目录2021.11.14复现过程：训练过程常见问题整理：之前简单地写了一个pytorch的U-net复现过程，有很多小伙伴在评论里有很多疑问，抽空又复现了一遍，简单整理了常见的问题。之前写的教程：U-net复现pytorch版本以及制作自己的数据集并训练_candice5566的博客-CSDN博客---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------2021.11.14复现过程：github代码链接：https://
搬运一篇文章！阅读原文在深度学习里，Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensionalarray）。而Tensor的目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。对Pytorch中的tensor人工读取维度和形状的时候总是很别扭，故作此文加深一下对tensor维度，形状以及各维度意义的理解对于一维的张量表示行或列向量对于二维的张量[n,m]表示n行m列的矩阵对于三维的张量[p,n,m]表示p个切片，每个切片为n行m列的矩阵对于四维的张量以后的就不知道怎么解释了…补充另一个博主的理解：[[[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.]],[[1.,1.
搬运一篇文章！阅读原文在深度学习里，Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensionalarray）。而Tensor的目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。对Pytorch中的tensor人工读取维度和形状的时候总是很别扭，故作此文加深一下对tensor维度，形状以及各维度意义的理解对于一维的张量表示行或列向量对于二维的张量[n,m]表示n行m列的矩阵对于三维的张量[p,n,m]表示p个切片，每个切片为n行m列的矩阵对于四维的张量以后的就不知道怎么解释了…补充另一个博主的理解：[[[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.]],[[1.,1.
首先在NVIDIA官网上下载相应的CUDA版本安装过程出现上述报错！解决方法。下载完成直接双击，默认选择路径3.点击同意并继续4.选择自定义模式5.在选择组件的时候，将CUDA中的NsightVSE和VisualStudioIntegration取消勾选，后选择下一步，即可安装成功6.在CMD中检测CUDA是否安装成功，输入nvcc-V
目录CUDA下载:CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN下载：cuDNNArchive|NVIDIADeveloper1.NVIDIA驱动和CUDA版本对应 2.CUDA和cuDNN版本对应 3.Tensorflow和CUDA、cuDNN版本对应(经过官方测试的构建配置)3.1GPU 3.2CPU4.pytorch和CUDA对应CUDA下载:CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN下载：cuDNNArchive|NVIDIADeveloper1.NVIDIA驱动和CUDA版本对应网址：CUDA12.1Update1R
摘要：基于深度学习的高精度课堂人脸检测系统可用于日常生活中或野外来检测与定位课堂人脸目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的课堂人脸目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括课堂人脸训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测；已检测目标列表、位置信息；前向
在GPU上运行huggingfacetransformer的时候出现如下报错：RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencalling`cublasLtMatmul(ltHandle,computeDesc.descriptor(),&alpha_val,mat1_ptr,Adesc.descriptor(),mat2_ptr,Bdesc.descriptor(),&beta_val,result_ptr,Cdesc.descriptor(),result_ptr,Cdesc.descriptor(),&heuristic
安装tensorflow-GPU时，无法确定自己电脑需要安装哪个版本，这是在官网查询对应的版本即可1.查看cuda的版本：Win+R输入cmd——nvcc-V输入"nvcc-V"可以看到cuda的版本为10.22.查看cudnn的版本：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.2\include在此路径下找到“cudnn.h”文件右键，选择以记事本打开可以看到cudnn的版本为7.6.53.进入tensorflow官网查看对应的版本：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
问题描述利用opencv-python的dnn模块调用yolo3模型进行目标检测的时候，根据网上的教程，加入GPU加速，也就是加入如下的两行代码：net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);但是在运行之后，出现了这样的提示：warning:setUpNetDNNmodulewasnotbuiltwithCUDAbackend;switchingtoCPU原因分析：这说明GPU没被用上，原因是OPENCV在安装的时候，没有安装支持CUDA
前言深度学习小白一枚，自己的笔记本配置如下：显卡：NVIDIAGeForceMX150（非常垃圾的笔记本显卡）固态硬盘256GCPU：lntel®Core™i7-8550UWindows：Windows11家庭中文版其他配置：CUDA10.0pytorch==1.2.0torchvision==0.4.0cudatoolkit=10.0python3.6IDLE：PyCharmCommunityEdition2022.1.3一、在Anaconda安装Pytorch1.打开AnacondaPrompt在命令行格式下，输入代码，建立pytorch环境、安装pytorch、测试pytorch过程2.
