文章目录1.确定操作系统及cuda版本2.确定pythonpytorchcuda之间的版本是否兼容3.创建基础的python虚拟环境4.安装pytorch5.总结提醒1.确定操作系统及cuda版本前置知识：安装好annaconda或者miniconda进行python虚拟环境管理，建议miniconda。（好处是你可以在一台主机上安装多个互不影响的python虚拟环境，然后在运行项目1时激活其对应的python虚拟环境1，在运行项目2时激活其对应的python虚拟环境2）。当然如果你是100%小白，先不管这些也问题不大，但我强烈建议你花点时间学一下，毕竟大概最多一个月后你还是要学的。确认操作系

0.计算板子准备系统：Ubuntu18.04镜像：4.5.1之后cuda：10.2（镜像自带）opencv：4之后，3调用摄像头会有问题python：3.6.9torch：1.6之后1.镜像准备所有内容在网盘链接中链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ev0h7RQQG353HLwj6NoTcg?pwd=gzdx提取码：gzdx–来自百度网盘超级会员V6的分享最好使用的是4.5.1后的程序包首先将sd卡放在读卡器中使用对sd卡进行格式化，一切按照默认即可格式化后，使用将镜像文件写入到sd卡中这样系统就建立好了2.系统换源首先换掉apt源，确认一点，nano是arm架构，

windows安装配置pytorch+vscode环境学习路径环境配置目标环境需求递归软件安装调试与配置：学习路径环境配置目标为机器学习项目服务-项目需要pytorch库适应自己的编程习惯-惯用vscode，我已经安装了python插件环境需求递归github项目：ConvLSTM_pytorch->需要pytorch库pyTorch环境->需要cuda（有GPU情况下）&condaCUDA（无需手动安装）GPU为外接10603G（穷）电脑上安装的是Py3.10（实际上不需要，后面会在虚拟环境中重新安装）所以应该选择pytorch-1.12.1-py3.10-cuda11.6的版本（此处版本考

下面是使用Docker搭建yolov5开发环境的详细步骤：1.安装Docker如果你的电脑上还没有安装Docker，可以按照Docker官网的说明进行安装。2.下载yolov5代码在开始之前，需要先将yolov5的代码下载到本地。可以使用以下命令将代码克隆到本地：gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov5.git3.构建Docker镜像在yolov5的代码目录下，有一个Dockerfile文件，我们可以使用它来构建一个yolov5的Docker镜像。在终端中进入yolov5的代码目录，然后执行以下命令：dockerbuild-tyolov5.这会

python+TensorFlow实现人脸识别智能小程序的项目（包含TensorFlow版本与Pytorch版本）（一）一：TensorFlow基础知识内容部分（简明扼要，快速适应）1、下载Cifar10数据集，并进行解压缩处理2、将Cifar10数据集利用OpenCV转换成数据图像保存在对应类别的目录下3、将本地Cifar10图像数据打包成TF-Record的格式4、将本地Cifar10图像数据打包成TF-Record的格式并写入宽、高数据5、TensorFlow有关的数据加载读取方式1、读取文件地址列表以及对应的标签列表数据2、读取csv格式类的文件名列表数据形式如下：3、读取本地图像路径

对应视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY/文章目录1.说说Python2.说说Python与库3.说说PyTorch、Tensorflow4.Anaconda-安装Python5.pip与conda6.PyCharm这个教程不同于我之前的教程，这个教程是为了带大家去安装，配置PyTorch深度学习环境。当然更重要的是带大家理清一些软件之间的关系，不然如果直接上手安装，你也许会感到困惑：这个软件是干什么的？我为什么要这么做？1.说说PythonPython，这个字眼，相信很多人都听过，看过。（漫天的广告，我就不信你们没看过。）Pytho

PyTorch库介绍PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建深度学习神经网络。它主要由两个部分组成：一个是PyTorchTensor库，提供了类似于NumPy的数组操作，但是支持GPU加速；另一个是PyTorch的自动微分系统，能够自动计算神经网络中的反向传播算法。PyTorch是一个开源的深度学习框架，它的设计理念是简洁易懂、动态的计算图和易于使用。这使得PyTorch成为了学术界和工业界的热门选择。以下是PyTorch库的一些主要特性：动态计算图：PyTorch中的计算图是即时构建的。与TensorFlow等静态计算图的框架不同，PyTorch允许在运行时动态定义神经网络

01、实例：DIEN模拟兴趣演化的序列网络深度兴趣演化网络(DeepInterestEvolutionNetwork,DIEN)是阿里巴巴团队在2018年推出的另一力作,比DIN多了一个Evolution,即演化的概念。在DIEN模型结构上比DIN复杂许多,但大家丝毫不用担心,我们将DIEN拆解开来详细地说明。首先来看从DIEN论文中截下的模型结构图,如图1所示。■图1DIEN模型结构全图这张图初看之下很复杂,但可从简单到难一点点来说明。首先最后输出往前一段的截图如图2所示。■图2DIEN模型结构局部图(1)这部分很简单,是一个MLP,下面一些箭头表示经过处理的向量。这些向量会经一个拼接层拼接

步骤：1、安装显卡驱动；2、安装CUDA；3、安装CUDNN；4、安装Conda；5、安装Pytorch。一、系统和硬件信息1、Ubuntu20.042、显卡：1050Ti二、安装显卡驱动（已经安装的可以跳过）1、通过“附加驱动”应用安装 选择一个推荐的驱动，安装即可。2、自动安装sudoubuntu-driversautoinstall 3、手动安装手动安装之前要知道自己的显卡型号和推荐的驱动型号。查看显卡型号：ubuntu-driversdevices 手动安装驱动（以1050Ti为例）sudoaptinstallnvidia-driver-5154、检查安装在终端输入nvidia-smi

YOLO系列目标检测算法目录-文章链接YOLO系列目标检测算法总结对比-文章链接YOLOv1-文章链接YOLOv2-文章链接YOLOv3-文章链接YOLOv4-文章链接Scaled-YOLOv4-文章链接YOLOv5-文章链接YOLOv6-文章链接YOLOv7-文章链接PP-YOLO-文章链接PP-YOLOv2-文章链接YOLOR-文章链接YOLOS-文章链接YOLOX-文章链接PP-YOLOE-文章链接本文总结：Backbone设计：多分支比单分支性能好但耗时增加，借鉴RepVGG思路提出EfficientRep。对于小型模型，训练部分使用RepBlock，推理时合并多分支为RepConv。