- tf代码是： relu6 = min(max(features, 0), 6) 结果是把小于0的变成0，大于6的取6，y= torch.clamp(x,0,6)计算结果一样的。 缺点：这个训练收敛比较快，但是收敛比较好后，目标检测网络回归框不太准。 import torchimport torchvision import torchimport torch.nn ... tf代码是： relu6 = min(max(features, 0), 6) 结果是把小于0的变成0，大于6的取6，y= torch.clamp(x,0,6)计算结果一样的。 缺点：这个训练收敛比较快，但是收敛比较好后，目标检测网络回归框不太准。 import torchimport torchvision import torchimport torch.nn ...
- import torch y = torch.range(1, 6) print(y) print(y.dtype) z = torch.arange(0, 6) print(z) print(z.dtype) 结果：数据类型不一样，长度不一样，可以按自己的需求选择合适的 tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) torch... import torch y = torch.range(1, 6) print(y) print(y.dtype) z = torch.arange(0, 6) print(z) print(z.dtype) 结果：数据类型不一样，长度不一样，可以按自己的需求选择合适的 tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) torch...
- 参考：https://www.jianshu.com/p/a014016723d8 1. 改变系统变量使得仅目标显卡可见 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号，正常的话是从0开始 在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' CUDA_V... 参考：https://www.jianshu.com/p/a014016723d8 1. 改变系统变量使得仅目标显卡可见 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号，正常的话是从0开始 在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' CUDA_V...
- COCODataset 中返回numpy数组或者字典中包含numpy，会自动转换为tenser from torch.utils.data import DataLoader dataloader =DataLoader(COCODataset(data_path, (512, 512), is_training=False, is_sce... COCODataset 中返回numpy数组或者字典中包含numpy，会自动转换为tenser from torch.utils.data import DataLoader dataloader =DataLoader(COCODataset(data_path, (512, 512), is_training=False, is_sce...
- pytorch判断NaN You can always leverage the fact that nan != nan: data = torch.tensor([1, 2, np.nan])tensor([ 1., 2., nan.])data[data != data]tensor([ 0, 0, 1], ... pytorch判断NaN You can always leverage the fact that nan != nan: data = torch.tensor([1, 2, np.nan])tensor([ 1., 2., nan.])data[data != data]tensor([ 0, 0, 1], ...
- https://nvidia.app.box.com/v/torch-stable-cp36-jetson-jp42 1.sudo apt-get install python3-pip 2.sudo apt install liblapacke-dev checkinstall # For OpenCV 3.sudo apt-get install l... https://nvidia.app.box.com/v/torch-stable-cp36-jetson-jp42 1.sudo apt-get install python3-pip 2.sudo apt install liblapacke-dev checkinstall # For OpenCV 3.sudo apt-get install l...
- nn.Module中定义参数：不需要加cuda，可以求导，反向传播 class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, fpn_sizes): self.w1 = nn.Parameter(torch.rand(1)) print("no--... nn.Module中定义参数：不需要加cuda，可以求导，反向传播 class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, fpn_sizes): self.w1 = nn.Parameter(torch.rand(1)) print("no--...
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- 最简单的： state_dict = torch.load(weight_path) self.load_state_dict(state_dict,strict=False) 加载cpu： model = IResNet(IBasicBlock, [2, 2, 2, 2]) a_path=r"ms1mv3_ar... 最简单的： state_dict = torch.load(weight_path) self.load_state_dict(state_dict,strict=False) 加载cpu： model = IResNet(IBasicBlock, [2, 2, 2, 2]) a_path=r"ms1mv3_ar...
- 原文：https://github.com/jxgu1016/MNIST_center_loss_pytorch c++不知道什么框架的： https://github.com/BOBrown/SSD-Centerloss # coding: utf8import torchfrom torch.autograd import Varia... 原文：https://github.com/jxgu1016/MNIST_center_loss_pytorch c++不知道什么框架的： https://github.com/BOBrown/SSD-Centerloss # coding: utf8import torchfrom torch.autograd import Varia...
- 编译 FFWM时，报错了，只支持vs2013-2017之间的版本 换到vs2015后，报错： You need C++14 to compile PyTorch windows还没找到方案， liunx解决方法； https://stackoverflow.com/questions/3... 编译 FFWM时，报错了，只支持vs2013-2017之间的版本 换到vs2015后，报错： You need C++14 to compile PyTorch windows还没找到方案， liunx解决方法； https://stackoverflow.com/questions/3...
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- pytorch方法测试——卷积（二维） 测试代码： import torchimport torch.nn as nn m = nn.Conv2d(2, 2, 3, stride=2)input = torch.randn(1, 2, 5, 7)output = m(input) print("输入图片(2张)：")print(input)print("卷积的权重：")p... pytorch方法测试——卷积（二维） 测试代码： import torchimport torch.nn as nn m = nn.Conv2d(2, 2, 3, stride=2)input = torch.randn(1, 2, 5, 7)output = m(input) print("输入图片(2张)：")print(input)print("卷积的权重：")p...
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- pytorch 多GPU训练 pytorch多GPU最终还是没搞通，可用的部分是前向计算，back propagation会出错，当时运行通过，也不太确定是如何通过了的。目前是这样，有机会再来补充 pytorch支持多GPU训练，官方文档（pytorch 0.30）给了一些说明：pytorch数据并行，但遗憾的是给出的说明并不详细。不过说的还是蛮清楚的，建... pytorch 多GPU训练 pytorch多GPU最终还是没搞通，可用的部分是前向计算，back propagation会出错，当时运行通过，也不太确定是如何通过了的。目前是这样，有机会再来补充 pytorch支持多GPU训练，官方文档（pytorch 0.30）给了一些说明：pytorch数据并行，但遗憾的是给出的说明并不详细。不过说的还是蛮清楚的，建...
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