09 2023 档案
摘要：从 torchvision 0.13开始，加载预训练模型函数的参数从 pretrained = True 改为 weights=预训练模型参数版本 。且旧版本的写法将在未来的torchvision 0.15版本中被Deprecated 。 from torchvision import models
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摘要：windows 11安装apex，亲测有效！网上各种方法都太不靠谱了，无力吐槽。。 git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git cd apex python setup.py install git clone https://github.com/NV
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摘要：使用方法： # 未加速前 git clone https://github.com/rdiankov/openrave.git # 加速 git clone https://gitclone.com/github.com/rdiankov/openrave 区别如下： 增加了gitclone.com
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摘要：一般该错误是因为用了梯子，运行以下代码后再继续git就正常了 git config --global --unset http.proxy 或者 git config --global --unset https.proxy
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摘要：R-Drop这个想法真的是妙极了！！！任何有监督学习任务最后都可以用R-Drop试一下效果，说不上有惊喜！！！ import torch.nn.functional as F # define your task model, which outputs the classifier logits
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摘要：WSI病理图片的Level信息获取，以及和放大倍数的对应关系的获取代码： import openslide import numpy as np from IPython.display import display import cv2 def display_wsi_info_and_level
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摘要：for inputs, labels in train_loader: # 使用numpy的transpose函数调整维度顺序 inputs = np.transpose(inputs, (0, 3, 1, 2)) #将原输入数据最后一个维度换到第二个维度 inputs = inputs.to(de
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摘要：报错如下： RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Float' 一般来说这个问题是计算Loss时的报错。 解决方法： 将如下代码 loss_func(torch.squeez
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摘要：安装命令 pip install gymnasium[all] 如遇如下报错 error: command 'swig.exe' failed: No such file or directory [end of output] note: This error originates from a
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摘要：windows上面一般用下面命令安装openslide pip install openslide-python 但是安装之后，import可能会报错ModuleNotFoundError: Couldn‘t locate OpenSlide DLL，解决办法如下： 在openslide官网去下载w
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摘要：问题原因： opencv版本太高，python版本太低 解决办法： 打开opencv下载网站查询自己的python版本对应的opencv的版本，比如查到和python3.10对应的opencv版本是4.1.2.30，那就通过下面代码安装 pip install opencv-python==4.1.
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摘要：因为用conda安装包会检查版本兼容关系，所以我一般用conda安装包，但是今天在安装opencv的时候遇到了诡异的事情，用 conda install opencv 安装之后，可以正常import cv2了，但是后面在装另一个包的时候conda自动把刚装的opencv降了一个版本，然后发现就报错I
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摘要：sklearn深度学习库官方网站，打开之后按需复制命令进行安装，此处只列出两个最常用的： windows下pip安装： pip install -U scikit-learn Linux下pip安装： pip3 install -U scikit-learn windows/linux下conda安
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摘要：虚拟环境中明明安装了对应包，但是在jupyter对应的虚拟环境中import却报错说不存在该包，而在虚拟环境命令行下进入python却能import成功 1.问题分析： 这种情况大概率是在jupyter中虚拟环境内核添加不成功导致的，也就是说虽然在jupyter中已经切换到了虚拟环境，但事实上还是使
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摘要：明明安装好了yaml包，运行程序import yaml却报错ImportError:No module named yaml，其实需要安装pyyaml，代码如下： conda install pyyaml pip install pyyaml
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摘要：如题，有以下几点需要特别注意： 1.对于anaconda，base环境旨在维护依赖关系，所以强烈建议不要在base环境中安装任何其他东西，因为可能会中断安装或者出现别的问题。实践证明，在base环境中安装mamba包，就算安装到天荒地老，也装不上，哈哈！！！ 2.在虚拟环境中如果要用官方代码安装最新
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摘要：先确认base环境有没有安装ipykernel python -m ipykernel --version 如果没有安装，则安装 python -m pip install ipykernel 为jupyter添加虚拟环境内核 python -m ipykernel install --user -
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摘要：1.查看安装了哪些包 conda list 2.查看当前存在哪些虚拟环境 conda env list conda info -e 3.检查更新当前conda conda update conda 4.Python创建虚拟环境 conda create -n env_name python=x.x
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摘要：conda安装包卡在solving environment动辄一二十个小时，简直心态炸裂！！！ 终于让我找到彻底解决的办法，现在直接爽翻！！！ 彻底解决办法如下：Mambaforge（点击进去按需下载） 安装、环境变量设置以及使用方法和anaconda如出一辙，只不过安装包的速度，那可是让anaco
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摘要：用于解决遇到的libxml以及libxslt缺失等问题，可以使用以下代码解决 sudo apt-get install libxml2 sudo apt-get install libxml2-dev sudo apt-get install libxslt1-dev
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摘要：自用记录，还望读者海涵，谢谢！conda clean -a conda remove --name clam --all conda env create -n clam -f E:\CLAM\CLAM_Code\docs\clam.yaml wsl --list --verbose wsl
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摘要：首先放上来自mamba官方的一句note： 所以，多一事不如少一事，为了省事点，无论是anaconda还是mambaforge，安装好后，都直接创建虚拟环境，然后按需安装包，一般不会有啥冲突，当然，还是首选mambaforge，速度杠杠的！！
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