05 2021 档案
摘要：错误如图所示： 解决办法：将命令中的 https改为 git git clone git://github.com/ultralytics/yolov5
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摘要：首先看下量化: 我们对a1的量化称为激活量化，那么采用非对称量化的话，参考下面公式： Asymmetric Quantization During the training we optimize the input_low and input_range parameters using grad
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摘要：自带函数： 1.CopyFile(A, B, FALSE);表示将文件A拷贝到B，如果B已经存在则覆盖（第三参数为TRUE时表示不覆盖） 2.MoveFile(A, B);表示将文件A移动到B 3.字典的updata方法，dict1['a'].update(dict2),将dict1中的键值对更新到
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摘要：nn.DataParallel() 网络在前向传播的时候会将model从主卡(默认是逻辑0卡)复制一份到所有的device上,input_data会在batch这个维度被分组后upload到不同的device上计算。在反向传播时，每个卡上的梯度会汇总到主卡上,求得梯度的均值后,再用反向传播更新单个G
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摘要：PATH 在PATH中的 python module 不能被 import，在 PATH 中的一些命令，例如 *.exe，可以直接在cmd中运行，而不用明确的路径，我们在给 python 安装一些 packages 的时候，有一些 Scripts 被安装到 /Scripts 文件夹中，如果 /Scr
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摘要：python中import的几种方式： 1. import math import os, math, sys 2. import math as pymath 3. from math import exp 4. from math import * 在理解import原理之前，需要明白pytho
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摘要：参考解决：https://blog.csdn.net/qq_28602957/article/details/77413040 产生原因：我的代码main.py正在运行，这时候我心急，开第二个终端调试代码，查看中间变量，导致在 （这个图里本来有一个lock文件的，已经被我删了） 这个目录下面产生了一
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摘要：报错信息： Traceback (most recent call last): File "main.py", line 33, in <module> from examples.common.argparser import get_common_argument_parser ModuleN
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摘要：Traceback (most recent call last): 2012 File "train.py", line 131, in <module> 2013 for _, (input_images, ground_truths, masks) in enumerate(data_load
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摘要：量化方法与高效神经网络推断综述 介绍-实现高效神经网络的方向 设计高效的NN模型 微观结构优化 卷积核调整为depthwise 低秩分解 inception 残差结构 自动化机器学习（Automl） 宏观结构优化 自动搜索网络结构（EfficienNet） • 旨在以自动化方式，在给定的模型大小，深
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摘要：如图所示：错误提示每次提示都不一样，但是总体就一句话bash:mobilenet_v2_cifar100.json:permission denied. 库代码无法调试！！！ 查看我的launch.json文件配置，结果发现这句 "justMyCode": true, 将true改为false就好。
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摘要：报错信息：TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object 分析：很可能是函数返回值得数量与接收返回值的变量个数不一致，查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致，修改一致即可
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摘要：报错信息：AttributeError: ‘Net’ object has no attribute ‘copy’ 分析：报错是发生在加载预训练模型时，很可能时两种pytorch加载预训练模型方式弄混了。 解决：按照下面思路加载预训练模型就好。 1.保存加载state_dict方式（推荐） 保存：t
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摘要：保错信息：RuntimeError: running_mean should contain 3 elements not 1 解决：因为模型的输入是灰度图像输入，也就是输入size为（batch_size,1,H,W）,可是我实际输入模型的图片是RGB三通道图像，所以报错，将RGB转成灰度图就好啦
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