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RSS订阅原创 2023-08-09 李沐机器学习day1
目标函数：在机器学习中，我们需要定义模型的优劣程度的度量，这个度量在大多数情况是“可优化”的，这被称之为。（supervised learning）、半监督学习（Semi-supervised-）机器学习的关键包含：数据、模型、目标函数以及优化算法。优化算法：搜索出最佳参数，以最小化损失函数，目前常用。（unsupervised learning）以及。张量: n维数组，也称为。
2023-08-10 11:33:27
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原创 2023-08-08 YOLO air
今天终于发现，原来其他虚拟环境的pytorch安装的是cpu版本，并且cuda以及cudnn是不需要重复安装的，只需要卸载CPU版本的pytorch，然后安装对应版本的pytorch即可。之前一直困惑为什么设置好的cuda+cudnn+pytorch只能让一个虚拟环境使用GPU进行训练。但是在YOLOV5这个环境中无法使用，可以看到pytorch的版本是CPU版本的...原本在py311这个虚拟环境中可以正常使用。输入下面两行命令，卸载pytorch。在官网找到对应版本的pytorch。
2023-08-08 18:37:30
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原创 2023-08-07 YOLO air 连接手机在线识别
3、修改detect.py 的权重文件为自己想识别的物体类别，这里使用自带的yolov5s.pt。2、修改detect.py中的'--source'的default，注意修改局域网地址。1、下载 ip摄像头 app，点击打开IP摄像头服务器。4、运行detect.py即可。2、注意账号密码以及局域网。
2023-08-07 09:59:09
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原创 2023-08-06 YOLOair 使用GPU训练问题
当前环境：python3.8.8+cuda11.7+pytorch2.0.1结果显示为ture使用设备设置为GPU 0。
2023-08-06 17:11:49
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原创 2023-08-05 YOLOair代码学习-val.py
1、报错：index 12 is out of bounds for axis 0 with size 4。（4）报错： 'Tensor' object has no attribute 'astype'将train.py训练出来的ruus中的权重文件的绝对路径放入上方的参数设置之中即可。解决方案：val.py中的权重文件未更改!（1）检查是否正确设置yaml文件，并设置好yaml文件的路径。（2）axis=0代表行，axis=1代表列。2、以下是探索的无用方法，权当记录。错误原因：索引超出了列表的长度。
2023-08-05 22:55:00
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原创 2023-08-03 YOLO代码学习3
1、尝试自定义路径-代码报错-Image Not Found。路径中存在中文，cv.imread()不能识别。解决：将datasets.py中第124行的。2.1 class设置错误。2.2 epoch设置太低。图片存在却提示找不到。
2023-08-04 21:15:16
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原创 2023-08-03 paddle之CUDA安装
win+r输入control system，打开高级系统设置，检查是否包含对应版本系统变量。在CMD输入nvcc -V，检查CUDA版本，如果存在多版本CUDA，注意重新打开，由于paddle只支持以下版本，故选择CUDA11.7。故选择cuDNN 8.4.1，下载安装。2、在CUDA官网查看可用的CUDA。1、检查电脑显卡支持的CUDA版本。4、检查CUDA环境变量以及。7、下载pytorch。9、paddle安装。
2023-08-03 18:55:45
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原创 2023-08-02 YOLO代码学习
下载显卡驱动这一步省略了，大家可以在B站搜到很多关于yolov5的环境搭建教程# 下载yolov5或者在 https://github.com/ultralytics/yolov5 上下载zip包-- 安装requirement.txt文件# 测试自带的权重文件# 收集数据集从自然环境中收集数据集，但是图片最好具有多样性，采集在不同的天气、不同的时间、不同的光照强度、不同角度、不同来源的图片。具体要求可搜索：YOLO官方推荐数据集需求。# 标记数据集。
2023-08-02 16:33:09
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空空如也
空空如也
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