pytorch_1">pytorch报错部分
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RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified··· | 代码报错 |
姿态估计hrnet报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘nms.cpu_nms‘ | HRNet |
RuntimeError: Invalid device string: ‘0‘ | gpu |
expected scalar type Float but found Double | 类型不一致 |
pytorch_11">pytorch函数详解
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torch.nn.Linear | 线性变换 |
torch.nn.MaxPool2d | 池化 |
nn.MultiheadAttention | 多头注意力 |
torch.cat() | 拼接 |
torch.unsqueeze()和torch.squeeze() | 增删tensor的维度 |
with torch.no_grad() | 反向传播时不会自动求导 |
torch.utils.data.DataLoader | 封装数据集 |
torch.nn.DataParallel | 使用多卡训练 |
torch.nn.Module.load_state_dict | 加载模型权重 |
model.eval() | 不启用BN和dropout |
torchvision.transforms.Compose | 组合多个图像变换操作 |
pytorch_29">pytorch教程笔记
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ResNet中的BasicBlock与bottleneck | ResNet |
卷积操作原理与nn.Conv2d | 卷积 |
No module named ‘d2lzh_pytorch’ | 动手学深度学习 |
torch.Tensor详解和常用操作 | 动手学深度学习 |
PyTorch-自动求梯度详解 | 动手学深度学习 |
PyTorch-零基础实现线性回归 | 动手学深度学习 |
PyTorch - SOFTMAX回归的从零开始实现 | 动手学深度学习 |
PyTorch -多层感知机(MLP)的从零开始实现 | 动手学深度学习 |
pytorch_44">基于pytorch的课题研究
链接 | 备注 |
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关于DEKR,SWAHR,HigherHRNet预训练模型的相关研究 | 2D人体姿态估计、预训练模型 |
pytorch_54">pytorch安装部署
链接 | 备注 |
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pytorch,torchvision与cuda版本对应关系 | 官方下载指定版本pytorch |