目录1.Pytorch环境的配置及安装如何管理项目环境？如何看自己电脑cuda版本？安装Pytorch 2.Python编辑器的选择、安装及配置PyCharm PyCharm神器Jupyter（可交互） 3.Python学习中的两大法宝函数说明 实战操作总结4.Pycharm及Jupyter使用及对比如何在PyCharm中新建项目？Python控制台​编辑如何在Jupyter中新建项目？三种运行方式（PyCharm、PyCharm的Python控制台、JupyterNotebook）的适用场景：5.PyTorch加载数据初认识PyTorch读取数据涉及两个类：Dataset&Dataloade

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学完了深度学习的理论和框架，接下来就是实践啦！相信大家在实践的时候都会去找各种的项目，本文是kaggle上面的一个深度学习小项目，目的是实现人脸表情的分类。接下来我将具体讲解实现过程，相信你只要学了深度学习的理论知识，对pytorch框架有所了解，就能够看得懂。话不多说，开讲！深度学习首先要做的就是准备数据集，本项目的数据集可以直接从kaggle上面下载，附上链接（FER-2013数据集）。数据集由训练集和测试集组成，训练集包含28709张人脸图片，按照不同表情分为愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤，惊讶，中性七个类别，放在不同的文件夹中。测试集包含3589图片，也一样的分好类放在不同的文件夹中，其

这里整理一下平时所用的多模态数据集以备之用，主要分为多模态分类(情感分类，影视分类)多模态问答多模态匹配(检索)多模态生成后面会不断地去添加，也希望能够帮到其他人，欢迎大家补充。【0】.多模态以及其他方向如何入门或者查找数据集？看到评论区有很多小伙伴对多模态方面不知道怎么入门，不知道使用哪些数据集，最简单的方法是找一篇最近最新的相关方向的多模态论文，通过relatedwork可以了解这个方向的发展，通过experiment了解这个方向比较受欢迎的一些数据集。论文可以用google学术或者arxiv查，基本上能查到目前大部分的论文。https://www.aclweb.org/anthology

目录前言一.nn.Module1.1.nn.Parameter1.2.nn.functional1.3.nn.Module二.nn.Sequential三.nn.ModuleList三.nn.ModuleDict前言  在深度学习模型创建的时候，我们经常会碰到nn.Sequential,nn.ModuleList,nn.ModuleDict这三个东西，尤其是在迁移学习训练的时候经常碰到，他们到底是什么，怎么用的，使用的时候有哪些注意事项，通过这篇博文浅记一下。一.nn.Module  在介绍这三个容器之前，我们需要先知道什么是Module。我们在创建模型的时候几乎所有的模型都是继承于这个类。他

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文章目录前言一、深度学习超参数num_epochs的含义二、next函数从迭代器取值时，返回Ellipsistorch中dataloader函数的作用dataloader的参数列表torch.optim.SGD函数nn.MSELoss总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：ChatGPT作为一款搜索软件，实际体验非常棒，能够迅速返回你想要的查找结果，给出具体代码实例，并作详细的解释。最关键的是，没有那些令人汗颜的广告和复制粘贴营销号，体感已经薄纱了某度和某dn。本文仅记录ChatGPT的提问记录，用做知识点笔记。具体访问C

作为一名机器学习|深度学习的博主，想和大家分享几本深度学习的书籍，让大家更快的入手深度学习，成为AI达人！今天给大家介绍的是：《Python深度学习基于Pytorch》文章目录一、背景二、内容简介三、新版特色四、作者介绍五、目录一、背景在人工智能时代，如何尽快掌握人工智能的核心—深度学习呢？相信这是每个欲进入此领域的人面临的主要问题。目前，深度学习框架很多，如TensorFlow、PyTorch、Keras、FastAI、CNTK等。面对众多的深度学习框架，初学者应如何选择？哪个框架既易于上手，又在工业界有广泛应用？毫无疑问，PyTorch是不二之选。一方面，PyTorch天然与Python结

作为一名机器学习|深度学习的博主，想和大家分享几本深度学习的书籍，让大家更快的入手深度学习，成为AI达人！今天给大家介绍的是：《Python深度学习基于Pytorch》文章目录一、背景二、内容简介三、新版特色四、作者介绍五、目录一、背景在人工智能时代，如何尽快掌握人工智能的核心—深度学习呢？相信这是每个欲进入此领域的人面临的主要问题。目前，深度学习框架很多，如TensorFlow、PyTorch、Keras、FastAI、CNTK等。面对众多的深度学习框架，初学者应如何选择？哪个框架既易于上手，又在工业界有广泛应用？毫无疑问，PyTorch是不二之选。一方面，PyTorch天然与Python结

mmdet3d在处理waymodataset的时候，3D/2Dgtbox,pointcloud等数据进行了非常多的坐标系转换。本身waymo的坐标系也有不少。写这篇文章的motivation主要是，自己在处理3Dpoint投影到2Dimage的过程中产生了两个问题：枚举egocentric3D点投到5个相机的时候，发现覆盖范围是歪的，frontcamera没有正对前方；别人的方法如CMKD，BEVrange都是正的使用同样的投影矩阵，将3Dgtbox的center投到相机时，pixel坐标和waymo给的projectedlaserlabel中的坐标不一致。最后1是因为u,v弄反了，2是因为w

查看pytorch版本所遇到的问题如何下载pytorch首先确定自己的nvidia的版本查看是否有下载成功pytorch查找相应的pytorch的版本为什么vscode当中不能显示torch相应的学习链接所遇到的问题在学习的过程当中发现在vscode当中使用不了torch,但是我是已经在anacoda当中已经成功下载了torch的,所以在这里进行一个学习的记录如何下载pytorch首先大家可以查看一下如何下载anaconda,所以大家如果还没有下载到anaconda的可以自己进行一个查找首先确定自己的nvidia的版本首先打开任务管理器选择性能首先查找AnacondaPrompt输入如下指令,