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代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 一本专注于Python极客项目编程的书籍,是探索Python编程领域的优秀读物。
离线安装Python包方法[可运行源码]
本文介绍了三种离线安装Python包的方法:使用.whl文件、使用.tar.gz文件以及使用源代码。对于.whl文件,需要在下载后通过pip install命令安装,但可能会遇到SSL错误;对于.tar.gz文件,解压后通过python setup.py install命令安装,避免了SSL错误,但部分包可能不提供该格式;对于源代码,从GitHub下载后同样通过python setup.py install安装,通常不会报错但安装的是最新版本。此外,文章还提供了解压方法和离线安装Pytorch的参考链接。
Python环境部署指南[项目代码]
本文详细介绍了两种主流的Python环境部署方式:直接安装Python和使用Anaconda。直接安装Python适合轻量级开发,如Web开发和脚本编写,通过pip和venv管理包和虚拟环境。Anaconda则适合数据科学和机器学习,预装了大量科学计算包,通过conda管理环境和依赖。文章还对比了两种方式的优缺点,并提供了安装步骤、常见问题解答和扩展阅读建议,帮助读者根据需求选择最适合的部署方案。
python-3.6.6-amd64.exe.zip
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what-makes-a-good-joke:SSL-NLP项目
什么玩笑 SSL-NLP项目 机器学习技术,能够为任意笑话赋予“有趣”的分数。
Pytorch-GPU安装指南[项目源码]
本文详细介绍了2024年小白安装Pytorch-GPU版本的完整流程,包括Anaconda、CUDA和cuDNN的安装步骤及注意事项。文章首先解释了Pytorch、Anaconda、CUDA和cuDNN的作用及其相互关系,随后分步骤指导读者如何下载和安装这些工具。特别强调了CUDA和cuDNN版本匹配的重要性,并提供了解决常见问题(如CUDA安装失败和SSL证书问题)的方法。最后,作者鼓励读者在遇到问题时查阅相关资料或咨询AI,祝愿大家学习愉快。
ml_project_template:机器学习项目模板-准备生产
ml_project_template AWS实例中的部署网站的教程 教程 这是在本地计算机上进行本地开发的教程 安装 sudo -s apt update apt install -y npm apt install -y python3.6 python3-pip apt install -y nginx apt update && apt install -y libsm6 libxext6 apt install libxrender1 apt install -y redis-server 克隆仓库 apt install git git clone https://github.com/thanhhau097/ml_project_template.git 安装要求 cd ml_project_template alias python=python3 alias pip=pi
毕业设计 基于Rust和PyTorch框架的昆虫分类系统(含源码+项目文档说明+后端).zip
基于Rust和PyTorch框架的昆虫分类系统(含源码+项目文档说明+后端).zip 【项目介绍】 这个项目是一个基于 Rust 和 PyTorch 的昆虫分类系统。它使用了 IP102 数据集进行训练和测试,并采用了 CoCa 模型进行图像分类。项目还集成了 TVM 和 SSH Wifty 等技术,以提高模型性能和部署效率。 主要功能点 使用 IP102 数据集进行昆虫图像分类 采用 CoCa 模型进行分类任务 集成 TVM 和 SSH Wifty 等技术,提高模型性能和部署效率 使用 Early Stop 正则化方法训练模型,应对数据不足的问题 技术栈 编程语言: Rust, Python 深度学习框架: PyTorch 模型优化: TVM 部署工具: SSH Wifty, Docker 数据集: IP102 【备注】 1、该资源内项目代码百分百可运行,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴
通过Anaconda配置pytorch环境.docx
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疯狂踩坑的《动手学深度学习pytorch》windows10的环境,miniconda+GPU+Jupter
从moniconda,到pytorcch到d2l包,pandas,所以的过程都有
Scaled-down-self-supervised-learning:自我约束学习的正式pytorch实施
缩减自我监督学习 正式的pytorch实施的“自我监督学习:小就是美”。 抽象的 近年来,自我监督学习(SSL),尤其是对比学习已经取得了长足的进步。 但是,这些方法的一个共同主题是它们继承了受监督的深度学习场景的学习范例。 当前的SSL方法通常使用高分辨率图像针对大规模数据集上的许多纪元进行预训练,这带来了沉重的计算成本并且缺乏灵活性。 在本文中,我们证明了SSL的学习范式应该不同于监督学习,并且通过交叉熵损失,由对比损失编码的信息预计将比监督学习中的标签编码的信息少得多。 因此,我们提出了按比例缩小的自我监督学习(S3L),其中包括3个部分:小分辨率,小体系结构和小数据。 与以前的SSL学习范例相比,在各种数据集,SSL方法和骨干架构上,S3L始终能够以更高的培训成本实现更高的准确性。 此外,我们表明,即使没有大量的预训练数据集,S3L仍可以仅凭小数据就获得令人印象深刻的结果。 入门
SSL4MIS:用于医学图像分割的半监督学习,文献综述和代码实现的集合
医学图像分割的半监督学习。 近来,半监督图像分割已成为医学图像计算中的热门话题,不幸的是,由于隐私策略等原因,只有少数开源代码和数据集。为了便于评估和公平比较,我们正在尝试建立一个半监督医学图像分割基准,以促进医学影像计算社区中的半监督学习研究。如果您有兴趣,可以随时将实现或想法推送到此存储库。 该项目最初是为我们以前的工作开发的,如果您发现对您的研究有用,请考虑引用以下内容: @article{luo2020urpc, title={Efficient Semi-supervised Gross Target Volume of Nasopharyngeal Carcinoma Segmentation via Uncertainty Rectified Pyramid Consistency}, author={Luo, Xiangde and Liao, Wen
Windows下nerfstudio环境配置[项目源码]
本文详细介绍了在Windows系统下配置nerfstudio环境的完整流程,包括虚拟环境创建、torch和torchvision安装、tinycudann编译安装等关键步骤。作者分享了在配置过程中遇到的各种问题及解决方案,如SSL证书错误、Visual C++编译器缺失、文件路径配置等。文章还提供了数据下载和测试的具体方法,并最终成功复现了nerfstudio。对于需要在Windows系统下进行nerfstudio开发的研究人员和开发者具有较高的参考价值。
PixelSSL:基于PyTorch的半监督学习(SSL)代码库,用于像素级(Pixel)视觉任务
PixelSSL是基于PyTorch的半监督学习(SSL)代码库,用于像素级(Pixel)视觉任务。 该项目的目的是促进半监督学习在像素视觉任务上的研究和应用。 PixelSSL提供两个主要功能: 用于实现新的半监督算法的接口 用于封装各种计算机视觉任务的模板 结果,PixelSSL中集成的SSL算法与从给定模板继承的所有任务代码兼容。 此外,PixelSSL还提供了用于验证某些像素级任务的半监督学习算法的基准,这些任务现在包括。 消息 [2020年12月25日] PixelSSL v0.1.4已发布! :Christmas_tree: 圣诞节快乐! :Christmas_tree: v0.1.4支持半监督学习算法,用于按像素分类。 [2020年11月6日] PixelSSL v0.1.3已发布! v0.1.3支持半监督学习算法,用于按像素分类。 [2020年10月28日] PixelSSL v0.1.2发布了! v0.1.2支持及其
ubuntu安装whisper-ctranslate2语音识别工具文字版
目录: 一、whipser-ctranslate2介绍 二、准备环境 1. Python版本 2. OpenSSL安装 3. 安装python和openssl时的填坑 坑1:执行pip命令后提示ssl module不可用 坑2:报缺少IPC/Cmd.pm 模块 坑3: No module named _ctypes 坑4:证书问题 4. setuptools和wheel安装 5. 安装cuDNN 6. pytorch/torch版本 7. ffmpeg安装 8. whisper-ctranslate2 8.1 安装whisper-ctranslate2 8.2 大模型下载 8.3 填坑 坑5:pkg-config could not find libraries 坑6:No module named 'src' 坑7:AssertionError: 3D tensors expect 2 values for padding 坑8:报错OSError: libcublasLt.so.11 not defined等 三、使用whisper-ctranslate2 四、测试
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ssl_actionrec
用于动作识别的骨架序列的自我监督学习 结果 当前的线性分类结果: 南大子 加州大学洛杉矶分校 南大xview cvpr 20基准 50.7 84.9 76.3 自动编码器(预测簇) 59.19 83.45 66.67 VAE 66.93 85.0 73.35 莫科 66.99 83.73 71.86 Moco-AE 68.19 85.0 Moco-AE +潜在相似性 70.53 86.08 77.01 Moco-AE +自上而下的相似性 67.33 84.34 要求 使用官方网站上的命令安装pytorch pip install -r requirements 预训练 对于预训练和线性分类,请从configs/选择一个配置,然后运行pretrain.py 。 通过将参数添加为参数来覆盖它们。 新配置将以yaml文件的形式保存在实验目录中。 默
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