openpcdet KeyError: ‘road

opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别
一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图：实时构建计算图支持Python原生控制流（如循环/条件），调试便捷。学术主导：2025年工业部署份额24%，适合快速原型开发（如无人机自动驾驶、情绪识别）。TensorFlow静态计算图优化：预编译图结构提升部署效率支持动态图（Eager模式）兼顾灵活性。工业部署首选：市场份额38%，擅长边缘计算（YOLO部署）和大规模项目（工业自动化）-59）。O
PyTorch笔记6----------神经网络案例 HuashuiMu花水木 PyTorch笔记 pytorch 笔记
1.回归网络波士顿房价预测模型搭建波士顿房价数据集下载链接：百度网盘请输入提取码提取码:5279导入所需包importtorchimportnumpyasnpimportre读取数据ff=open('housing.data').readlines()data=[]foriteminff:out=re.sub(r"\s{2,}","",item).strip()#通过正则表达式去除所有空格data
【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略 AI_DL_CODE 人工智能 python 梯度下降优化器 SGD Adam PyTorch
摘要：本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络，构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑，从1951年的SGD到2018年的AdamW，揭示技术迭代逻辑；通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制，解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析，阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
使用UV管理PyTorch项目
PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目，包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。安装Pytorch从打包角度来看，PyTorch有几个不常见的特点：许多PyTorchwheel托管在专门的索引上，而非Python包索引（PyPI）。因此，安装PyTorch通常需要配置项目使用PyTorch专属索引。PyTorch为每种加速器生成不同的构建
模型移植实战：从PyTorch到ONNX完整指南慕婉0307 神经网络 pytorch 人工智能 python
一、认识ONNXONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放的模型表示格式，由微软和Facebook（现Meta）在2017年共同推出，旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括：跨框架兼容性：支持主流深度学习框架间的模型转换，包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如，可以将PyTorch训练的ResNet模型导
PyTorch的基础概念和复杂模型的基本使用香蕉可乐荷包蛋 AI大模型项目中的使用 pytorch 人工智能 python
文章目录一、PyTorch基础概念二、复杂模型的学习使用一、PyTorch基础概念张量（Tensor）操作：张量是PyTorch中的基本数据结构，类似于NumPy的数组，但支持GPU加速常见操作包括创建张量、张量运算、索引、切片等importtorch#创建张量x=torch.randn(3,4)y=torch.zeros(3,4)#张量运算z=x+y自动求导（Autograd）：PyTorch的
python3.9安装tensorflow-gpu 2.6.0和torch-gpu版本各依赖包的版本对应关系
首先使用的cuDNN（8.1）、CUDA（11.2）、tensorflow-gpu（2.6.0）、python（3.9）之间对应版本Window环境下安装pytorch下载地址tensorflow官网CUDA下载官网cuDNN下载官网注意：cuDNN需要注册absl-py0.15.0astunparse1.6.3cachetools5.3.2certifi2023.7.22charset-norm
深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现 ZPC8210 ROS 深度学习人工智能
如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中，实现高精度的机器人抓取系统。1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据CUDA版本选择)pip3installtorchtorchvisiontorchaud
Unet源码实现（pytorch） wyn20001128 pytorch 人工智能 python
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本，并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括：1、数据增强策略：使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性，从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
pytorch的学习笔记 wyn20001128 算法
一cuda 2006年，NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构，是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。 CPU是用于负责逻辑性比较强的计算，GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。所以
神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目（1-9图片数字识别）霖12 深度学习 pytorch 神经网络 fpga开发人工智能机器学习
1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块，如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据集与图像预处理工具#定义CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):#PyTorch库中所有神经网络的“基础模
神经网络常见激活函数 13-Softplus函数亲持红叶神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习
文章目录Softplus函数+导函数函数和导函数图像优缺点PyTorch中的Softplus函数TensorFlow中的Softplus函数Softplus函数+导函数Softplus函数Softplus⁡(x)=ln⁡(1+e x)\begin{aligned}\operatorname{Softplus}(x)&=\ln\bigl(1+e^{\,x}\bigr)\end{aligned}Sof
Anaconda 、Pytorch下载教程（保姆级）湲绘 pytorch opencv 人工智能 conda python 深度学习
#因为每次都自己去搜教程太麻烦，索性写个博客记录一下#一、Anaconda的下载与安装进入Anaconda官网官网：Anaconda|TheWorld’sMostPopularDataSciencePlatform下载地址：FreeDownload|Anaconda直接点击Download即可版本对应表如下，选择自己想要的python版本下载就好[环境配置]anaconda3的base环境与pyt
基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频 Mr数据杨 Python 音频技术音视频
本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境，为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力，用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。结合FunClip的源代码以及相关插件的安装和配置，用户可充分利用项目所支持的图像、音频识别功能，并以极少的配置便获得理想的视频裁剪效果。项目的核心在于简化深度学习项目的环境
嵌入式学习-PyTorch（8）-day24 LGGGGGQ 学习 pytorch 深度学习
torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块，里面实现了一系列常用的优化算法，比如SGD、Adam、RMSprop等，主要负责根据梯度更新模型的参数。️核心组成1.常用优化器优化器作用典型参数torch.optim.SGD标准随机梯度下降，支持momentumlr,momentum,weight_decaytorch.optim.Adam自适应学习
嵌入式学习-PyTorch（3）-day20 LGGGGGQ 学习 pytorch 人工智能
transforms结构及用法transforms.yp是一个工具箱就是将一个特定格式的图片经过这个工具的到想要的变换Tensor数据类型一、transforms的使用（Python）fromPILimportImagefromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvisionimporttransformswriter=Summar
嵌入式学习-PyTorch（4）-day21 LGGGGGQ 学习
1、torchvision中数据集的使用认识官方的一些数据集Datasets—Torchvision0.22documentation试了一下CIFAR10数据集，知道了如何下载官方数据集和展示他们去tensorboard中importtorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#处理数据集dataset_transform=t
DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04 －273.15K DataWhale组队学习学习 pytorch 人工智能
一、自定义损失函数1.损失函数的作用与自定义意义在深度学习中，损失函数（LossFunction）用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，是模型优化的目标。PyTorch内置了多种常用损失函数（如交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss、均方误差nn.MSELoss等）。但在实际任务中，可能需要针对特定问题设计自定义损失函数，例如：处理类别不平衡问题（如加权交叉熵）实现特殊业务需求（如对
PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记）拉拉拉拉拉拉拉马 pytorch 人工智能 python 笔记深度学习
PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中，高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足（OutOfMemory,OOM）错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具，能够在推理（inference）和验证（validation）阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系？
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题：推理阶段显存爆掉(2)问题：Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题：中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
DataLoader
在PyTorch中，DataLoader是torch.utils.data模块中的一个重要类，用于将数据集包装成可迭代对象，在训练和测试模型时提供了高效、便捷的数据加载和批处理功能。主要作用:批量处理数据：将数据集中的样本整理成一个个批次（batch），方便模型进行一次处理多个样本，加速训练过程。例如，设置batch_size=32，就会每次从数据集中取出32个样本组成一个批次。数据打乱：在训练过
PyTorch数据准备：从基础Dataset到高效DataLoader 慕婉0307 pytorch pytorch 人工智能 python
一、PyTorch数据加载核心组件在PyTorch中，数据准备主要涉及两个核心类：Dataset和DataLoader。它们共同构成了PyTorch灵活高效的数据管道系统。Dataset类：作为数据集的抽象基类，需要实现三个关键方法：len():返回数据集大小getitem():获取单个数据样本(可选)init():初始化逻辑常见实现方式：继承torch.utils.data.Dataset使用T
PyTorch数据加载与预处理飘若随风 PyTorch pytorch 人工智能 python
数据加载与预处理详解1.数据集类(Dataset和DataLoader)1.1Dataset基类PyTorch中的Dataset是一个抽象类，所有自定义的数据集都应该继承这个类，并实现以下两个方法：__len__():返回数据集的大小__getitem__():根据索引返回一个样本概念解析：Dataset类提供了统一的数据访问接口通过继承Dataset，我们可以轻松地将数据集成到PyTorch的生
pad_sequence 朋也透william 人工智能深度学习
pad_sequence是PyTorch提供的工具，用于将一组张量序列（通常是变长的序列）进行填充。pad_sequence默认的填充方式是将所有序列填充到同一长度，即最长的序列的长度，这样可以确保所有序列都具有相同的维度。在处理变长序列时，pad_sequence会自动找到需要填充的最大序列长度，然后使用默认的填充值（通常是0）。texts=pad_sequence([torch.LongTen
pytorch——cpu版本安装，anaconda及清华源镜像相关龙鹰图腾223
cpu版本的安装1）准备工作：清华源下载所需版本的离线安装包https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/2）anacondaprompt安装d:进入d盘，cd/XX/XX/XX进入目标目录（安装包放的位置）然后condainstallXXXX.tar.bz2(注意：.bz2的后缀如果不加上会影响安装)方法2：直接用pip用
PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）阿牛的药铺算法移植部署 pytorch tensorflow fpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程雷电法王大模型部署 linux python vscode language model
文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍vllm本地部署BAAI/bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程本文是在Ubuntu24.04+CUDA12.8+Python3.12环境下复现成功的二、配置环境2.1安装虚
pycharm无法识别conda环境（已解决） Reborker pycharm conda ide
文章目录前言研究过程解决办法前言好久不用pycharm了，打开后提示更新，更新到了2023.1版本。安装conda后在新建了一个虚拟环境pytorch，但是无论是基础环境还是虚拟环境，pycharm都识别不出conda里的python.exe(如图)。如果不想看啰嗦直接看后面的解决办法，比较闲的话可以看看我的研究过程。研究过程看了很多博客，尝试了以下解决办法：加载conda.bat文件，虽然出现了
jetson agx orin 刷机、cuda、pytorch配置指南【亲测有效】
jetsonagxorin刷机指南注意事项刷机具体指南cuda环境配置指南Anconda、Pytorch配置注意事项1.使用设备自带usbtoc的传输线时，注意c口插到orin左侧的口，右侧的口不支持数据传输；2.刷机时需准备ubuntu系统，可以是虚拟机，注意安装SDKManager刷机时，JetPack版本要选对，JetPack6.0的对应ubuntu22，cuda12版本，对应pytorch
Yolov5-obb(旋转目标poly_nms_cuda.cu编译bug记录及解决方案)
关于在执行pythonsetup.pydevelop#or"pipinstall-v-e."时poly_nms_cuda.cu报错问题。前面步骤严格按照install.md环境1.pytorch版本较低时（我的是1.10）：poly_nms_cuda.cu文件添加”#defineeps1e-8“，删除“constdoubleeps=1E-8;”这句2.pytorch版本较高时（我用的是1.27）h
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自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8&q
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c3p0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是：http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。以在spring中配置dataSource为例：  <bean name="prope
Java获取工程路径的几种方法 510888780 java
第一种： File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath()); System.out.println(f); 结果: C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin 获取当前类的所在工程路径; 如果不加“
在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器 Harry642 免密 ssh
1.客户机 (1)执行ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"生成公钥，xxx为自定义大email地址 (2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上，xxx为服务器地址 (3)执行cat
Java新手入门的30个基本概念一 aijuans java java 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
Memcached for windows 简单介绍 antlove java Web windows cache memcached
1. 安装memcached server a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip b. 解压缩，dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录，运行memcached.exe -d install c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
数据库对象的视图和索引百合不是茶索引 oeacle数据库视图
视图视图是从一个表或视图导出的表，也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表，数据库不对视图所对应的数据进行实际存储，只存储视图的定义，对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图为什么oracle需要视图; &
Mockito(一) --入门篇 bijian1013 持续集成 mockito 单元测试
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精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* * SQL函数 */ --数字函数 --ABS(n):返回数字n的绝对值 declare v_abs number(6,2); begin v_abs:=abs(&no); dbms_output.put_line('绝对值：'||v_abs); end; --ACOS(n):返回数字n的反余弦值，输入值的范围是-1~1，输出值的单位为弧度
【Log4j一】Log4j总体介绍 bit1129 log4j
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Docker 监控 ronin47 docker监控
目前项目内部署了docker，于是涉及到关于监控的事情，参考一些经典实例以及一些自己的想法，总结一下思路。 1、关于监控的内容监控宿主机本身监控宿主机本身还是比较简单的，同其他服务器监控类似，对cpu、network、io、disk等做通用的检查，这里不再细说。额外的，因为是docker的
java-顺时针打印图形 bylijinnan java
一个画图程序要求打印出： 1.int i=5; 2.1 2 3 4 5 3.16 17 18 19 6 4.15 24 25 20 7 5.14 23 22 21 8 6.13 12 11 10 9 7. 8.int i=6 9.1 2 3 4 5 6 10.20 21 22 23 24 7 11.19
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对于那些具有强迫症的工程师来说，软件汉化固然好用，但是汉化不完整却极为头疼，本方法针对iReport汉化不完整的情况，强制使用英文版，方法如下：在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数，即可变为英文版。 # ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
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网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能源码地址： https://github.com/jackfengji/glcoverflow public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements GLSurfaceV
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老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。 -----------------------------华丽的分割线------------------------------------- 数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数据，并将计算结果返回应用程序的层次。J &nbs
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怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。数据库首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限扩展 CWebUser 类在配置文件(一般为 protecte
未选之路 dcj3sjt126com 诗
作者:罗伯特*费罗斯特黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处. 但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹. 那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
Java处理15位身份证变18位蕃薯耀 18位身份证变15位 15位身份证变18位身份证转换
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从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。 Xml配置和Java类配置对比如下： applicationContext-AppConfig.xml <!-- 激活自动代理功能参看：
Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互 jackyrong JavaScript html android 脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 1 JAVASCRIPT脚本调用android程序要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
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Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作，程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助，比如指导手册、在线课程和一些参考资料，而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言，或是了解最新的标准，还是需要从其他地方找到一些灵感，我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源，帮助你更成功地进行Web开发。这里列出10个最佳Web开发资源，它们都是受
架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
1.前言。如题。 2.详述。 (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
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POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比 POJO复杂很多， Java Bean 是可复用的组件，对 Java Bean 并没有严格的规
java中单例的五种写法 liuxiaoling java 单例
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