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 阅读全文
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在blob.hpp添加函数： void save_data_to_txt(const string path_txt, bool b_save_shape = true) { std::ofstream fOut(path_txt); if (!fOut) { std::cout << "Open 阅读全文
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void MyLossLayer<Ftype, Btype>::Forward_cpu(const vector<Blob*>& bottom, const vector<Blob*>& top) { // bottom[0]: "depth" 1x1x36x64 // bottom[1]: "da 阅读全文
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https://blog.csdn.net/yang332233/article/details/110164808?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166988875516782428685782%2522%252C% 阅读全文
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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. 阅读全文
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#pytorch net = net_now() state_dict = torch.load(model_path, map_location=lambda storage, loc: storage) net.load_state_dict(state_dict, strict=True) # 阅读全文
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曾几何时，我一直都是记忆的>> 可以保存终端打印的到本地txt 比如： who >> use 确实会在本地生成use文件，然后打开文本use就会有如下信息： algo tty7 2022-10-27 19:38 (:0) algo pts/21 2022-11-10 18:25 (10.188.18 阅读全文
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根据caffe训练打印的 I1102 20:42:49.268401 188 solver.cpp:352] Iteration 135020 (0.108123 iter/s, 92.4871s/10 iter), 114.5/13668.5ep, loss = 0.0899582 提取itera 阅读全文
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不打印如下信息 I1028 09:21:03.110215 5174 net.cpp:338] pool1 does not need backward computation. I1028 09:21:03.110217 5174 net.cpp:338] conv1_2/relu does no 阅读全文
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import cv2 import os import numpy as np path_dir = "/data_1/everyday/20221014/pic/18-19-20/" list_img = os.listdir(path_dir) cnt = 0 contrast = 0 brig 阅读全文