随笔分类 - pytorch
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：通过索引赋值 a = torch.zeros([5,5]) index = (torch.LongTensor([0,1]),torch.LongTensor([1,2])) a.index_put_((index), torch.Tensor([1,1])) a[index] = torch.Te
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摘要：参考: Building Autoencoders in Keras[https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html] Keras上实现AutoEncoder自编码器[https://blog.csdn.net/marsjhao/a
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摘要：pytorch/libtorch qq群： 1041467052 模型部署到现场为了防止泄密，需要加密。加密一方面可以防止泄密，另一方面可以便于模型跟踪管理，防止混淆。 libtorch的加载模型的函数，torchjitload();我点开load可以看到函数。有两个： TORCH_API std:
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摘要：pytorch/libtorch qq群： 1041467052 本文介绍的是直接读取caffe权重，并根据caffe网络一步一步的搭同样的pytorch网络。本文以分割网络segnet为例。 首先给出参考链接： https://blog.csdn.net/DumpDoctorWang/articl
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摘要：pytorch/libtorch qq群： 1041467052 首先，需要掌握libtorch的一些语法，可以参考下面的链接： [https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/12901586.html] 大概说下pytorch转libtorch流程： 1.先训练pyt
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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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摘要：1.error: conversion from ‘atTensorAccessor<float, 2ul, atDefaultPtrTraits, long int>’ to non-scalar type ‘at::Tensor’ requested torch::Tensor result_d
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摘要：pytorch/libtorch qq群： 1041467052 有一点儿感悟就是： 一定要去官网找一手资料，百度出来的都是个人根据官网来的，这个就随便看看了。 官网：https://github.com/pytorch/pytorch 首先我跑的是pytorch 1.3版本的，conda安装好的，
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摘要：深度学习ocr交流qq群：1020395892 论文地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf github：https://github.com/MhLiao/DB 捣鼓DB有一段时间了，年前就开
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摘要：深度学习ocr交流qq群：1020395892 论文地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf github：https://github.com/MhLiao/DB 捣鼓DB有一段时间了，年前就开
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摘要：本文转摘于如下链接： 逆卷积的详细解释ConvTranspose2d（fractionally strided convolutions) https://www.cnblogs.com/wanghui garcia/p/10791328.html pytorch官方手册：https://pytor
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摘要：Deformable ConvNets v1： 论文地址：https://github.com/chengdazhi/Deformable Convolution V2 PyTorch 工程地址：https://github.com/felixlaumon/deform conv 论文地址： Def
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摘要：官方：https://github.com/MhLiao/DB 周军大神实现的：https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch 1.官方的 官方的按照安装流程很容易安装，只是我的环境是ubuntu16.04+cuda8，所以一直用的pytorch1.0.1（py
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摘要：[[1.] [0.] [1.] [0.] [1.] [1.] [0.] [0.]] 0代表相似，1代表不相似 loss曲线： 测试： 数据集： https://i.cnblogs.com/Files.aspx
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摘要：1.模型保存与加载 1.1 #a、保存 推荐仅仅保存模型的state_dict torch.save(model.state_dict(), MODELPATH) # .pt .pth #b、加载 model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_s
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摘要：错误1： 2019 07 16 10:02:35,438 maskrcnn_benchmark.trainer INFO: Start training /opt/conda/conda bld/pytorch_1549633347309/work/aten/src/THCUNN/ClassNLLC
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摘要：评价模型指标，自带的eval_ctw1500.py是根据两两框重叠面积大于0.5算正例tp。其中用到了import Polygon as plg 模块，可以方便的处理多边形的重叠计算面积 1.pip install Polygon2 2.cover = set() 这里用到了set，之前在c++里面
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