RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggered问题描述解决思路发现问题：总结问题描述当我在调试模型的时候，出现了如下的问题/opt/conda/conda-bld/pytorch_1656352465323/work/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:91:operator():block:[5,0,0],thread:[63,0,0]Assertion`index>=-sizes[i]&&index通过提示信息可以知道是个数组越界的问题。但是如图一中第二行话所说这个问题可能并不出在提示的代码段
先创建一个tensor>>>importtorch>>>a=torch.rand(1,4,3) >>>print(a) tensor([[[0.0132,0.7809,0.0468], [0.2689,0.6871,0.2538], [0.7656,0.5300,0.2499], [0.2500,0.4967,0.0685]]]) 分类进行reshape操作时，假如第二维代表类别，直接reshape使得数据对应结果会错>>>b=a.reshape(-1,4)>>>print(b) tensor([[0.0132,0.7809,0.0468,0.2689],
最近在矩池云的的TeslaK80机子上跑MMYOLO，跟着MMYOLO官方文档《自定义数据集标注+训练+测试+部署全流程》操作到“2.1.1软件或者算法辅助”时，利用预训练模型+官方脚本去辅助标注时，一按下回车就报错：报错信息AssertionErrorTorchnotcompiledwithCUDAenabled报错信息分析说的是torch编译的时候CUDA不可用但是服务器已经预装有pytorch和cuda了，我分别用nvidia-smi和nvcc-V都可以查到CUDA的版本本机配置如下：但是我在ipython中查看torch.cuda.is_available()返回结果是false，报错
Anaconda+PyCharm+PyTorch（GPU）+虚拟环境声明一、安装Anaconda二、安装PyCharm三、创建虚拟环境并安装PyTorch四、关联虚拟环境五、致谢声明感谢姜小敏同学对我的支持、鼓励和鞭策！默认你的电脑上已经装有GPU，如果没有GPU，可以正常的进行各种下载安装操作，但是最终结果会有所不同。一、安装Anaconda首先，进入Anaconda官网，单击Download按钮，稍微等待即可下载安装包。下载好之后，双击打开安装包，进行一系列安装操作。建议安装路径全英文，并且一定要记住安装地址。此处不勾选第二项，因此之后需要人为配置环境变量。没啥用，不用勾选，就是跳出两个打
如果觉得文章还行，能点个赞嘛？您的点赞是我更新的动力！！目录SAM的demo源码使用结合SAM，进行人机交互ui使用的案例介绍：最近新发现的，可以利用这个模型，进行一个简单的UI使用，效果如下：labelimg结合SAM实现半自动标注软件SAM的demo源码使用首先说明这个链接里面的代码是关于demo的，目前还不能训练。原仓库https://github.com/facebookresearch/segment-anything我们都知道在CV领域比较重要的处理图像的几个方向有：识别，测量（标定），三维物体重建等。识别是最基础也是最重要的，那么分割在识别里面更是重中之重，所以这个大模型分割真的
目录简介torch.nn.init.xavier_uniform_()语法作用举例参考结语简介Hello！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础+多做笔记+多敲代码+多思考+学好英语！ 唯有努力💪 本文仅记录自己感兴趣的内容torch.nn.init.xavier_uniform_()语法torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor,gain=1.0)作用根据了解训练深度
一、报错信息之前写代码时碰到了这样一个错误：RuntimeError:Expectedtohavefinishedreductionintheprioriterationbeforestartinganewone.Thiserrorindicatesthatyourmodulehasparametersthatwerenotusedinproducingloss.Youcanenableunusedparameterdetectionby(1)passingthekeywordargumentfind_unused_parameters=Truetotorch.nn.parallel.Dist
前言本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了多种数据预处理方法，损失函数参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets,使用了ArcFaceLoss，ArcFaceloss：AdditiveAngularMarginLoss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。源码地址：VoiceprintRecognition-Pytorch（V1)使用环境：Python3.7PaddlePaddle1.10.2模型下载模型预处理方法数据集类别数量分
目录前言一、准备工作1.pcdet整体架构2.pcdet数据流3.kitti_dataset.py理解二、自定义数据集类的编写(参考kitti_dataset.py进行修改)三、修改eval部分四、可视化总结前言使用OpenPCDet框架训练自己的点云数据并进行可视化，涉及到以下四个方面：1.准备工作2.修改dataset进行训练3.修改评估代码4.可视化一、准备工作1.pcdet整体架构共分为data pcdet、models、ops、tools、utils几个部分data:存放数据pcdet文件夹：datasets，models，ops，utils，configdatasets（文件夹）：
文章目录前言1、前期准备2、PC端环境配置2.1创建虚拟环境2.2依赖库安装2.3其他库安装3、虚拟端环境配置3.1安装Ubuntu系统3.2下载并安装anaconda3.3创建py36虚拟环境4、虚拟端安装RKNN-Toolkit4.1下载RKNN-Toolkit4.2安装RKNN-Toolkit4.3验证环境是否正确前言 RKNN支持许多框架训练的模型，但由于本人目前主要使用pytorch框架来训练模型，因此该部署教程是以Pytorch模型部署过程为例进行说明，后面再继续补充ONNX模型部署过程。1、前期准备 首先根据下表，确定RKNNToolkit以及Pytorch的版本。 由于P
