随笔分类 - PyTorch学习
摘要：常用网络Backbone： ResNet/MobileNet 用于分类/回归任务 UNet-->(pixel-wise) Dense prediction VGGNet-->perceptual loss GAN网络 Transformer 参考链接 torchvision/timm库 https:
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摘要：原则： Python for Training C++ for Inference PyTorch模型导出： torch.save(): 保存模型的时候保存哪些东西，除了模型权重以外的其他变量 https://github.com/alibaba/cascade-stereo/blob/master
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摘要：深度学习关于数据层面的处理 数据下载 [官网/谷歌云盘/百度网盘] 数据处理 [将官方下载的原始数据转为易于模型训练的数据] 数据读取 [dataset.py包括Dataset类的具体实现] Dataset | | TrainDataset | | train | | validate | | Te
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摘要：版本查看 # 查看PyTorch的版本 import torch print(torch.__version__) # 查看torchvision版本 import torchvision print(torchvision.__verison__) # 不进入python环境 python -c
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摘要：1. 查看PyTorch版本 import torch print(torch.__version__) 2. 模型参数量 model = FPN() num_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) print("num of para
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摘要：PyTorch官方教程：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tensorboard_with_pytorch.html TensorBoard vs TensorboardX: https://poe.com/s/wDImi8HWK3EdbD7
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