随笔分类 - pytorch
摘要：pytorch的torchvision.ops.roi_align这个算子真的是坑我好多天啊！害我连续加班半个月！二阶段目标检测后面用roi_align来提取特征。 接口官方说明： https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.ops
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摘要：https://blog.csdn.net/yang332233/article/details/110164808?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166988875516782428685782%2522%252C%
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摘要：import torchvision import torch input_ = torch.rand(3, 128, 24, 96) #[b,c,h,w] bbox = [[0,0.1,0.15,0.4,0.6], [0,0.1,0.15,0.4,0.6], [1,0.01,0.15,0.4,0.
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摘要：1.检查cuda import torch torch.cuda.is_available() # 检查cuda是否可用 torch.version.cuda # 查看cuda版本 2.检查cudnn torch.backends.cudnn.is_available() # 检查cudnn是否可用
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摘要：本文官方链接https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15603194.html，未经授权勿转载 理解 LSTM 网络 https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Understanding LSTM Networks https:/
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摘要：caffe模型转pytorch LSTM 本文官方链接https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15599428.html，未经授权勿转载 先来个总结： 具体的可以看博客： https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15599428.h
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摘要：https://github.com/sksq96/pytorch-summary 安装 pip install torchsummary 使用 from torchsummary import summary summary(your_model, input_size=(channels, H,
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摘要：未经授权，不得转摘 https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14794412.html wuzuowuyou/CRNN_Chinese_Characters_res18_senet wuzuowuyou/crnn_libtorch wuzuowuyou/tensor
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摘要：what(): PyTorch is not linked with support for cuda devices Exception raised from getDeviceGuardImpl at /data_1/code/Libtorch/pytorch_1.7.1/c10/core/i
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摘要：本文github链接，欢迎star 1.准备工作 首先，要弄清楚自己在做什么，然后一步步的去实现它，在此过程中，要不断验证自己的每个步骤是否正确。验证正确了再往下继续走，不正确就要去排查哪里有问题。 现在是需要把pytorch refinedet转tensorrt。而且是一步步的搭建网络实现。 py
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摘要：##1.仓库地址 https://github.com/meijieru/crnn.pytorch 原版用lua实现的：https://github.com/bgshih/crnn 需要用到的warp_ctc_pytorch： https://github.com/SeanNaren/warp-ct
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摘要：解决了问题才来记录一下的，现在的心情是好点儿的，但是之前，昨天，真是无厘头，被折腾的一点脾气都没有。 本来就是一个softmax嘛，很简单的嘛，就是按照公式e的指数再相加求和，官方有api实现，比如我找的例子， // Add activation layer using the ReLU algor
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摘要：最近在用tensorrt api实现refinedet，中间过程记录一下。主要参考的如下仓库： https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx tensorrt api说明： https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/
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摘要：官方链接： https://github.com/luuuyi/RefineDet.PyTorch product for k, f in enumerate([10, 8, 5, 3]): print("f: ",f) for i, j in product(range(f), repeat=2)
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摘要：##一、下载源码 git clone https://github.com/ultralytics/yolov3.git cd yolov3 git checkout cf7a4d31d37788023a9186a1a143a2dab0275ead 最新版本需要pytorch1.7，由于我是实验yo
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摘要：https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14213464.html 未经允许不得转载。 最近在搞模型压缩方面的一些东西，初步调研下来感觉要学的，要看的，要实验的很多很多啊，无底洞啊。 这里是初步记录，因为有些东西最近看了，先暂停了一部分工作又去搞其他的了，那么这些天
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摘要：本文官方链接，https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14034984.html，未经允许，勿转载。 Centernet github地址: https://github.com/xingyizhou/CenterNet 加qq群一起学习讨论交流：102039589
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摘要：本文官方链接：https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/13977665.html Centernet github地址: https://github.com/xingyizhou/CenterNet 加qq群一起学习讨论交流：1020395892 centerne
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摘要：本文代码转自如下链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/85194783 该代码剥离原来的官方代码，更清晰。同时，数据预处理部分是先固定一边为512，然后另外一边根据比例缩放，然后再填充为512，很值得看下python对这块的操作！ 然后后续为了还原到原来的坐标对上述操作再
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摘要：pytorch端和libtorch端转的每一步都需要验证精度，一般情况下，就debug看看两天的tensor值最开始的或者结尾一不一样，一般相差10的-4就没有问题，实在不行就根据形状随机的写下标，写几个看看值是否差不多。下面具体说明： 法1：就是debug pycharm界面可以看到tensor的
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