摘要：
问题描述 最近在做毕业设计的论文，训练CNN的时候用nvidia-smi命令查看显卡占用率的时候发现一个事： 显存占用上去了，但是GPU利用率一直为0%或者频繁跳动（图来自网络） 数据集用的1万张图，7000左右拿来训练，用resnet-18网络，图resize成112*112的灰度图，GPU-A4 阅读全文
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第三方库安装 albumentations 用于数据增强的库 官方文档地址 安装： 如果是conda conda install -c conda-forge imgaug conda install -c conda-forge albumentations 如果是pip pip install 阅读全文
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因为需要方法修改超参数，训练等数据，编写conf文件 import torch class config(): def __init__(self): self.BATCH_SIZE = 100 self.BASE_PATH = "你的保存数据集的文件" self.DEVICE = "cuda" i 阅读全文
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这里我不想涉及太多CNN基础介绍，因为内容太多了，如果有兴趣可以参考以下链接学习 李沐老师的《动手学深度学习》 B站视频《动手学深度学习》 因为torchvision已经包含了一些model，所以不必在意网络架构的设计，只需要调用即可 以Alexnet为例 import torchvision.mo 阅读全文
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需要安装好 anaconda或者miniconda 配置好pytorch-gpu环境 以miniconda为例安装 如果已经安装（anaconda或者miniconda请直接跳过） 由于手边没有windows电脑，就贴个链接吧，可以按照这个链接进行安装：链接 如果帖子中下的太慢，可以用清华镜像下载： 阅读全文
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为什么有这个系列？ 去年(2020年)我在B站看了一个油管UP的视频，使用tensorflow实现GTA5的自动驾驶，当时觉得很厉害，随后在博客园写了文章，见链接. 断断续续写了10节，做到深度学习部分发现做不下去了（当时大三也不会写深度学习的代码） 今年中旬的时候，我们上深度学习的实习课，我就想起 阅读全文
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起因：最近在看CL(curriculum learning)相关的文章，然后发现了SPL学习策略，简单来说就是让model学习的数据从简单到容易. 看SPL相关的文章必然跳不过这篇文章：Self-Paced Learning for Latent Variable Models 困难：这篇文章写于2 阅读全文
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地址：https://www.kaggle.com/ 创建 notebook 进入主页，在左侧选择 code 选择新建 剩下的操作步骤就跟 jupyter notebook一样了 导入kaggle数据集 进入notebook，选择右侧的Add Data 输入想要的数据集，这里以 d2l-Classi 阅读全文
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21年12月更新： 准备从12月开始重写一边这个项目，现在已经开始更新了，见链接： https://www.cnblogs.com/Coder-Photographer/p/15680122.html Note: 因为上传代码时匆忙，我没有认真审核各部分的代码，不确定能不能跑（手边没Windows系 阅读全文
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实现效果(以云南省为例) 具体步骤 阿里团队提供了地图的数据集，网址：http://datav.aliyun.com/tools/atlas/#&lat=30.332329214580163&lng=106.72278672066881&zoom=3.5 可以点击地图上不同的省份，切换到相应的地图 阅读全文