🍨本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍦参考文章：365天深度学习训练营-第P5周：运动鞋识别🍖原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、设置动态学习率1、动态学习率的设置2、✨调用官方动态学习率接口3、正式训练动态学习率的使用二、动态学习率1.torch.optim.lr_scheduler.StepLR2.lr_scheduler.LambdaLR3.lr_scheduler.MultiStepLR4、👉调用官方接口示例本次实战主要学习内容：了解如何设置动态学习率（重点）一、设置动态学习率1、动态学习率的设置编写一段代码用来调整模型优化器中学习率的函数。它接受三个参数：优化器（o
用Python+Pytorch工程代码对人体进行关键点检测和骨架提取，并实现可视化。使用背景：物体检测为许多视觉任务提供动力，如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别。它在监控、自动驾驶和视觉答疑中有下游应用。当前的对象检测器通过紧密包围对象的轴向包围框来表示每个对象。然后，他们将目标检测减少到大量潜在目标边界框的图像分类。对于每个边界框，分类器确定图像内容是特定的对象还是背景。人体关键点检测属于目标检测的一个小分支，在很多虚拟应用场景中需要使用，比如说姿态识别、虚拟穿衣等应用领域。今天给大家推荐一个好用的人体关键点检测项目代码，并基于该代码进行一定的升级，使得提取的人体关键点可以独立显示在可视化
最近为了安装pytorch3d，折腾了两天，足足两天！要注意，安装pytorch3d之前，必须先安装pytorchtorchvisionPytorch3d官方 是建议用condainstall的方式来安装，也可以用pip来安装：pipinstallPyTorchtorchvision-cpytorch-nightly1.首先说一下MacOSM1芯片安装情况，刚开始使用的是：condainstallpytorch3d-cpytorch3d会安装完成，但是安装完以后执行.py文件跑程序时，会出现无法引用pytorch3d的问题，也尝试过用pipinstall pytorch3d，这种方式会安装成最
文章目录前言一、安装CUDA1、检查电脑是否支持CUDA2、下载并安装CUDA3、下载并安装cuDNN二、安装Pytorch1、安装Anaconda2、切换清华镜像源3、创建环境并激活4、输入Pytorch安装命令5、测试三、在Pycharm上使用搭建好的环境参考文章前言本人纯python小白，第一次使用Pycharm、第一次使用GPU版Pytorch。因为在环境搭建的过程中踩过不少坑，所以以此文记录详细且正确的GPU版Pytorch环境搭建过程，同时包括在Pycharm上使用Pytorch的教程（Anaconda环境）。希望此文对读者有帮助！一、安装CUDA1、检查电脑是否支持CUDA因为C
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**1.第一个例子**torch.flatten(x)等于torch.flatten(x,0)，默认将张量拉成一维的向量，也就是说从第一维开始平坦化，也就是开始整合。torch.flatten(x,1)代表从第二维开始平坦化。torch.flatten(x,0,1)代表在第一维和第二维之间平坦化。代码示例：这里的tensor有batch，就按照有的来，直接从0开始数tensor的第几维，batch就是第0维。**2.第二个例子**具体解释torch.flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)input:一个tensor，即要被“推平”的tensor。start_
**1.第一个例子**torch.flatten(x)等于torch.flatten(x,0)，默认将张量拉成一维的向量，也就是说从第一维开始平坦化，也就是开始整合。torch.flatten(x,1)代表从第二维开始平坦化。torch.flatten(x,0,1)代表在第一维和第二维之间平坦化。代码示例：这里的tensor有batch，就按照有的来，直接从0开始数tensor的第几维，batch就是第0维。**2.第二个例子**具体解释torch.flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)input:一个tensor，即要被“推平”的tensor。start_
目录1--nn.Embedding()的用法2--实例展示：3--注意的问题1--nn.Embedding()的用法importtorch.nnasnnembedding=nn.Embedding(num_embeddings=10,embedding_dim=256)nn.Embedding()产生一个权重矩阵weight，其shape为（num_embeddings,embedding_dim），表示生成num_embeddings个具有embedding_dim大小的嵌入向量；输入input的形状shape为（batch_size,Seq_len），batch_size表示样本数（NLP
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出。最近抽出时间来亲身实践一下用PyTorch搭建一个简单的卷积神经网络进行图像分类。全流程主要分为数据读取与处理、网络设计、训练和测试四个部分。数据集处理数据集我采用的是UCMerced数据集，这是一个用于遥感图像分类的数据集，共21类，包含农场、飞机等，每类有100张图像，图像尺寸大小为256*256。我们按照训练集：测试集=3：1的比例对数据集进行分割，得到训练集图片1575张，测试集525张。然后分别对训练和测试数据的路径信息生成了txt文本。整理完后的数据集长
论文名称：DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1902.09212官方源码地址：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch在bilibili上的视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1bB4y1y7qP文章目录0前言1HRNet网络结构2预测结果（heatmap）的可视化3损失的计算4评价准则5其他5.1数据增强5.2注意输入图片
