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安装pip install visdom 或者 conda isntall visdom打开使用visdompython -m visdom.server通过http://localhost:8097访问在代码中加入visdom#导入包from visdom import Visdom#生成一个viz的环境viz = Visdom()#初始化两个小的窗格，来分别绘制train,test的情况# 绘制初始点，原点viz.line([0.], [0.], win='train_lo

深度学习记录————基于pytorch深度学习环境配置环境内容Anaconda安装下载Cudnn和CUDA配置torch环境创建环境：激活环境pytorch*下载matplotlib==2.2.2 ，jupyter==1.0.0，pandas==0.23.4 安装还有pycharm和VScode的安装重要的一步环境创建提示环境内容python==3.6torch==1.2.0torchvision==0.4.0jupyter==1.0.0matplotlib==2.2.2pandas==0

在pytorch中，tensor是以引用的形式存在的，故而并不能直接像python交换数据那样 a = torch.tensor(3,4) a[0],a[1]

例如： preds = to_numpy(preds)#preds是[2985x16x2] preds = preds.transpose(2, 1, 0)#p

最近再写openpose，它的网络结构是多阶段的网络，所以写网络的时候很想用列表的方式，但是直接使用列表不能将网络中相应的部分放入到cuda中去。 其实这个问题很简单的，

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如下所示： # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zho