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pytorch目前在深度学习具有重要的地位，比起早先的caffe，tensorflow，keras越来越受到欢迎，其他的深度学习框架越来越显得小众。

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github地址：https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD1.下载SSD并编译运行SSDcaffe地址：https://github.com/weiliu89

1.ImportError:Nomodulenamed'caffe.

系列专栏：CSDN-单片机串口通信学习系列>我的格言是：“尽最大努力，做最好的自己！要转载，请提前告知！！！版权声明：本文为CSDN博主「日月同辉，与我共生」的原创文

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t-SNE的全称是t-distributedstochasticneighborembedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而PCA和LDA是线性的降维技术。t-SNE通常用来在二维或者三维空间中可视化复杂数据集。简单来说，t-SNE试图发现数据集中的样本在原始高维空间中距离的概率分布，然后再去低维空间中重建这种概率分布。我们通过t-SNE将高维空间中的数据点嵌入到了低维空

写在前面最近时空联合规划很火，想学习。由于在学校主打学习新能源电力电子方向，转行后也想好好零散的知识体系。计划从车辆运动动力学习，模型预测控制（经典控制目前看主打应用，不会再去深入），非线性优化开始梳理，到最后复现时空联合规划的论文。知识梳理会进行的比较快，实际复现和代码编写会慢慢来完成。当中如果遇到和实际问题有关的细节知识，作为自己的未来解决方案储备也会强调一下。目前计划借助的资料有（每本书阅读

论文:LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks官方代码(caffe):https://github.com/ZhaofanQiu

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Caffeine缓存RoaringBitmaphttps://github.com/RoaringBitmap/RoaringBitmaphttps://blog.csdn.net/yizishou/article

记录一个好用的pytorch模型转caffe模型的方法，源码链接如下：https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe把代码clone下来后，进入example目录便可查看示例

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目前世面上深度学习框架比较多，常用的有三大类：Caffe、Tensorflow和Pytorch，这三种深度学习框架都主要在英伟达显卡上面进行训练和测试，很奇怪的是，它们之间的通道维度顺序并没有保持一致，

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