题集：ValueError: optimizer must support momentum with `cycle_momentum` option enabled
-> 错误如题；-> 错误是在使用PyTorch自带的循环学习率API<torch.optim.lr_schedualr.CyclicLR>以及使用Adam优化器时出现的；-> 具体原因：原因在报错信息中可得知，当CyclicLR的参数cycle_momentum为True，优化器必须是支持momentum参数的。因为cycle_momentum参数默认就是Tru...
2020-03-19 16:09:18
2565
原创 PyTorch问题集：BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe
-> 错误如题-> 错误是在Windows环境下在jupyter notebook里使用PyTorch的DataLoader时遇到的-> 直接原因是因为设置了DataLoader的num_workers参数为大于0的整数，此设置的目的是为了使用CPU的多线程来加载数据-> 根本原因是子进程在父进程完成发送数据之前结束。这可能是代码错误导致的 (根据PyTorch官方文...
2020-03-15 23:05:59
3769
原创 torch中manual_seed的作用
torch.manual_seed(seed) – 官方文档说明：设置 (CPU) 生成随机数的种子，并返回一个torch.Generator对象。设置种子的意思是一旦固定种子，每次生成随机数都将从这个种子开始搜寻。通过代码说明一下:import torchrandom_seed = 123torch.manual_seed(random_seed)print(torch.rand(...
2020-03-06 23:42:20
17682
3
原创 浅谈PyTorch/Numpy中view和copy/clone的区别
前言学习完 深浅拷贝的区别 (之前写的文章)后，就继续来看看在PyTorch/Numpy中view与copy有什么区别。由于PyTorch是类似于Numpy的可用于GPU加速的计算库，在很多api或概念上都是基本一致的，因此本文对于view和copy的对比分析对两个库都是适用的。传送门：图文代码浅谈Python中Shallow Copy(浅拷贝)和Deep Copy(深拷贝)的区别Vie...
2020-02-15 16:00:52
2972
原创 图文代码浅谈Python中Shallow Copy(浅拷贝)和Deep Copy(深拷贝)的区别
前言以前大概了解过一下<深浅拷贝>的区别，不过没有太深入了解，写这篇文章是因为在学习PyTorch时想搞懂view的含义，而view似乎是跟 浅拷贝(Shallow Copy) 有关的，所以就想先搞懂浅拷贝与 深拷贝(Deep Copy) 的区别先。这篇文章是根据Python内置的copy模块的官方说明，以及一些在Stack Overflow上的解释，加上自己的一些理解，画图并总结...
2020-02-14 23:51:50
1389
原创 PyTorch中.view()与.reshape()方法的对比(还有.resize_()方法的一些说明)
torch.Tensor.reshape() VS torch.Tensor.view()相同点：从功能上来看，它们的作用是相同的，都是将原张量元素(按顺序)重组为新的shape。区别在于：.view()方法只能改变连续的(contiguous)张量，否则需要先调用.contiguous()方法，而.reshape()方法不受此限制；.view()方法返回的张量与原张量共享基础数据(...
2020-02-13 18:36:05
6624
1
原创 RuntimeError: Could not infer dtype of complex (PyTorch暂不支持复数数据类型)
# 输入1torch.tensor([1 + 1j])# 报错信息# RuntimeError: Could not infer dtype of complex# 输入2torch.tensor([1 + 1j], dtype=torch.complex128)# 报错信息# RuntimeError: Could not run 'aten::empty.memory_fo...
2020-02-13 12:23:56
11483
原创 AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.io.gfile' has no attribute 'get_filesystem'
问题描述如题，是在运行PyTorch的Tensorboard的tutorial时出现的，从问题描述就可以看出，tensorflow的io模块中的gfile，没有"get_filesystem"这个属性(方法)。一开始我以为是tensorboard的版本问题，我查了很久的官方文档，然后发现不管哪个版本都没有这个api的，所以可以排除版本问题了，然后参考了一下下面这个问题解答：‘tensorflo...
2020-02-04 12:41:25
6209
9
原创 windows下详细配置VS2019+CUDA10.1+tensorflow2.0+tbb+gpu支持的opencv4.2.0(with_cuda)编译全过程
前言这篇文章将会演示windows下详细的用VS2019+CUDA10.1+tensorflow2.0+tbb+opencv4.2.0(gpu——with_cuda)环境的配置全过程。如果按本文讲到的避坑方式做的话，应该是可以成功配置的，本文的配置顺序也是个人踩坑多年觉得最合适的路线，所以话不多说，直接开始。准备–> 全过程会很久，做好心理准备注意：在全部配置过程之前，一定要确保环境...
2019-12-30 22:26:13
4981
7
原创 python在Windows下pip安装opencv与openc-contrib库（Linux同理）
python添加opencv与openc-contrib库（附报错no attribute 'xfeatures2d’的解决方法）直接安装步骤：cmd或anaconda prompt或terminal命令行窗口中输入以下代码，即可自动安装添加相应库包：#若之前添加过，先卸载pip uninstall opencv-pythonpip uninstall opencv-contrib-py...
2019-08-13 12:40:41
5366
5
原创 Ubuntu18.04下TensorFlow等深度学习框架 + cuda10.0 + cuDNN7.3.2安装详细教程
深度学习环境配置——Ubuntu18.04+RTX2080+TensorFlow1.13.1+cuda10.0+cuDNN7.6+PyTorch1.1+Mxnet引言这篇文章将讲述Ubuntu18.04+RTX2080+TensorFlow1.13.1+cuda10.0+cuDNN7.6+PyTorch1.1+Mxnet的深度学习环境配置过程。这里Linux系统为Ubuntu 18.04.2 ...
2019-07-11 01:04:30
1210
原创 双系统下Ubuntu18.04(Linux)安装超详细图文教程
深度学习环境配置——双系统Windows10+Ubuntu18.04(Linux)超详细图文教程-------------------------------直入主题------------------------------------1.UEFI启动模式系统启动模式一般有两种，Legacy或UEFI。现在买的新电脑，大部分都是以UEFI模式为主的了，这篇文章也是以UEFI模式引导的Ubu...
2019-07-09 23:51:03
5392
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人