12 2021 档案
摘要：1、第一种查法 查看当前操作系统内核信息 name -a 查看cpu型号 cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c 查看cpu运行模式 getconf LONG_BIT 查看cpu是否支持64bit cat /proc/cpuinfo
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摘要：首先得安装wine64，如下代码就行 sudo apt install wine64 其次，要进入exe程序所在的文件夹，再运行下一行代码即可 wine .exe 上图是连接服务器的程序
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摘要：1、预测标签与实际标签相同的统计-只针对某类标签，而不是统计所有标签，若是同时统计所有，则把[target == cat]删掉即可 classacc = pred_choice[target == cat].eq(target[target == cat].long().data).cpu().su
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摘要：1、为何tensor中默认的requires_grad默认设置的是False值，但训练的时候梯度依然可以回传？ 只要某一个输入需要相关梯度值，则输出也需要保存相关梯度信息，这样就保证了这个输入的梯度回传。 而反之，若所有的输入都不需要保存梯度，那么输出的requires_grad会自动设置为Fals
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摘要：点击查看代码 #以下代码是在编码点云的特征后进行的，即在maxpool之后的结构 import torch.nn as nn import torch.utils.data import torch.nn.functional as F from models.pointnet_utils impo
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摘要：点击查看代码 #下面的代码中，可以看出并没有完全按论文中来，可以看出省略了相同的mlp，减少了层数 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.parallel import torch.utils.data from torch.autog
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摘要：点击查看代码 ''' @author: Xu Yan @file: ModelNet.py @time: 2021/3/19 15:51 ''' import os import numpy as np import warnings import pickle from tqdm import t
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摘要：可视化的实例代码 1 点击查看代码 import pcl.pcl_visualization points = np.loadtxt(filepath,delimiter=',',dtype=np.float32).reshape(-1, 4)#这儿的filepath是有很多行数据的文件，每行数据有
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摘要：conda list 显示自己已安装包 conda create -n name python=3.7（版本号） 创建虚拟环境 source activate name 激活虚拟环境 source deactivate 退出虚拟环境 conda env list 查看已有虚拟环境 conda ins
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