目录1、目的2、心理准备3、IDE的选择4、AI框架的选择5、安装环境6、总结 最近没怎么写游戏了，一直在写python，是因为我对深度学习感兴趣，想学习一下，同时也觉得AI是未来，所以去学习了一段时间。1、目的AI和游戏的结合是强化学习，强化学习是
（补档）（自用留存）(有问题欢迎互相交流)一、安装Anaconda官网链接（默认新版）：Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform官网老版本：Indexof/(anaconda.com)老版本同时显示对应Python版本：Oldpackagelists—Anacondadocumentation国内镜像：Indexof/anaconda/archive/|北京外国语大学开源软件镜像站|BFSUOpenSourceMirror纯点next，记得勾选“”选择PATH加入路径“” 安装完，点开开始菜单，打开AnacondaPrompt，有显示b
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录文章目录前言一、如何查看自己的pytorch和cuda版本？二、安装mmcv-full1.进入MMCV官网总结前言 因为mmcv-full版本与pytorch和cuda版本不匹配，导致mmcv-full安装失败。一、如何查看自己的pytorch和cuda版本？ 首先打开Anaconda3，进入自己的python环境，查看pytorch和cuda版本。代码如下（示例）：activatepython(自己的python环境名称)输入pythontorchcuda二、安装mmcv-full1.进入MMCV官网网址：mir
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录文章目录前言一、如何查看自己的pytorch和cuda版本？二、安装mmcv-full1.进入MMCV官网总结前言 因为mmcv-full版本与pytorch和cuda版本不匹配，导致mmcv-full安装失败。一、如何查看自己的pytorch和cuda版本？ 首先打开Anaconda3，进入自己的python环境，查看pytorch和cuda版本。代码如下（示例）：activatepython(自己的python环境名称)输入pythontorchcuda二、安装mmcv-full1.进入MMCV官网网址：mir
本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052这是目录张量计算张量的属性和方法，如何使用它们来获取或修改张量的信息和形状张量之间的运算和广播机制，如何使用torch.add(),torch.sub(),torch.mul(),torch.div()等函数或者运算符来实现张量与numpy数组之间的互相转换和共享内存机制自动求导什么是计算图，如何使用.grad_fn属性来查看张量在计算图中的位置和函数什么是叶子节点和非叶子节点，如何使用.is_leaf属性来判断张量是否为叶子节点什么是梯度累加机制，如何使用.zero_gr
本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052这是目录张量计算张量的属性和方法，如何使用它们来获取或修改张量的信息和形状张量之间的运算和广播机制，如何使用torch.add(),torch.sub(),torch.mul(),torch.div()等函数或者运算符来实现张量与numpy数组之间的互相转换和共享内存机制自动求导什么是计算图，如何使用.grad_fn属性来查看张量在计算图中的位置和函数什么是叶子节点和非叶子节点，如何使用.is_leaf属性来判断张量是否为叶子节点什么是梯度累加机制，如何使用.zero_gr
OpenPCDet安装及其3D检测算法实现前言一、配置环境1.1验证cmake版本(3.13)1.2验证cuda、cudnn版本(10.2)1.3确定python(3.7)、pytorch版本二、安装spconv2.1创建虚拟环境2.2安装spconv2.2.1找个文件夹，开始安装spconv1.2:2.2.2spconv项目中的third_party对应的目录中有三个文件夹是空的，删除了进行更换;2.2.3编译安装spconvv1.22.2.4安装：2.2.5验证是否安装成功三、安装Openpcdet四、复现demo(以pointpillar算法为例)4.1下载pointpillar的预训练
OpenPCDet安装及其3D检测算法实现前言一、配置环境1.1验证cmake版本(3.13)1.2验证cuda、cudnn版本(10.2)1.3确定python(3.7)、pytorch版本二、安装spconv2.1创建虚拟环境2.2安装spconv2.2.1找个文件夹，开始安装spconv1.2:2.2.2spconv项目中的third_party对应的目录中有三个文件夹是空的，删除了进行更换;2.2.3编译安装spconvv1.22.2.4安装：2.2.5验证是否安装成功三、安装Openpcdet四、复现demo(以pointpillar算法为例)4.1下载pointpillar的预训练
GAN介绍理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成，即一个生成器和一个判别器，它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪声，并试图从中生成一些类似于输出的分布。生成器总是试图创建与真实分布没有区别的分布。也就是说，伪造的输出看起来应该是真实的图像。然而，如果没有显式训练或标注，那么生成器将无法判别真实的图像，并且其唯一的来源就是随机浮点数的张量。之后，GAN将在博弈中引入另一个参与者，即判别器。判别器仅负责通知生成器其生成的输出看起来不像真实图像，以便生成器更改其生成图像的方式以使判别器确信它是真实图像。但是判别器总是可以告诉生成器其生成的图像不是真实的，因为
