前言：在安装前，如果自己的电脑名称里带中文，请先把自己的电脑重命名，切记不要带中文，否则可能会出错。说明：本人用这套是为了做深度学习，如果我们一样，可以看下去，不一样也有参考价值。本文不包括pycharm的安装教程！Anaconda主要是方便后续导包，装完Anaconda你可以拥有python、JupyterNotebook，不需要额外下载，且很多深度学习的教学都是用JupyterNotebook展示的。Pycharm也是非常流行的python编译器，我习惯用这个。正文：本文分为三部分：Anaconda下载、配置虚拟环境变量和pycharm新建项目。一、Anaconda下载1.首先到Anaco
最近看了一篇文章，里面介绍了自适应的激活函数，它可以使得网路收敛速度更快。文章：《Adaptiveactivationfunctionsaccelerateconvergenceindeep andphysics-informedneuralnetworks》激活函数是深度学习中至关重要的部分，我们在做深度学习的时候通常会利用激活函数增加网络的非线性能力，使其能够拟合更复杂的情况，比较熟悉的有ReLU，Tanh，Sigmoid等等，但是这些激活函数在某些情况下并不是最合适的，甚至会出现梯度消失或者梯度爆炸的情况，于是作者提出了自适应的激活函数，来加速网路收敛并且提高稳定性。简而言之，就是在激活
目录1 一、实验过程1.1 实验目的1.2 实验简介1.3 数据集的介绍1.4 一、LeNet5网络模型1.5 二、AlexNet网络模型1.6 三、ResNet50（残差网络）网络模型 二、实验代码导入实验所需要的库 参数配置数据预处理重新DataSet加载数据转为DataLoader函数可视化一批训练数据 构建模型搭建训练函数搭建测试函数实例化模型开始训练 开始测试参考文献 1 一、实验过程1.1 实验目的通过这个课程项目大，期望达到以下目的：1.了解如何对深度学习的图像数据集进行预处理操作。2.熟络深度学习训练模型的步骤流程、pytorch的使用。3.学习ResNet-
最近在复现yolov8的程序，特记录一下过程环境：ubuntu18.04+rosmelodic小知识：GPU并行计算能力高于CPU—B站UP主说的Ubuntu可以安装多个版本的CUDA。如果某个程序的Pyorch需要不同版本的CUDA，不必删除之前的CUDA，可以实现多版本的CUDA切换一、查看当前PyTorch使用的CUDA版本：python-c"importtorch;print(torch.version.cuda)"注意：sudoln-sflibcudnn.so.8.0.5libcudnn.so.81.需要进入conda环境2.进入conda环境命令：condaactivate****
Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch，含GPU、CPU版本详细安装过程1.下载Anaconda的安装包Anaconda安装：Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境，避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学，Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包
神经辐射场（NeuralRadianceFields）自2020年被提出以来，相关论文数量呈指数增长，不但成为了三维重建的重要分支方向，也逐渐作为自动驾驶重要工具活跃在研究前沿。NeRF这两年异军突起，主要因为它跳过了传统CV重建pipeline的特征点提取和匹配、对极几何与三角化、PnP加BundleAdjustment等步骤，甚至跳过mesh的重建、贴图和光追，直接从2D输入图像学习一个辐射场，然后从辐射场输出逼近真实照片的渲染图像。也就是说，让一个基于神经网络的隐式三维模型，去拟合指定视角下的2D图像，并使其兼具新视角合成和能力。NeRF的发展也和自动驾驶息息相关，具体体现在真实的场景重
1损失函数的作用损失函数是模型训练的基础，并且在大多数机器学习项目中，如果没有损失函数，就无法驱动模型做出正确的预测。通俗地说，损失函数是一种数学函数或表达式，用于衡量模型在某些数据集上的表现。损失函数在深度学习主要作用如下：衡量模型性能：损失函数用于评估模型的预测结果与真实结果之间的误差程度。较小的损失值表示模型的预测结果与真实结果更接近，反之则表示误差较大。因此，损失函数提供了一种度量模型性能的方式。参数优化：在训练机器学习和深度学习模型时，损失函数被用作优化算法的目标函数。通过最小化损失函数，可以调整模型的参数，使模型能够更好地逼近真实结果。反向传播：在深度学习中，通过反向传播算法计算损
语音识别语音识别是一种让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应文本或命令的高技术。它涉及信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等多个领域。近二十年来，语音识别技术取得了显著的进步，开始从实验室走向市场，预计未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。本教程将向您展示如何正确格式化音频数据集，然后在数据集上训练/测试音频分类器网络。首先，我们导入常用的torch包，例如torchaudio，可以按照网站上的说明进行安装。#Uncommentthelinecorrespondingtoyour"runtimety
InstantNeuralGraphicsPrimitiveswithaMultiresolutionHashEncoding具有多分辨率哈希编码的即时神经图形基元OverviewInstant-NGPbreaksNeRFtraininginto3pillarsandproposesimprovementstoeachtoenablereal-timetrainingofNeRFs.The3pillarsare:Instant-NGP将NeRF训练分为3个支柱，并提出改进建议，以实现NeRF的实时训练。三大支柱是：Animprovedtrainingandrenderingalgorithmv
目录1.如何自定义数据集：咱们以花朵数据集为例：任务1：读取txt文件中的路径和标签任务2：通过上面字典返回数据，分别把数据和标签都存在list里任务3：图像数据路径得完整任务4：把上面那几个事得写在一起,整合到一个类。任务5：数据预处理(transform)¶任务6：根据写好的classFlowerDataset(Dataset):来实例化咱们的dataloader任务7：用之前先试试，整个数据和标签对应下，看看对不对任务8：把做到的数据往模型里传2.构建损失函数和优化器 训练函数1.如何自定义数据集：1.数据和标签的目录结构先搞定(得知道到哪读数据)2.写好读取数据路径和标签路径的函
