目录一.【YOLOV5算法原理】1.输入端2.Backbone3.Neck4.输出端二．【系统环境】1.虚拟机的安装与创建2.安装Ubuntu操作系统3.环境的配置3.1.Ubuntu下Anacoda安装以及虚拟环境配置3.2.Pytorch安装3.3.Vscode安装3.4.Yolov5源码及环境获取安装三.【测试Yolov5】四.【实现自己输入图片/笔记本摄像头的目标检测】1.输入自己的图片2.使用笔记本摄像头目标检测更多细节：【使用外接USB摄像头进行目标检测】【Ros下搭载yolov5实现目标检测】最终效果：------------------------全文8686字102图一步一步
PyTorch是目前最受欢迎的深度学习框架之一，初始版本于2016年9月由AdamPaszke、SamGross、SoumithChintala等人创建，并于2017年在GitHub上开源。因其简洁、易用、支持动态计算图且内存使用高效，PyTorch受到众多开发者的喜爱，并被广泛应用于支持科学研究以及ChatGPT等应用的开发。此外，PyTorch有一个活跃的大型开源社区，提供了丰富的教程、示例代码和问题解答，给予成员帮助和支持。SoumithChintala是Meta副总裁以及PyTorch的联合创始人。Soumith对PyTorch的发展过程和最终用户体验产生了重要影响，并主导塑造了PyT
【作业向】根据给定的猫狗分类数据集，对比单层CNN模型、从头训练CNN模型(mobileNet)、微调预训练CNN模型(mobileNet)的差异。生成的模型的正向传播图（相关方法见我）。使用PyTorch实现。本文代码（数据集在同目录下）：我的Github文章目录关于数据集建立Dataset对象模型1：单层卷积+单层池化+全连接定义训练和评估函数模型2：从头训练（MobileNet）模型3：预训练模型+微调（MobileNet）保存模型前向传播可视化测试集评估模型效果关于数据集数据集结构很简单，训练集和测试集分两个目录，分别对应cat和dog两个文件夹。只需要使用torchvision.da
前言：虽然不是第一次装pytorch，但是这次遇到的问题挺多，不过幸好最后都解决了。目录1.下载Anaconda2.换源2.1生成.condarc文件2.2修改该文件内容 3.去确认下载版本，事半功倍。3.1进入清华大学镜像网站3.2进入之后找到anaconda并依次打开cloud/pytorch/win-64 3.3往下拉，找到自己想要下载的组合3.3.1补充说明确定自己电脑的cuda版本 4.在第三步确定好三个的版本后打开Anacondaprompt，之后所有命令都在这里面4.1创建新的虚拟环境，复制粘贴下面命令。 4.2查看是否创建成功4.3激活刚刚创建的pytorch环境5.进入pyt
Part1环境搭建需要下载的软件和包：AnacondaPycharmPythonPyTorchgympygame一、Anaconda下载与安装直接从官网下载：https://www.anaconda.comhttps://www.anaconda.com/点击Download下载即可。下载好后，打开安装包，自己选一个安装路径，默认路径也行，放其他盘也行，我安装在D盘下的Anaconda文件夹下。安装向导一路下一步即可。二、Python和Pycharm下载与安装Python和PyCharm安装过程就不PO了，去官网下载安装即可。附上官网地址：PyCharm:thePythonIDEforProf
1.概述本文主要是参照B站UP主霹雳吧啦Wz的视频学习笔记，参考的相关资料在文末参照栏给出，包括实现代码和文中用的一些图片。整个工程已经上传个人的githubhttps://github.com/lovewinds13/QYQXDeepLearning，下载即可直接测试，数据集文件因为比较大，已经删除了，按照下文教程下载即可。论文下载：DeepResidualLearningforImageRecognition2.ResNetResNet（deepresidualnetwork）在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目
最近跟导师做的项目是关于BP，LSTN神经网络的，数据集对象是一些Excel表格类型的，我使用pytorch进行训练，读取Excel表格数据的时候统一进行一些处理，所以我想把它封装到函数，以后处理其它数据集，直接调用函数实现，这不就方便了吗。我将以鸢尾花数据集作为例子进行展示：我已经编写了2.0版本，方法更加集成化，建议使用2.0版本：2.0可以看到鸢尾花数据集有四个特征，分别是0，1,2，3，label是鸢尾花种类，共三种，分别以0,1，2表示。首先第一部分是读取Excel数据（需要主要的是标签需要在最后一列，函数默认最后一列为标签，前边的为特征值）：defopen_excel(filena
在计算机领域，不断崛起的两个领域，一个是CV一个是NLP，下面我们可以探索一下深度学习在NLP的应用和特点。深度学习在自然语言处理（NLP）领域有广泛的应用。以下是一些主要的应用和特点：语音识别：深度学习模型可以通过语音数据训练，学习如何将语音转换为文本。文本分类：深度学习模型可以根据文本内容将文本分为不同的类别。例如，情感分析、主题分类等。机器翻译：深度学习模型可以将一种语言翻译成另一种语言。神经机器翻译是一种基于深度学习的翻译方法。语言生成：深度学习模型可以生成自然语言文本。例如，文本摘要、对话系统等。命名实体识别：深度学习模型可以识别文本中的命名实体，例如人名、地名、组织名等。语言模型：
目录1、docker安装2、Docker更改路径3、拉取镜像4、创建容器（一定gpu启动）5、进入容器根据项目报错安装环境6、容器的保存与镜像导出镜像推送到dockerhub7、其他设备使用docker文件（镜像的导入）8、常见指令9、百度网盘下载链接1、docker安装参考：2022最新Windowsdocker安装方法_哔哩哔哩_bilibili安装时选项最好不要使用windows的容器（用也可以），没有提示就忽略虚拟化开启任务管理器-性能查看如果没开启需要在bios中开启控制面板-程序和功能开启关闭windows服务开启Hyper-Vlinux子系统Windows11只有下面这个wsl-
前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1💥项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于PyTorch+CNN一维卷积实现短期电力负荷预测本项目使用了一种基于一维卷积CNN短期电力负荷预测方法，该方法将历史负荷数据作为输入，将输入向量构造为时间序列形式作为Conv1D网络的输入，建模学习特征内部动态变化规律，最后完成
