文章目录Pytorch模型自定义数据集训练流程1、任务描述2、导入各种需要用到的包3、分割数据集4、将数据转成pytorch标准的DataLoader输入格式5、导入预训练模型，并修改分类层6、开始模型训练7、利用训好的模型做预测Pytorch模型自定义数据集训练流程我们以kaggle竞赛中的猫狗大战数据集为例搭建Pytorch自定义数据集模型训练的完整流程。1、任务描述Catsvs.Dogs（猫狗大战）数据集是Kaggle大数据竞赛某一年的一道赛题，利用给定的数据集，用算法实现猫和狗的识别。其中包含了训练集和测试集，训练集中猫和狗的图片数量都是12500张且按顺序排序，测试集中猫和狗混合乱序
本专栏包含了“基于区块链与IPFS的数据共享系统”的全部源码与从0开始的搭建视频（订阅专栏后请站内私信）、搭建教程与系统设计分析。对专栏内文章有疑问可以评论，一般一天内回复。演示视频：Bilibili需要注意：不含任何形式的私下一对一答疑。订阅专栏后没有获取源码前可以私信退款，但是需要扣除手续费与税84元。订阅《Fabric项目学习笔记》的用户可以免费在群内获取此项目区块链部分源码当前专栏已完结。读者购买专栏则认为已认可上述规则欢迎订阅本专栏！
一.前言说到Unity的shader，和我们熟悉的C,C++，C#，java等语言不同，C++等语言是属于CPU编程，语法几乎和我们的英语语法很接近了，理解和学习起来很方便。但是Shader使用的是HLSL，GLSL或者CG语言，他们是属于GPU编程的，很多语法结构并不符合我们传统的计算机语言的认知，初学者可能感觉很蹩脚。事实上，哪怕是很多中高级开发者，编写shader也不是很顺手，需要边写，边查阅资料。因此应运而生了shader的可视化编辑器，其实可视化编辑器最早在虚幻引擎unreal中就得到了应用，包括蓝图，材质编辑器，行为树编辑器等。而Unity引擎这边，也出现了对应的shader编辑器
文章大纲实现效果项目架构前端前端代码样例前端实时展示检测结果后端Django框架搭建与代码说明发送端：目标检测结果发送websocket参考文献与学习路径实现效果访问：http://127.0.0.1:8000/ObjectDetection/ObjectDetection1/先看下效果：两个摄像头实时展示之后更新了效果，打算加上检测结果和FPS，结果加上FPS实测了一下，好家伙一秒30-40帧都行在我的3060上，这是python写的前后端实时检测你敢信，还两个摄像头机位。这都没有做太多优化。就是程序磊砖，硬上。
目录前言正文从dockerhub下载镜像创建容器并运行更新容器*安装python*安装anaconda安装pytorch参考文献：前言此文不需要前言，请从正文开始开始搭建正文默认大家都是有一定docker基础的，没有的话建议去花个20分钟学一下基础知识。相对于配置cuda来说，我觉得pytorch还是更简单一些。因此这里以官方的nvidia/cuda:10.2-cudnn8-runtime-ubuntu18.04为基础，构建pytorch深度学习环境。你可以根据自己的需求选择合适的版本，地址如下：cuda官方docker镜像地址，python可以选择官方纯净版，好处是小，坏处是什么都得自己配置
在以前Pytorch只有一种量化的方法，叫做“eagermodequnatization”，在量化我们自定定义模型时经常会产生奇怪的错误，并且很难解决。但是最近，PyTorch发布了一种称为“fx-graph-mode-qunatization”的方方法。在本文中我们将研究这个fx-graph-mode-qunatization”看看它能不能让我们的量化操作更容易，更稳定。本文将使用CIFAR10和一个自定义AlexNet模型，我对这个模型进行了小的修改以提高效率，最后就是因为模型和数据集都很小，所以CPU也可以跑起来。importosimportcv2importtimeimporttorc
文章目录概要版本：参考资料STM32CUBEAI安装CUBEAI模型支持LSTM模型转换注意事项模型转换模型应用1错误类型及代码2模型创建和初始化3获取输入输出数据变量4获取模型前馈输出模型应用小结小结概要STM32CUBEMX扩展包：X-CUBE-AI部署流程：模型转换、CUBEAI模型验证、CUBEAI模型应用。深度学习架构使用Pytorch模型，模型包括多个LSTM和全连接层（包含Dropout和激活函数层）。版本：STM32CUBEMX：6.8.1X-CUBE-AI：8.1.0（推荐该版本，对LSTM支持得到更新）ONNX：1.14.0参考资料遇到ERROR和BUG可到ST社区提问：S
ESP8266是一款适用于物联网和家庭自动化项目的Wi-Fi模块。ESP8266是一个10元人名币的Wi-Fi模块。它允许您像使用Arduino一样控制输入和输出，但它带有Wi-Fi。因此，它非常适合家庭自动化/物联网应用程序。将ESP8266与市场上的其他Wi-Fi解决方案进行比较，它是大多数“物联网”项目的绝佳选择！很容易看出它为什么如此受欢迎：它只需要几块钱，并且可以集成到高级项目中。ESP8266版本 ESP-12ENodeMCU引脚分配以下是ESP-12ENodeMCU套件引脚排列的快速概览： WeMosD1迷你引脚排列这是WemosD1Mini引脚： 可以使用ArduinoIDE对
文章目录C++库ctypes基础数据类型参数与返回值类型数组指针结构体类型回调函数工具函数示例ctypes是Python的外部函数，提供了与C兼容的类型，并允许调用DLL库中的函数。C++库要使函数能被Python调用，需要编译为动态库：#-fPIC使得位置独立#-shared代表这是动态库g++-fPIC-shared-olibTest.sotest.cpp为保证函数接口能被外部识别，需要导出为纯C的：#ifdef__cplusplusextern"C"{#endifvoid*callForTest(char*params);#ifdef__cplusplus};#endifctypes在p
交叉熵（CrossEntropy）是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常被用作损失函数，用来衡量模型预测的结果与真实结果之间的差距。设有两个概率分布p和q，p表示真实的分布，q表示模型预测的分布，交叉熵的定义如下：H(p,q)=−∑i=1npilog(qi)H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p_i\log(q_i)H(p,q)=−i=1∑npilog(qi)其中，pip_ipi表示真实分布中第i个事件发生的概率，qiq_iqi表示模型预测分布中第i个事件发生的概率。交叉熵越小，表示模型预测的结果与真实结果越接近，反之则越不接近。因
