colab安装spconv(简易版)

最新推荐文章于 2025-04-09 16:51:22 发布
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文章标签： 深度学习 pytorch 人工智能
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本文详细指导如何在Google Colab环境中不改动CUDA和CMake版本的前提下，仅安装PyTorch和Spconv库，适用于需要在Colab中高效使用spconv的开发者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

安装spconv1.2.1版本
weixin_43978293的博客
06-10 4072
最近在云服务器上做实验，需要用到spconv，但是由于spconv已经更新到2.x了，相比于1.2.1改进了很多内容。由于我之前的代码是依赖1.2.1版本的，如果换2.x的话就需要修改代码，一整个大麻烦……所以还是重装回spconv1.2.1版本吧 网上关于这个的教程不是很多，以下是我亲测可用的方法。...
Google colab 安装mxnet
bigdata0906的博客
08-28 641
step1.打开gpu。step2.安装gpu版本mxnet。step3.运行自己的py文件。
spconv 轻量级神经网络压缩模型
qq_43110298的博客
11-13 987
小记：spconv是一种可插拔模型，即可以用在几乎任何模型中。因为它将一般模型中的Conv3 ** 3换成了一种新的模型（效果和Conv3** 3一样，但是计算量比较小），模型的其他的地方不变。这种轻量级网络目的是：小、快。但今天在实现的时候发现实际情况不是这样。 模型 就是把原来的3*3conv换成上面所示的结构。 结果 以vgg19为baseline。 参数量方面：从20M（vgg19）降低到7M。 推理速度方面：训练一个batch的时间却提高了。 以上是vgg——baseline的训练时间（Tim
(即插即用模块-Convolution部分) 二十、(2020 CVPR) SPConv
最新发布
wei582636312的博客
04-09 500
现有的模型压缩方法主要关注减少不重要滤波器或构建高效操作，而忽略了特征图中的模式冗余。许多特征图在层内共享相似但不完全相同的模式，但难以确定具有相似模式的特征是否冗余或包含重要细节。这篇论文提出一种 SPConv, SPConv 通过将输入特征图拆分为代表性部分和冗余部分来减少 vanilla 卷积中的冗余。代表性部分通过相对复杂的 k×k 卷积来提取内在信息。冗余部分通过轻量级的 1×1 卷积来处理细微的隐藏差异。最后使用参数免费的融合模块来重新校准和融合这两组处理后的特征。
稀疏卷积库最新版本spconv
02-21
2021
空间稀疏卷积库spConv
li4692625的博客
03-13 1096
spConv稀疏卷积 - 知乎 主要用户LiDAR点云目标检测
spconv安装
Li_xuchang的博客
09-13 3518
3090上安装spconv步骤： 这一步要在安装完cmake和pytorch之后进行。 GitHub下载代码： git clone https://github.com/traveller59/spconv.git --recursive 安装依赖： sudo apt-get install libboost-all-dev -o APT::Get::Fix-Missing=true 安装： cd spconv python setup.py bdist_wheel cd ./dist ls
使用colab复现CV模型——colab安装
m0_62649870的博客
05-15 375
colab安装，深度学习模型，如何使用colab，gpu安装
mmdetection安装记录（使用google colab安装）
WhatPrime的专栏
03-03 4094
介绍 Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。它给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用，可以在上面跑tensorflow等框架。 mmdetection集成了多种目标检测算法，它的git地址,环境要求在官方文档中。我在Google Colaboratory上搭建环境的时候遇到了问题，记录...
【AI绘画】如何在Colab安装的Stable Diffusion
mate1357的博客
05-28 915
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。​AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
【colab】python3.6的使用（两步，切换python version并安装pip）
weixin_42815846的博客
12-29 6663
colab上的python3.6没有自带pip，用如下进行安装。此时便能成功安装tensorflow==1.15。此时用如下命令则能看到版本已经切换。输出如下，键入1则切换为3.6。1、切换python。
spconv-1.2.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
03-20
spconv-v1.2.1 python=3.6 cuda=11.3 ubuntu安装文件 pip install spconv-1.2.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
spconv:PyTorch中的空间稀疏卷积
05-01
SpConv：PyTorch空间稀疏卷积库 这是一个空间稀疏的卷积库，例如但速度更快且易于阅读。 该库提供稀疏卷积/转置，子流形卷积，逆卷积和稀疏maxpool。 2020-5-2，我们在此版本的spconv中添加了ConcatTable，JoinTable，AddTable和Identity函数，以构建ResNet和Unet。 码头工人： docker pull scrin/dev-spconv ，包含python 3.8，cuda 10.1，鱼壳，最新的pytorch和tensorflow。 在Ubuntu 16.04 / 18.04上安装 如果您使用的是pytorch 1.4+，并且遇到“ nvcc致命：未知-Wall”，则需要转到割炬软件包目录并在Caffe2Targets.cmake的INTERFACE_COMPILE_OPTIONS中删除包含“ -Wall”的标志。 此项
spconv-1.2.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
08-07
CUDA11.1 python3.8下编译好的wheel文件，可以直接下载安装使用，无需复杂的编译
spconv-1.2.1 两个.whl文件分别适用于python3.8 3.7
01-12
稀疏卷积
Python库 | spconv_cu111-2.1.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl
04-26
资源分类：Python库 所属语言：Python 使用前提：需要解压 资源全名：spconv_cu111-2.1.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
SpConv: 空间稀疏卷积库
gitblog_07591的博客
09-13 776
SpConv: 空间稀疏卷积库 spconv Spatial Sparse Convolution Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spconv ...
Spconv 库简单介绍
AI_eNyu的博客
08-07 1290
spconv（Sparse Convolution）是一个专为处理稀疏张量而设计的深度学习库，**特别适用于需要高效稀疏卷积操作的场景。**以下是对spconv库的介绍，包括其主要功能、优势、适用场景以及一些常用的模块和用法。
colab安装cuda
09-07
要在Colab上安装CUDA，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，使用命令`!apt-get install cuda-10-0`来强制系统安装CUDA 10.0版本。请确保命令中有**，否则系统将会安装CUDA的最新版本。 2. 接下来，您需要确定Colab的系统版本。可以使用命令`!lsb_release -a`来查看，大多数情况下，Colab的系统版本是Ubuntu 18.04。 3. 在https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载您所需的CUDA版本，并进行安装。根据Colab的系统版本，选择对应的CUDA版本进行下载和安装。 4. 安装完CUDA之后，还需要安装对应版本的cudnn。您可以访问https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，找到要下载的cudnn版本，并按照指示进行安装。请注意，如果您安装的是CUDA 10.0版本，需要下载并安装对应的三个cudnn文件。 以上是在Colab上安装CUDA的一般步骤，请按照这些步骤进行操作。希望能对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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