文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。一，张量的基本操作二，维度变换2.1，squeezevsunsqueeze维度增减2.2，transposevspermute维度交换三，索引切片3.1，规则索引切片方式3.2，gather和torch.index_select算子四，合并分割4.1，torch.cat和torch.stack4.2，torch.split和torch.chunk五，卷积相关算子5.1，上采样方法总结5.2，F.interpolate采样函数5.3，nn.ConvTranspose2d反卷积参考资料授人以鱼不如授人以渔，原汁
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首先说明本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu查看自己安装的CUDAnvcc-V这里我提供一个安装tensorflow时所用的CUDA对应表 安装cuDNN时版本一定要对应正确 安装完CUDA时要改一下环境变量 只用添加这个就好，其他三个CUDA会自动为你添加 我的是cuda-11.2但是官网没有配套的，直接就挑自己喜欢的下就行StartLocally|PyTorch 这里强调：千万不要相信在其他网站上的下载命令。有可能你下载的就是
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前面介绍了model的字段属性，字段类型，这篇笔记介绍一下model的Meta选项。这个选项提供了一些参数，比如排序（ordering），表名（db_table）等。但这都不是必需的，都是作为可选项，主要是为使用者提供方便的、自定义的一些用法。以下是本次笔记的目录列表：db_tableget_latest_bymanagedordering1、db_table一般如果我们创建model的时候不指定表名，系统在makemigration和migrate的时候会默认给我们添加表名。规则是：app_name+"_"+model_name的小写。比如一个model为TestTableName，放在bl
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前面介绍了model的字段属性，字段类型，这篇笔记介绍一下model的Meta选项。这个选项提供了一些参数，比如排序（ordering），表名（db_table）等。但这都不是必需的，都是作为可选项，主要是为使用者提供方便的、自定义的一些用法。以下是本次笔记的目录列表：db_tableget_latest_bymanagedordering1、db_table一般如果我们创建model的时候不指定表名，系统在makemigration和migrate的时候会默认给我们添加表名。规则是：app_name+"_"+model_name的小写。比如一个model为TestTableName，放在bl
自定义事件tips推荐始终使用kebab-case的事件名。（v-on会将事件名自动转换为小写，避免匹配不到）changeData×change-data√自定义组件的v-model用法：父组件定义数据源（不需要定义修改数据的方法），在子组件标签上通过v-model="data"进行传递默认传递的属性名是value,事件名为input。可以在子组件中配置model选项重命名属性名和事件名子组件props接受名称为value的属性（固定名）,通过$emit("input",payload)在子组件即可修改数据，形成双向绑定//父组件我是dad{{dadData}}importSonfrom"./
自定义事件tips推荐始终使用kebab-case的事件名。（v-on会将事件名自动转换为小写，避免匹配不到）changeData×change-data√自定义组件的v-model用法：父组件定义数据源（不需要定义修改数据的方法），在子组件标签上通过v-model="data"进行传递默认传递的属性名是value,事件名为input。可以在子组件中配置model选项重命名属性名和事件名子组件props接受名称为value的属性（固定名）,通过$emit("input",payload)在子组件即可修改数据，形成双向绑定//父组件我是dad{{dadData}}importSonfrom"./
