libtorch教程（三）
基本模块搭建模块化编程的思想非常重要，通过模块化编程可以大幅减少重复的敲代码过程，同时代码可读性也会增加。本章将讲述如何使用libtorch搭建一些MLP和CNN的基本模块。
MLP基本单元首先是线性层的声明和定义，包括初始化和前向传播函数。代码如下：
12345678910111213141516
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libtorch教程（二）
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张量初始化libtorch(pytorch c++)的大多数api和pytorch保持一致，因此，libtorch中张量的初始化也和pytorch中的类似。本文介绍四种深度图像编程需要的初始化方法。第一种，固定尺寸和值的初始化。
123456//常见固定值的初始化方式auto b = torch::
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libtorch教程（一）
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前言本教程旨在教读者如何用c++写模型，训练模型，根据模型预测对象。为便于教学和使用，本文的c++模型均使用libtorch（或者pytorch c++ api）完成搭建和训练等。目前，国内各大平台似乎没有pytorch在c++上api的完整教学，也没有基于c++开发的完整的深度学习开源模型。可能原
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一些cpp常见错误报错
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Debug Assertion Failed! Expression: _BLOCK_TYPE_IS_VALID这个错误的产生原因较多，网上查询的结果多为重复删除指针导致的重复释放内存。然而本文遇到的并非如此，本文遇到的情况是clone了一个GitHub开源项目——亚像素提取使用时产生的错误。
环境
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NMS的几种写法
NMS的numpy写法简单易懂的NMS的numpy写法目标检测中的NMS，输入：boxes形如N*5,N个(x1,y1,x2,y2,score), thresh阈值为float型。
计算时，首先获取基于分数的降序排序order，计算全部box的面积area，对每个得分最高的boxes[i]，计算与其
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computer ABC
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堆，栈，队列栈栈(stack)：栈像个桶，先进后出。
12#include<stack>
队列队列(queue)：就像食堂打饭，先进先出
长期更新中…
L1,L2损失与L1,L2正则化
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L1和L2是指范数，分别为1范数和2范数。
损失L1损失MAE(Mean absolute error)损失就是L1损失，目标值$\boldsymbol{y}$，目标函数$f(\cdot)$，输入值$\boldsymbol{x}$，则：
$$\begin{aligned} L_1 &&
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pytorch部署torchscript篇
引言本文旨在介绍如何在Windows平台使用pytorch的c++ api部署pytorch的CNN模型，本文的部署的模型只有推理功能，这是由于torch::jit不支持部分层或者操作的反向传播。当然即使只是推理也足够许多项目运行了，部署使用的工具有visual studio，opencv，libt
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Wind10环境，Visual Studio2017下用Bazel编译Tensorflow(失败转调用编译好的包配置使用Tensorflowc++)
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工具和环境
Windows10；
VS2017；
CUDA9.0；
CUDnn9.0(v7 for CUDA9.0);
eigen3；
bazel-0.24.1-windows-x86_64(版本不是关键，旧版的话会提示你更新)；
Anaconda3 64bit 地址 https://www.ana
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QT Creator + Opencv + Libtorch +CUDA English
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Download and install QT Creator, configure the environment. Note that the MSVC compiler component is checked during installation. Use MSVC to compile
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