10 2023 档案
摘要：之前做非线性优化一般都是求雅可比矩阵或者数值求导，然后通过高斯牛顿或者LM迭代求解。 这次用pytorch中的方法求解试试。 下面给一个用pytorch求解的代码，例子是之前文章中的。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as
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摘要：这里是ubuntu系统，其他系统我忘了 ls -l 出来有没有total字符了。 ls -l | grep -v total | wc -l
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摘要：统计模型参数量，方便判断不同模型大小： import torch import torch.nn as nn class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self.conv1 = nn.C
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摘要：首先来Miniconda — miniconda documentation这个网站安装miniconda。 下面是一些常用的命令。 1. 安装完成之后，conda命令有时候不识别，需要init一下。 ~/miniconda3/bin/conda init bash ~/miniconda3/bin
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摘要：比如我们拿到了一组imu的原始加速度和角速度数据。 通过卡尔曼或互补滤波得到了三个旋转角，想要可视化一下。 可以用下面这种方法，转成旋转矩阵后简单组合一下即可。 matlab代码如下： clear all;close all;clc; ang = load('ang.txt'); roll = an
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摘要：测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet
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摘要：用pip install xxx安装库时有时候会遇到下面提示： To fix this you could try to: 1. loosen the range of package versions you've specified 2. remove package versions to a
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摘要：运行时忽略掉警告： import warnings warnings.filterwarnings("ignore")
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摘要：python安装库比较多的时候，创建虚拟环境方便管理。 安装： sudo apt install python3-venv 创建： python3 -m venv env 激活： source ./env/bin/activate 退出： deactivate
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摘要：cudnn为网络每一卷积层选最优实现方法，加速网络训练。 设置如下： torch.backends.cudnn.benchmark = True 加速条件如下： 1. 输入数据在训练过程中一般不变化。 2. 数据量较大，并可以同时加载到GPU内存中。 3. 训练次数比较多。
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摘要：安装完pytorch、cuda和cudnn之后，可以先判断是否可用。 import torch print('CUDA版本:',torch.version.cuda) print('Pytorch版本:',torch.__version__) print('显卡是否可用:','可用' if(torc
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