conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda install pytorch-cpu=0.4.1
conda install torchvision-cpu
python import torch torch.__version__ 显示版本号、不报错就说明安装成功了
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看了上一篇内容之后，相信对K近邻算法有了一个清晰的认识，今天的内容——手写数字识别是对上一篇内容的延续，这里也是为了自己能更熟练的掌握k-NN算法。 我们有大约2000个训练样本和1000个左右测试样本，训练样本所在的文件夹是trainingDigits，测试样本所在的文件夹是testDigits。文本文件中是0~9的数字，但是是用二值图表示出来的，如图…
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目标检测中衡量识别精度的指标是mAP（mean average precision）。多个类别物体检测中，每一个类别都可以根据recall和precision绘制一条曲线，AP就是该曲线下的面积，mAP是多个类别AP的平均值
https://blog.csdn.net/zhangpeterx/article/details/89175991 因为我一开始是直接在Pycharm里安装的tensorflow-gpu库，个人感觉应该是缺少了相关的库安装导致的。故我使用conda再次安装一下tensorflow-gpu， conda install tensorflow-gpu 然后…
PyTorch如何获得模型的计算量和参数量 在深度学习中，模型的计算量和参数量是两个重要的指标，可以帮助我们评估模型的复杂度和性能。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch来获得模型的计算量和参数量，并提供两个示例，分别是计算卷积神经网络的计算量和参数量。 计算卷积神经网络的计算量和参数量 以下是一个示例，展示如何计算卷积神经网络的计算量和参数量。 imp…
接上篇：卷积神经网络对图片分类-上 5 池层（Pooling Layers） 池层通常用在卷积层之后，池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度，降低计算开销，控制过拟合。 如之前所说，一张28X28的输入图片，经过5X5的过滤器后会得到一个24X24的特征图像，继续简化这个24X24特征图像里的信息，只保留关键信息。需要加入一个池层： …
Windows下实现PyTorch环境搭建 在 Windows 系统下，我们可以通过 Anaconda 或 pip 来安装 PyTorch 环境。本文将详细讲解 Windows 下实现 PyTorch 环境搭建的完整攻略，并提供两个示例说明。 1. 使用 Anaconda 安装 PyTorch 在 Windows 系统下，我们可以使用 Anaconda 来安…
KNN简介 KNN(k-NearestNeighbor)算法的思想总结一下：就是在数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类，其算法的描述为： 1.计算测试数据与各个训练数据之间的距离,选用欧式距离，计算每个点到数据集…
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