目录说明单GPU/CPU情况多GPUDataParallelDistributedDataParallel1.使用torch.distributed.init_process_group初始化进程组2.使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel创建分布式并行模型3.创建对应的DistributedSampler和BatchSampler，制作dataloader4.使用torch.multiprocessing/torch.distributed.launch开始训练对BN层进行同步处理说明如果是单个GPU或CPU可通过torch.cuda.is_a

一修改思想目前yoloV7已经发布有一段时间了，其中yoloV7有一个关键点检测的分支pose，是一个姿态关键点的检测算法，其中有给出的数据，大家可以下载运行起来。由于实际项目需求，发现17个关键点是不能满足大家的需求的，这里我就稍作修改了一下，把关键点的数量修改为任意数量，并且添加目标检测多分类情况。二数据修改这里我是以车牌的关键点进行举例修改，所有关键点的数量为4个。修改的过程中需要做左右翻转，所以我的关键点翻转后，1和2交换，3和4交换，5和6交换，依次类推。1yaml文件修改设置关键点数量，修改关键点数量为4设置类别数量和类别标签数据制作训练标签制作#-nfs-阿拉伯车牌字符-沙特阿拉

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Yolov5训练指南—CoCo格式数据集1准备工作2将coco数据集转换为yolo数据集3训练参数定义4训练模型5预测1准备工作训练Yolo模型要准备的文件及文件格式如下：/trianing#根目录 /datasets#数据集目录（可以任意取名） /images /train /val /labels /train /val /yolov5先创建一个training文件夹mkdirtraining/在training文件夹下使用gitclone把yolov5克隆下来并安装依赖cdtraininggitcloneclonehttps://github.com/ultralyt

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前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。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：1.11.0PyG版本：2.1.0🌠『精品学习专栏导航帖』🐧【Matplotlib绘制图像目录】Python数据可视化之美🐧🎠【Pandas数据处理100例目录】Python数据分析玩转Excel表格数据🎠🐳最适合入门的100个深度学习实战项目🐳🐙【PyTo

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1.引例假设有一本字典，就一共只有10单词，每个单词有5个字母组成。每一页上只写一个单词，所以这10页纸上分别写了这10个单词。内如如下，[[a,p,p,l,e],#page0[g,r,e,e,n],#page1[s,m,a,l,l],#page2[w,a,t,c,h],#page3[b,a,s,i,c],#page4[e,n,j,o,y],#page5[c,l,a,s,s],#page6[e,m,b,e,d],#page7[h,a,p,p,y],#page8[p,l,a,t,e]#page9]我们假定这本字典叫embeding(10,5),这里的10和5即上面介绍的含义，10个单词，每个单词

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?该教程为改进进阶指南，属于《芒果书》?系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容?内容出品：CSDN博客独家更新@CSDN芒果汁没有芒果?本篇文章基于YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv7-Tiny系列：首发改进结合BiFPN结构的特征融合网络，网络融合更多有效特征，高效涨点、打造全新YOLOv7检测器。重点：???有不少同学已经反应有效涨点!!!?其他改进内容：CSDN原创YOLO进阶目录|《芒果改进YOLO进阶指南》推荐！插播一个，YOLOv7系列论文被CV顶会-CVPR2023收录，没记错的话，这应该是自Scaled_YOLOv4（