2025年onnx模型部署 python(onnx模型部署arm板)

onnx模型部署 python(onnx模型部署arm板)p 本学习笔记源自于 B 站 up 主 我是土堆 的视频教程 p 本博客是该视频教程中第 1 11 个视频的详细学习笔记 第 12 22 个视频 第 23 33 个视频的详细学习笔记链接如下 目录 1 PyTorch 环境的配置及安装 2 Python 编辑器的选择 安装及配置 Pycharm

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 <p>本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程&#xff1a;</p> 

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本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记,第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下:

目录

1、PyTorch环境的配置及安装

2、Python编辑器的选择、安装及配置(Pycharm、Jupyter的安装)

Jupyter的安装,讲解的比较详细

3、【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回False

4、Python学习中的两大法宝函数(help、dir)

(1)dir()函数

(2)help()函数

5、PyCharm及Jupyter使用及对比

6、PyTorch加载数据初认识

查询类、函数、模块或方法的doc描述

7、Dataset类代码实战

8、TensorBoard的使用(一)

完整使用TensorBoard的流程

9、TensorBoard的使用(二)

10、Transforms的使用(一)

11、Transforms的使用(二)


1)安装anaconda后无需再次安装。

2)jupyter默认安装在base环境中,所以在新环境中使用jupyter时需要再次安装jupyter。

3)在命令提示符中进入新环境,输入conda install nb_conda安装juypter。

4)安装完成后输入juypter notebook即可在新环境中打开juypter notebook。


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dir()函数返回一个包含对象的所有属性和方法名称的字符串列表。

使用案例1:

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输出torch里面各种各样的分隔区:

使用案例2:

 

输出torch.cuda.is_available里面各种各样的变量:

可以发现,此时各变量前后有双下划线,说明is_available已经不是一个分隔区了,而是一个函数了,此时可用help()函数来查看该函数的用法。

help()函数用于获取有关Python对象、模块、函数或方法的帮助信息。

使用案例:

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输出结果为:

对比了Python文件、Python控制台、Jupyter使用过程中的优缺点。讲解了Python控制台和Jupyter的使用方法,具有一定的参考价值。

介绍了三种数据集标签标注的形式:

1)文件夹名字就是标签名。

2)另外一个文件夹下记录了文件与标签的映射关系。

3)文件本身带有标签名。

介绍了什么是Dataset和Dataloader,但没有实战部分。

使用案例一:查询Dataset的doc描述

 

输出结果为:

使用案例二:

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上述代码依然可以运行。

讲解的非常好,下述代码中进行了详细的标注,视频值得反复观看、代码值得反复阅读和背诵。

代码如下(建议复制到PyCharm中阅读):

 

TensorBoard是一个可视化工具,它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络时,我们可以设置不同的参数(比如:权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等),使用TensorBoard可以很直观的帮我们进行参数的选择。

代码如下(建议复制到PyCharm中阅读):

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1)在PyCharm中运行代码,在当前目录下会生成一个名为tensorboard-test的文件夹,里面包含了代码运行后的结果。

2)在终端输入tensorboard --logdir=tensorboard-test(或者tensorboard --logdir=tensorboard-test --port=6007),出现如下内容。

3)点击http://localhost:6006/,此时会跳转到浏览器中并打开tensorboard界面,出现所绘制的图形。

注意;如果修改了绘制图形的内容,则需重新运行一遍代码,然后在tensorboard界面中刷新内容,按钮位置如下:

本视频中展示了使用TensorBoard显示已有图像的过程。

代码如下(建议复制到PyCharm中阅读):

 

transforms一个torchvision下的一个工具箱,用于格式转化,视觉处理工具,不用于文本。

按住ctrl,鼠标单击transforms,如图所示:

进入如下界面,再按住ctrl,鼠标单击transforms,如图所示:

进入transforms.py函数。

注意:在windows系统下,不能使用以下这样的路径,反斜杆()会被当成转义符。

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代码如下(建议复制到PyCharm中阅读):

 

输出结果如下:

代码如下(建议复制到PyCharm中阅读):

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显示图片如下:

第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下:

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