目录一：工具准备二：Anaconda安装及环境配置2.1Anaconda安装2.2注意点： 2.3 环境搭建 2.4确认环境是否搭建成功 三：pycharm安装及基础设置3.1Pycharm安装 3.2pycharm设置3.21环境设置3.22 其他设置一：工具准备Anaconda：是一个开源的Python发行版本，其中包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。【Anaconda下载】PyCharm：PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。【PyCharm下载】jdk：是Java开发工具包，里面包含了Java
环境与报错使用Pycharm创建新环境后，可能会使用pip/conda等安装一下包，但是会出现如下或类似如下报错：无法将“pip”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。所在位置行:1字符:1本文所用pip版本为21.2.2，pycharm版本为2021.3。本文所述方法原则上适用于任何版本pycharm与任何版本pip/conda等类似报错。解决方案通常出现这种情况是因为cmd（终端）无法识别pip指令，环境变量中缺失pip程序路径，因此需要手动将pip所在路径添加到环境变量。1.确保环境中包含pip通常情况下，配
环境与报错使用Pycharm创建新环境后，可能会使用pip/conda等安装一下包，但是会出现如下或类似如下报错：无法将“pip”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。所在位置行:1字符:1本文所用pip版本为21.2.2，pycharm版本为2021.3。本文所述方法原则上适用于任何版本pycharm与任何版本pip/conda等类似报错。解决方案通常出现这种情况是因为cmd（终端）无法识别pip指令，环境变量中缺失pip程序路径，因此需要手动将pip所在路径添加到环境变量。1.确保环境中包含pip通常情况下，配
在python或者Colab运行咱们程序时候可能报错RuntimeError:viewsizeisnotcompatiblewithinputtensor’ssizeandstride(atleastonedimensionspansacrosstwocontiguoussubspaces).Use.reshape(…)instead.这里浅浅记录一下~~~（每次改完过一段时间又忘记了，我觉得有必要给它记个笔记，以供自己后面复习）报错代码如图：根据报错的上方找到代码具体出错位置出现这个原因主要就是因为view()需要Tensor中的元素地址是连续的，因为可能出现Tensor不连续的情况，所以修
在python或者Colab运行咱们程序时候可能报错RuntimeError:viewsizeisnotcompatiblewithinputtensor’ssizeandstride(atleastonedimensionspansacrosstwocontiguoussubspaces).Use.reshape(…)instead.这里浅浅记录一下~~~（每次改完过一段时间又忘记了，我觉得有必要给它记个笔记，以供自己后面复习）报错代码如图：根据报错的上方找到代码具体出错位置出现这个原因主要就是因为view()需要Tensor中的元素地址是连续的，因为可能出现Tensor不连续的情况，所以修
参加比赛真的可以学到好多好多的东西，也是因为一次比赛，我接触到了模型训练，刚开始我采用openmv进行训练，效果很拉跨，接着通过查找一些资料，我发现了yolo，这个用来做目标检测效果很好，然后我就开始尝试，摸爬滚打好几天，最后终于成功了，网上的教程真的很不全，所以我想写一篇博客记录一下我这几天学习的过程。我写下这篇博客第一是为了记录我自己的学习生活。第二是为了让我的学弟学妹在学习以及正在学习模型训练的你能够少走一些弯路。文章目录前言一、前提准备二、环境配置1.安装anaconda3.安装pytorch三、项目环境配置1.下载yolov5官方项目2.配置模型训练环境四、自制数据集训练自己的模型1
参加比赛真的可以学到好多好多的东西，也是因为一次比赛，我接触到了模型训练，刚开始我采用openmv进行训练，效果很拉跨，接着通过查找一些资料，我发现了yolo，这个用来做目标检测效果很好，然后我就开始尝试，摸爬滚打好几天，最后终于成功了，网上的教程真的很不全，所以我想写一篇博客记录一下我这几天学习的过程。我写下这篇博客第一是为了记录我自己的学习生活。第二是为了让我的学弟学妹在学习以及正在学习模型训练的你能够少走一些弯路。文章目录前言一、前提准备二、环境配置1.安装anaconda3.安装pytorch三、项目环境配置1.下载yolov5官方项目2.配置模型训练环境四、自制数据集训练自己的模型1
你在服务器上跑过代码吗？哇~你跑过！是啥样的...每回见别人跑都会问并且羡慕会在大服务器上跑代码的哈哈哈在研究生刚开学前还甚至不知道什么是服务器，更是无法想象在除了自己能看得见摸得着的电脑屏幕之外跑代码的样子。直到有天开会自己坐在了一个大大的“黑箱子”旁边才知道这就是所谓的实验室服务器哇，这不就是加大版的台式电脑的主机嘛~在犹豫和观摩了好久之后终于决定自己在实验室服务器上跑一次代码，因为自己是完全没有概念，所以搜了很多很多，有时候一口气打开二三十个搜索框才找到自己想要的答案，但是也很零散，所以决定记录一个自己从申请服务器账号到代码成功跑起来的全过程，见证成长同时希望帮助到你！正文ing首先，找
你在服务器上跑过代码吗？哇~你跑过！是啥样的...每回见别人跑都会问并且羡慕会在大服务器上跑代码的哈哈哈在研究生刚开学前还甚至不知道什么是服务器，更是无法想象在除了自己能看得见摸得着的电脑屏幕之外跑代码的样子。直到有天开会自己坐在了一个大大的“黑箱子”旁边才知道这就是所谓的实验室服务器哇，这不就是加大版的台式电脑的主机嘛~在犹豫和观摩了好久之后终于决定自己在实验室服务器上跑一次代码，因为自己是完全没有概念，所以搜了很多很多，有时候一口气打开二三十个搜索框才找到自己想要的答案，但是也很零散，所以决定记录一个自己从申请服务器账号到代码成功跑起来的全过程，见证成长同时希望帮助到你！正文ing首先，找
最近OpenAI宣布ChatGPT将很快推出他们的API。虽然我们不知道这需要多长时间，但这之前我们可以熟悉下OpenAIAPI，快速开发自己的AI应用！通过今天学习OpenAIAPI，你将能够访问OpenAI的强大模型，例如用于自然语言的GPT-3、用于将自然语言翻译为代码的Codex以及用于创建和编辑原始图像的DALL-E。这篇文章的例子将用Pyhon编写。生成API密钥在我们开始使用OpenAIAPI之前，我们需要登录我们的OpenAI帐户并生成我们的API密钥。这里要注意，OpenAI不会在生成API密钥后再次显示它，因此请及时复制你的API密钥并保存。我将创建一个名为OPENAI_A
