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
问题描述：在windows10系统的PyCharm中，使用Python3.10.7版本的Axes3D绘制三维图时,输出的图片是空白的。解决方法：将原来代码中：ax1=Axes3D(fig)更改为：ax1=Axes3D(fig,auto_add_to_figure=False)fig.add_axes(ax1)
1、查看cuda是否可用：torch.cuda.is_available()>>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()True2、查看GPU数量：torch.cuda.device_count()>>>torch.cuda.device_count()13、查看GPU型号，设备索引默认从0开始：torch.cuda.get_device_name(0)>>>torch.cuda.get_device_name(0)'NVIDIAT432GB'4、查看当前设备索引：torch.cuda.current_device()>>>torch.cuda.curr
文章目录前言一、注意事项1.查看电脑cuda版本2.CUDAToolkit与Pytorch版本对应3.Python与Pytorch版本对应二、python安装步骤1.安装Anaconda32.创建conda环境3.创建环境4.激活和删除环境5.在环境中安装python6.查看环境内容三、pytorch安装步骤1.conda2.pip四、pycharm安装步骤总结前言本人在安装python的过程中遇到很多困难，最终摸索出了python、pytorch、pycharm正确的安装步骤。在这里总结一下，大家可以参考、参考。一、注意事项安装python等内容，首先要选好安装的版本。如果只使用python
1、保存模型保存整个模型torch.save(net,path)保存权重state_dict=net.state_dict()torch.save(state_dict,path)2、模型训练过程保存checkpoint={ "net":model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), "epoch":epoch }3、指定epoch恢复path_checkpoint="./models/checkpoint/ckpt_best_1.pth"#断点路径checkpoint=torch.load(path_chec
论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697官方源码（Pytorch实现）：GitHub-DingXiaoH/RepVGG:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain写这边博客也是为了做一个记录，如果有错误或者不足，请各位大佬提出。repvgg参考了博主：太阳花小绿豆的博客地址如下：(19条消息)RepVGG网络简介_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客在开始前简单说一下我的理解repvgg到底再做什么，我用简单的话来说就是设计了一个可融合的网络，在模型的推理的时候将含有多分支的模型转化为单分支的结构，加快推理的速度。 再论
