前言在使用Pytorch训练模型时，用到python中的item()函数，如：train_loss+=loss.item()现对item()函数用法做出总结。item()函数的作用是从包含单个元素的张量中取出该元素值，并保持该元素的类型不变。,即：该元素为整形，则返回整形，该元素为浮点型，则返回浮点型。官网解释如下：Pytorch官网：https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html?highlight=item#torch.Tensor.item实验做个测试：importtorchx=torch.randn(2,2)print(x)print(x[0,
这里写目录标题一、PPO算法（1）简介（2）On-policy？（3）GAE（GeneralizedAdvantageEstimation)三、代码代码解析：一、PPO算法（1）简介PPO算法是一种强化学习中的策略梯度方法，它的全称是ProximalPolicyOptimization，即近端策略优化1。PPO算法的目标是在与环境交互采样数据后，使用随机梯度上升优化一个“替代”目标函数，从而改进策略。PPO算法的特点是可以进行多次的小批量更新，而不是像标准的策略梯度方法那样每个数据样本只进行一次梯度更新12。PPO算法有两种主要的变体：PPO-Penalty和PPO-Clip。PPO-Pena
将图结构转换矩阵数据转换为PyTorch支持的张量类型时，出现错误AttributeError:‘Tensor’objecthasnoattribute‘todense’实例来源于《PyTorch深度学习和图神经网络卷1》实例26：用图卷积神经网络为论文分类出错部分p284页原代码：#将数据转为张量，并分配运算资源adj=torch.FloatTensor(adj.todense())#节点间的关系features=torch.FloatTensor(features.todense())#节点自身的特征labels=torch.LongTensor(labels)#每个节点分类标签#划分数据
Datawhale干货 作者：崔腾松，Datawhale成员前言Meta开源万物可分割AI模型：segmentanythingmodel(SAM)。本文列举了一些资料，并从SAM的功能介绍、数据集、数据标注、图像分割方法介绍，研发思路以及对未来的展望来展开详细介绍。并综合了一些评价谈论，放眼当下和展望未来，给出了一些个人的想法和看法。资料论文地址1：https://arxiv.org/abs/2304.02643论文地址2：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/项目地址：https://github.co
Datawhale干货 作者：崔腾松，Datawhale成员前言Meta开源万物可分割AI模型：segmentanythingmodel(SAM)。本文列举了一些资料，并从SAM的功能介绍、数据集、数据标注、图像分割方法介绍，研发思路以及对未来的展望来展开详细介绍。并综合了一些评价谈论，放眼当下和展望未来，给出了一些个人的想法和看法。资料论文地址1：https://arxiv.org/abs/2304.02643论文地址2：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/项目地址：https://github.co
毕设需要，复现一下PointNet++的对象分类、零件分割和场景分割，找点灵感和思路，做个踩坑记录。下载代码https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch 我的运行环境是pytorch1.7+cuda11.0。训练 PointNet++代码能实现3D对象分类、对象零件分割和语义场景分割。对象分类 下载数据集ModelNet40，并存储在文件夹data/modelnet40_normal_resampled/。##e.g.,pointnet2_ssgwithoutnormalfeaturespythontrain_classif
毕设需要，复现一下PointNet++的对象分类、零件分割和场景分割，找点灵感和思路，做个踩坑记录。下载代码https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch 我的运行环境是pytorch1.7+cuda11.0。训练 PointNet++代码能实现3D对象分类、对象零件分割和语义场景分割。对象分类 下载数据集ModelNet40，并存储在文件夹data/modelnet40_normal_resampled/。##e.g.,pointnet2_ssgwithoutnormalfeaturespythontrain_classif
一.代码和数据集准备1.代码：使用b站up主霹雳吧啦Wz提供的代码：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_object_detection/faster_rcnn 2.数据集①PASCALVOC2012数据集下载地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar②自己的数据集按VOC数据集格式准备，因为只进行目标检测，按下图层级目录和文件夹命名即可。其中Anno
一.代码和数据集准备1.代码：使用b站up主霹雳吧啦Wz提供的代码：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_object_detection/faster_rcnn 2.数据集①PASCALVOC2012数据集下载地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar②自己的数据集按VOC数据集格式准备，因为只进行目标检测，按下图层级目录和文件夹命名即可。其中Anno
关键代码x=torch.randn(64,3,128,128)transform=transforms.Compose([transforms.Resize(64),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5],[0.5])])transform(x)原因在于x本就是Tensor类型的，有写了一次ToTensor()转换类型，因此会报错。解决办法删除transforms.ToTensor()或者修改x类型为其他类型
