- 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--...
- pytorch 筛选数据（使用与或） import torch x = torch.linspace(1, 8, steps=8).view(4, 2) print(x) area1=(x[:,0]>5.5)&(x[:,1]>5.5) c=x[:,0]*x[:,1] area2=c>25 area=area1|area2 p... pytorch 筛选数据（使用与或） import torch x = torch.linspace(1, 8, steps=8).view(4, 2) print(x) area1=(x[:,0]>5.5)&(x[:,1]>5.5) c=x[:,0]*x[:,1] area2=c>25 area=area1|area2 p...
- 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...
- class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, use_se=True): self.inplanes = 64 self.use_se = use_se super(ResNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel... class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, use_se=True): self.inplanes = 64 self.use_se = use_se super(ResNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel...
- 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...
- import torch def intersect(box_a, box_b): """ We resize both tensors to [A,B,2] without new malloc: [A,2] -> [A,1,2] -> [A,B,2] [B,2] -> [1,B,2] -> [A,B,2] Then... import torch def intersect(box_a, box_b): """ We resize both tensors to [A,B,2] without new malloc: [A,2] -> [A,1,2] -> [A,B,2] [B,2] -> [1,B,2] -> [A,B,2] Then...
- 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...
- import torchimport numpy as npimport mathdata = [-0.9999,-0.5, -0.1, 0.8,0.9]tensor = torch.FloatTensor(data) # 转换成32位浮点 tensor # sin 三角函数 sinprint( '\nsin',torch.log(math.pi- to... import torchimport numpy as npimport mathdata = [-0.9999,-0.5, -0.1, 0.8,0.9]tensor = torch.FloatTensor(data) # 转换成32位浮点 tensor # sin 三角函数 sinprint( '\nsin',torch.log(math.pi- to...
- deep-high-resolution-net.pytorch 1070 100多ms from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_function import argparseimp... deep-high-resolution-net.pytorch 1070 100多ms from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_function import argparseimp...
- pytorch topk() torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) pytorch中文官网文档：http://www.mamicode.com/info-detail-2217311... pytorch topk() torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) pytorch中文官网文档：http://www.mamicode.com/info-detail-2217311...
- 传统方式需要10s，dat方式需要0.6s import os import time import torch import random from common.coco_dataset import COCODataset def gen_data(batch_size,data_path,target_path): os.maked... 传统方式需要10s，dat方式需要0.6s import os import time import torch import random from common.coco_dataset import COCODataset def gen_data(batch_size,data_path,target_path): os.maked...
- https://github.com/miha-skalic/convolutedPredictions_Cdiscount/blob/b0d0fc8ae99e2c3fb8d06eaac19d0e3bcd951bce/heng/code/solution-submit-1/dataset/transform.py from common import * ## for de... https://github.com/miha-skalic/convolutedPredictions_Cdiscount/blob/b0d0fc8ae99e2c3fb8d06eaac19d0e3bcd951bce/heng/code/solution-submit-1/dataset/transform.py from common import * ## for de...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
苏州工业园区“华为云杯”2025人工智能应用创新大赛赛中直播2025/08/21 周四 16:00-17:00
Vz 华为云AIoT技术布道师
本期直播将与您一起探讨如何基于华为云IoT平台全场景云服务，结合AI、鸿蒙、大数据等技术，打造有创新性，有竞争力的方案和产品。
即将直播
热门标签