PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...='cpu', pickle_module=pickle) 在使用 torch.save() 保存模型时，需要注意一些关于 CPU 和 GPU 的问题，特别是在加载模型时需要注意 : 保存和加载设备一致性...: 当你在 GPU 上训练了一个模型，并使用 torch.save() 保存了该模型的状态字典（state_dict），然后尝试在一个没有 GPU 的环境中加载该模型时，会引发错误，因为 PyTorch...期望在相同的设备上执行操作。...(), lr=0.01) 创建一个Adam优化器对象，在PyTorch中，优化器用于更新模型的参数以最小化损失函数。
幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...到这一步，我们可以抛弃 PyTorch 模型，继续下一步了。...它的模型也更优化。另外，在安卓 8 以上的设备中，还可以用神经网络 API 加速。...使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...nn.ReLU() Softmax softmax是在分类当中经常用到的激活函数，用来放在全连接网络的最后一层，Softmax函数通常用于多类分类问题的输出层，将输出转换为概率分布的形式。...FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层 它通过在训练过程中随机失活一部分神经元，从而增强模型的泛化能力...，它的作用是将输入的特征图进行上采样，从而增加特征图的尺寸。...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。
PyTorch最近版本更新很快，1.2/1.3/1.4几乎是连着出，其中： 1.3/1.4版本主要是新增并完善了PyTorchMobile移动端部署模块和模型量化模块。...而1.2版中一个重要的更新就是把加入了NLP领域中炙手可热的Transformer模型，这里记录一下PyTorch中Transformer模型的用法（代码写于1.2版本，没有在1.3/1.4版本测试）。...简介 ---- 也许是为了更方便地搭建Bert，GPT-2之类的NLP模型，PyTorch将Transformer相关的模型分为nn.TransformerEncoderLayer、nn.TransformerDecoderLayer...WordEmbedding可以直接使用PyTorch自带的nn.Embedding层。...训练过程可以参考PyTorch官网提供的chatbot的教程
前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...损失函数用于计算输出和目标之间的差距，为神经网络的参数更新提供一定的依据（反向传播） 可以在这里看PyTorch支持的损失函数： https://pytorch.org/docs/stable/nn.html...pytorch支持的优化器可以在：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html 中查看。...现有模型的使用 pytorch中也提供了一些已经训练好的模型可以使用并且修改，以VGG16模型为例做分类问题，模型结构如下： 1_NNifzsJ7tD2kAfBXt3AzEg.png 在pytorch...，它输出的维度out_features = 1000，所以它可以进行1000分类的任务，如果我们想将这个模型用在CIFAR10中，有两种途径： 把 out_features 改成10 在输出层下再加入一层
预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下： （1）创建pytorch...的网络结构模型，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights； （3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）...对一些指定的key值，需要进行相应的处理和转换 （5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。
记录一下最近在Debian 12 测试版（testing）及Kali Linux 2023.3遇到的KDE Connect 无使用问题，具体表现为KDE Connect 无法检测网络上的任何设备，无法工作...，无法使用。...起初是在Kali Linux 2023.3上遇到的，通过以下两种方式可是解决： 1/nohup /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libexec/kdeconnectd &>/dev/...或 mv /usr/share/dbus-1/services/org.kde.kdeconnect.service{.original,} 后来在Debian 12及Debian测试版上也出现了同样的问题...，而Debian的解决方案为更改防火墙设置，两个问题的原因应该不是一样的，因为在Kali Linux下不显示本地计算机名，而Debian下可以显示本地计算机名。
最近遇到了一个 RESULT_CACHE_MAX_SIZE 参数值无法更改的问题。 首先我们需要知道 RESULT_CACHE_MAX_SIZE 是什么。...RESULT_CACHE_MAX_SIZE 是结果缓存能够使用sga内存的最大大小的限制参数。 当我们需要使用结果缓存的时候，这个值一定不能是0。并且以下的查询结果是 ENABLED ....shared pool 的大小，如果shared pool不够大，那么结果缓存不会被使用， 这个时候我们执行如下查询，结果可能是 BYPASS SQL> select dbms_result_cache.status...from dual; STATUS ------------------------------------- BYPASS 并且这种状态下RESULT_CACHE_MAX_SIZE参数值无法被更改...就可以解决无法使用结果缓存和无法修改RESULT_CACHE_MAX_SIZE参数值的问题了。
/pygame 命令无法安装pygame，或者通过pip3 install pygame 命令成功安装后，在编写《外星人入侵》代码中调用 import pygame 模块运行程序，会发现python应用图标一直在程序坞中跳动或者不动...但是，在接下来的编写过程中，会出现新的问题。pygame窗口无法更改背景色，无法显示飞船图像。...通过测试一系列方法，如重新去官网安装python（什么32位跟64位必须匹配之类的），通过命令直接安装python（书上的homebrew方法），更改代码中的pygame.event.get()，或者安装低版本...python等都无法解决这些问题。...这个问题出现的原因有两点，一是mac系统的兼容性问题（降低Mac系统的方法还是不要尝试了），二是如果按照这本书的安装教程先安装homebrew 再通过brew install pytion的方法并不适合现在版本的
EasyNVR既有软件平台版，又有硬件设备版。硬件版本体积小，方便部署，配置完成后即可直接放置于现场，使用时通网通电即可，在很多项目中，用户都会选择部署一套EasyNVR视频边缘计算网关来满足需求。...我们在此前的文章中也介绍过不少关于EasyNVR硬件的相关技术配置与操作教程，大家可以在博客中自行搜索进行了解。...用户反馈EasyNVR在配置完固定ip后，出现了无法访问域名地址，显示域名解析失败的情况。那么今天和大家分享一下遇到此情况，如何更改硬件的DNS。...1）测试是否可以和公网进行通信： 2）公网通信没有问题，那么接下来测试下域名是否正常，显示域名解析失败： 3）修改/etc/systemd/resolved.conf： 4）修改完成后，重启硬件设备...我们将不定期在文章中更新关于EasyNVR的功能开发及优化、配置教程、疑难解决、行业解决方案等内容。
前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...搭建模型流程 import torchvision import torch.nn as nn import torch from torch.utils.data import DataLoader...total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存每一次训练的模型...可以看到效果并不是很好，仅作为演示 GPU训练模型 用之前搭建好的模型，演示如何使用GPU训练 主要就是在：网络模型、数据（输入、标签）、损失函数上设置 .cuda() 模式即可 实测比CPU快10...total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存每一次训练的模型
在深度学习模型的训练过程中，难免引入随机因素，这就会对模型的可复现性产生不好的影响。但是对于研究人员来讲，模型的可复现性是很重要的。...这篇文章收集并总结了可能导致模型难以复现的原因，虽然不可能完全避免随机因素，但是可以通过一些设置尽可能降低模型的随机性。 1. 常规操作 PyTorch官方提供了一些关于可复现性的解释和说明。...2. upsample层 upsample导致模型可复现性变差，这一点在PyTorch的官方库issue#12207中有提到。...可能还有一些其他问题，感兴趣的话可以看一下知乎上问题: PyTorch 有哪些坑/bug？ 7. 总结 上面大概梳理了一下可能导致PyTorch的模型可复现性出现问题的原因。...在目前的实验中还无法达到每次前后两次完全一样，如果有读者有类似的经验，欢迎来交流。 8.
在本文中，我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码，这些技巧是我个人发现的，用于改进我的深度学习模型的训练。...混合精度 在一个常规的训练循环中，PyTorch以32位精度存储所有浮点数变量。...请注意，CUDA内存不足问题的另一个解决方案是简单地使用多个GPU，但这是一个很多人无法使用的选项。...你可以为更多的目的配置这个函数。第一个列表表示模型的预测，第二个列表表示正确数值。上面的代码将输出: ? 结论 在这篇文章中，我讨论了4种pytorch中优化深度神经网络训练的方法。...最后，如果你使用的是pytorch或者是pytorch的初学者，可以使用这个库：https://github.com/deephub-ai/torch-handle，他会对你有很大的帮助。
设备驱动模型的需求 总线、设备和驱动模型，如果把它们之间的关系比喻成生活中的例子是比较容易理解的。...所以高内聚、低耦合强调的就是内部要紧紧抱团。设备和驱动就是基于这种模型去实现彼此隔离不相干的。这里，有的读者就要问了，高内聚、低耦合的软件模型理解，可设备和驱动为什么要采用这种模型呢？没错，好问题。...模型设计好后，下面来看一下具体驱动的实践，首先把板子的硬件信息填入设备端，然后让设备向总线注册，这样总线就间接的知道了设备的硬件信息。...设备驱动模型的改善 相信通过上面的学习，相信对于设备、驱动通过总线来匹配的模型已经有所了解。如果写代码的话应该是下面结构图所示： ?...，开发人员对这种模型有了更高的要求，虽然驱动和设备解耦了，但是天下设备千千万，每次设备的需求改动都要去修改 board-xxx.c 设备文件的话，这样下去，有太多的板级文件需要维护。
在早期的Linux里面就是像上面那样做的，但是到后来设备越来越多，越来越复杂，维护起来非常不方便，于是发明了设备模型。 那么，设备模型是怎么一回事呢？...简单说设备模型就是让驱动代码分成两个部分，一部分是驱动，一部分是设备，驱动文件里有对设备的驱动，但是并不涉及具体硬件资源，硬件资源由设备文件提供，然后使用总线将两者联系起来。...要了解设备模型，我们需要先了解几个概念： 设备：设备就是一些物理设备，比如一个led就可以叫做一个设备； 驱动：与特定设备相关的软件，负责初始化该设备以及提供一些操作该设备的操作方式； 总线：将设备和驱动联系起来...那么接下来就说一下如何套用设备模型来写代码。 主要是涉及总线、设备、驱动。它们的共性就是都需要向内核注册（或者注销），都具有自己的属性，而差别就在于属性不同。...最后编译生成.ko的模块，使用insmod命令安装即可。 今天主要是介绍了一下设备模型是什么，以及该如何套用设备模型来写驱动。但是今天并没有涉及具体硬件，也没有叙述太多操作细节。
如何解决WordPress更改新域名后的安装调试，很多人在做了网站的搬家和网站的从新更换空间域名搬家之后，往往出现网站打不开的情况，这个问题其实并不难，但是很多新手站长因为不知道，导致在处理这类问题上花费了大量的时间...今天给大家分享一下如何使得更换域名后的网站如何正常运行（来源：wordpress建站吧） 方法一： 修改wp-config.php ，不是很推荐的方法 1、在wp-config.php中，添加以下两行内容...2、登录后台，在 “常规 -> 设置”重新配置新博客地址（HOME）和安装地址（SITEURL），成功后一定记得删除上面添加的内容,这个方法比较推荐。...修改wp-config.php（自动更新地址） 1、在wp-config.php中，添加下面一行内容： 试用 define(‘RELOCATE’,true); 方法四：修改数据库，这个是比较推荐的方法...1，登录到你的管理页面，找到 wp_options 表 2，将表中的 siteurl 和 home 字段修改为当前的新域名 注:以上4个方法都可完美解决WordPress更换域名后出现的访问问题，选择看个人喜好
EasyCVR平台支持通过GB/T28181、Ehome协议从海康、大华、宇视等摄像头、网络硬盘录像机NVR等设备中，按设备、通道、日期获取对应录像文件进行录像的检索与回放，无需安装各个安防厂商的视频播放插件...有用户反馈，EasyCVR接入的Ehome协议的设备，出现了无法观看设备录像的情况，请求我们排查协助。今天和大家分享一下排查及解决过程。...在排查过程中发现，前端播放设备录像时，将请求发送到后端，但是后端没有转发给设备，因此导致设备录像无法观看。...添加如下代码，可将Ehome协议接入的设备查询出来的设备录像，在播放时传入对应的文件名称给设备，根据回调出来的流数据，推送给对应的内核地址，最后将回看的播放地址返回给前端。...EasyCVR优秀的视频能力表现在其丰富的视频功能、低延时传输、全终端兼容、支持多种网络环境等多方面，平台可实现的视频功能包括视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联等，可应用在智慧工厂
EasyCVR平台可在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发、智能分析等。...平台可支持多协议、多类型设备接入，可覆盖市面上绝大多数的视频源设备，包括：IPC、NVR、视频编码器、移动执法仪、应急布控球、移动警用单兵、智能终端、无人机、车机设备、智能一体机等。...技术人员将用户的设备接入官网EasyCVR演示平台（v3.1），设备录像可以正常播放，将用户现场版本替换为v3.1，设备录像又无法播放。...于是远程至用户的服务器排查，猜测是内核没拉到流，用内核测试拉流，发现内核也无法播放。经过抓包排查得知，设备录像的时间片段有问题。...设备录像时间点是凌晨2点，而抓包的时间换算后是上午9点，时间差7个小时，所以出现了404报错。查看服务器时间，原来是时区弄错导致的问题，设备获取不到对应的视频流，因此也就无法播放了。
EasyNVR是基于RTSP/Onvif协议的视频平台，可支持将接入的视频流进行全平台、全终端的分发，分发的视频流包括RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等格式。...为了满足用户的集成与二次开发需求，我们也提供了丰富的API接口供用户调用。有需要的用户可参照官方接口文档进行操作。...有用户反馈，使用EasyNVR平台时，发现设备在线，但是通道无法播放，于是请求我们协助排查。...排查与解决步骤如下：1）登录EasyNVR，发现视频无法播放；2）查看版本信息，是正常运行的；3）查看用户配置，发现无法选中播放协议；4）进入后端，打开EasyNVR发现配置文件缺少内容；5）替换配置文件后...EasyNVR在视频监控场景中可实现视频实时监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、告警、级联等，极大满足行业的视频能力需求。
平台支持通过GB/T28181、Ehome协议从海康、大华、宇视等摄像头、网络硬盘录像机NVR等设备中，按设备、通道、日期获取对应录像文件进行录像的检索与回放，无需安装各个安防厂商的视频播放插件。...有用户反馈，在点击设备录像播放时，显示无法播放，不知道是什么原因，请求我们协助排查，今天来和大家分享一下排查过程及解决办法。...在排查时技术人员发现，原来是获取的播放流地址没有发送给播放器，于是查询接口返回，并对代码进行如下优化：将接口返回的流地址正确传输给播放器，修复设备录像的播放功能。...在修复设备录像播放功能时，发现当前的设备录像存在两种播放协议。...经过讨论，目前设备录像只需要一种flv的播放协议，去除hls播放协议，于是优化代码，如下图：根据配置修改播放协议代码，固定录像播放的协议为flv。
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