随笔分类 - 积累
摘要：bn层又坑我一次！！！！ caffe转pytorch。 由于第二次加了一些网络，不知道从哪里复制的，直接是 self.p6_conv_bn = nn.BatchNorm2d(128) 然后跑前向对精度的时候死活不一样啊！！！！ 然后开始了我查找问题的漫漫之旅！！足足花了我2h。 首先就是对各种层输出
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摘要：先上效果图如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random def Statistics_weight(save_dir, type, name, weight): if not os.path.exists(s
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摘要：1.安装 ubuntu1804 安装nvidia-docker 1.1 sudo apt update 1.2 # 启用HTTPS sudo apt install -y \ apt-transport-https \ ca-certificates \ curl \ gnupg-agent \ s
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摘要：##报错1. sudo apt install libXXX 报错与解决 E: 无法定位软件包 sudo apt install libjasper-dev 报错. sudo apt install libjasper-dev 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态
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摘要：0.两个txt对比精度 import numpy as np name = "fc1x_a" path_pytorch_txt = "/data_1/everyday/1123/img_acc/libtorch_img.txt" path_caffe_txt = "/data_1/everyday/
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摘要：一般发版我们就发一个.so和头文件。 头文件说明类的方法调用，so是方法的实现。比如opencv库就是头文件和so。就提供两个文件夹一个include和lib。 但是我们工程还依赖于各种库，这个时候你除了提供以上2个文件还需要提供所用到的第三方库简称3rdparty。 我们现在工程比较麻烦，需要在不
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摘要：在文件夹外面执行 sudo grep -R CryptoPP 显示如下： sudo grep -R CryptoPP 匹配到二进制文件 3rdparty/protobuf/lib/libprotobuf-lite.so 匹配到二进制文件 3rdparty/protobuf/lib/libprotob
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摘要：参考的这个博客 https://blog.csdn.net/qq_37143673/article/details/85258947 step1：查看提交记录，获得版本号 git log commit 36cc122f5a2218d2b2d4109593a4ec5de589f807 Author:
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摘要：简单替换表达式 :[range]s/from/to/[flags] range:搜索范围，如果没有指定范围，则作用于当前行。 :1,10s/from/to/ 表示在第1到第10行（包含第1，第10行）之间搜索替换； :10s/from/to/ 表示只在第10行搜索替换； :%s/from/to/ 表
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摘要：head -1 vs head -n 1 两者等价 lscpu|grep CPU\(s\)|head -1 等价于： lscpu|grep CPU\(s\)|head -n 1 都显示如下： CPU(s): 8 其中，lscpu|grep CPU(s)输入如下： CPU(s): 8 On-line
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摘要：大坑!!! 首先发现这个问题的时候是在libtorch1.1版本上面没有问题的代码，移植到高版本libtorch1.7，发现同样的代码在高版本上面精度不一样。然后查找原因的时候发现的。 运行代码发现没有显存累加情况但是精度不对，不能出效果图。之前的环境虽然存在显存累加问题但是精度是对的可以出效果图。
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摘要：1.PyTorch-SE-ResNet https://github.com/moskomule/senet.pytorch https://github.com/StickCui/PyTorch-SE-ResNet 2.resnet https://github.com/lxztju/pytorc
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摘要：以下是为了训练识别，轻微的数据增强方法 import os import cv2 import numpy as np import random def colorjitter(img): ''' ### Different Color Jitter ### img: image cj_type:
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摘要：1.senet SE模块主要为了提升模型对channel特征的敏感性，这个模块是轻量级的，而且可以应用在现有的网络结构中，只需要增加较少的计算量就可以带来性能的提升。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/65459972/ https://www.cnblogs.com/bon
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摘要：有些问题虽然一波操作解决了，但是不知道为啥，这里记录一下： image.convertTo(image, CV_32FC3)导致数据不一样了 void sub_mean(const cv::Mat &img,cv::Mat &m_out) { const cv::Scalar m_mean = cv
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摘要：CMakeLists 例子1： 文件目录 ├── CMakeLists.txt ├── include │ └── StaticBubble.h └── src ├── StaticBubble.cpp └── testBubble.cpp StaticBubble.h #include <iost
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摘要：1. Batch Normalization应该放在ReLU非线性激活层的前面还是后面？ 当卷积层后跟batch normalization层时为什么不要偏置b https://mp.weixin.qq.com/s/kqLpa_TsWcyjRly_ZJvENw 一般是conv-bn-relu 群里大
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摘要：网络定义 import torch as torch import torch.nn as nn class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() layer1 = nn.Sequential() lay
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摘要：print两种写法 print('[Epoch: %d, numImages: %5d]' % (epoch, i * self.args.batch_size + image.data.shape[0])) print("Acc:{}, Acc_class:{}, mIoU:{}, fwIoU:
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摘要：pytorch/libtorch qq群2群：302984355 pytorch/libtorch qq群： 1041467052（一群满了） 其实pytorch的函数libtorch都有，只是写法上有些出入。 libtorch的官方文档链接 class tensor 只是官方文档只是类似与函数申明
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