xavier 第2页

网络优化与正则化

引言网络优化高维变量的非凸优化神经网络优化的改善方法优化算法梯度下降法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam算法梯度截断小结参数初始化基于固定方差的参数初始化基于方差缩放的参数初始化Xavier

guanyue.space·2023-12-23 02:49

英伟达 Jetson Xavier/Xavier NX/Orin系统移植编译

英伟达JetsonXavier/XavierNX/Orin系统移植编译1、下载JetsonBSP包和交叉编译环境地址：https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-linux-archive下载需要版本即可，此次编译采用32.4.2版本需要下载的文件如下：2、新建一个文件夹mkdirxavier_nx_prj将上诉文件拷贝到此文件夹下3、解压public

Kevin的学习站·2023-12-18 19:45

Linux下I2C调试工具--for--Zynq MPSOC/Jetson Xavier

Linux下I2C调试工具1、简介i2c-tools是一个专门调试i2c的工具，无需编写任何代码即可轻松调试I²C设备，可获取挂载的设备及设备地址，还可以在对应的设备指定寄存器设置值或者获取值等功能。i2c-tools有如下几个常用测试命令i2cdetect,i2cdump,i2cget,i2cset,i2ctransfer。2、i2c-tools工具安装2.1、Jetsonxavier/orin

Kevin的学习站·2023-12-18 19:42

Pytorch：模型的权值初始化与损失函数

目录前期回顾一、权值初始化1.1梯度消失与梯度爆炸1.2Xavier初始化1.3Kaiming初始化1.4十种权重初始化方法二、损失函数2.1损失函数初步介绍2.2交叉熵损失CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss2.3

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:37

【工具篇】Jetson Xavier NX环境搭建

文章目录JetsonXavierNX环境搭建（ROS、PyTorch、OpenCV）1.JetPack安装2.Pip安装3.CUDA环境变量配置4.ROS2安装5.ROS2卸载6.安装pytorch7.环境信息查看8.安装OpenCVJetsonXavierNX环境搭建（ROS、PyTorch、OpenCV）1.JetPack安装5.12版本地址使用SD卡安装即可。2.Pip安装sudoapt-g

MJY@二进制·2023-12-15 02:41

day4-梯度消失和梯度爆炸

反向传播过程中，一旦出现某神经元梯度趋近于0，那么往回传播时，由于梯度是连乘的，那么前面的梯度都趋近于0，相当于很多神经元没有训练梯度爆炸：梯度在连乘的情况下，也容易出现指数级的增长参数初始化方式正态分布初始化Xavier

wamgz·2023-12-03 18:11

torch如何将网络参数初始化，又如何将参数还原成原始状态？

常见的权重初始化方式包括正态分布、均匀分布、Xavier初始化等。

高山莫衣·2023-12-02 12:29

xavier问题及解决

１．TakingYourFirstPicturewithCSIorUSBCamerahttps://developer.nvidia.com/embedded/learn/tutorials/first-picture-csi-usb-camera２．HowcanIseeGPUmemoryused?https://forums.developer.nvidia.com/t/how-can-i-se

john春风·2023-12-01 08:47

【Jetson Xavier NX部署YOLOv5环境】

JetsonXavierNX部署YOLOv5环境一、jtop安装二、Jetson设置不息屏三、安装cuda10.2与cudnn8.0四、部署YOLOv5环境1.下载torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl2.安装所需的依赖包及pytorch一、jtop安装sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgitcmakesudoapt-g

416317·2023-11-30 22:55

jetson xavier nx yolov8环境搭建

yolov8环境搭建将yolov8、torchvision（v0.15.1）、torch（v2.0.0）项目拷贝到板卡yolov8项目Github地址：https://github.com/ultralytics/ultralyticstorchvision项目地址：https://github.com/pytorch/vision/tree/v0.15.1nvidia定制torch项目地址：Py

搬不完的砖:)·2023-11-30 22:22

Nvidia jetson agx xavier ubuntu18.04 一键安装ROS-melodic

以前一直按照ros官网方法安装，费时费力，后来发现一个脚本可以一键安装，简直是神器啊。理论上jetsonorin/tx2/nano等也可以。一、环境1、设备Nvidiajetsonagxxavier2、jetpack4.6.13、ubuntu18.04二、下载并执行脚本nvidiajetsonros-melodic一键安装脚本-Linux文档类资源-CSDN下载#下载脚本gitclonehttps

Ponnyao·2023-11-17 03:08

NVIDIA DeepStream SDK 开发指南-NVIDIA DeepStream概述

重要提示DeepStream6.2版本支持NVIDIA®Jetson™Xavier、NVIDIA®Jetson™NX、NVIDIA®Jetson™OrinNX和NVIDIA®Jetson™AGXOrin

tangyzh·2023-11-16 07:29

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3)RMSprop算法4)Adam算法4.PyTorch的初始化函数1）普通初始化2）Xavier

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

【深度学习实验】网络优化与正则化（四）：参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化（高斯、均匀分布），基于方差缩放的初始化（Xavier、He），正交初始化

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4.自适应学习率5.Adam算法四、参数初始化1.基于固定方差的参数初始化a.高斯分布初始化b.均匀分布初始化2.基于方

QomolangmaH·2023-11-15 06:09

PyTorch 入坑九：权重初始化

这里写目录标题Pytorch提供的十种权值初始化方法为什么要进行权重初始化设计：从梯度消失与爆炸说起常用的几种权重初始化方法不考虑激活函数饱和型激活函数xavier_uniform方法非饱和型激活函数KaimingPytorch

龙俊杰的读书笔记·2023-11-07 05:46

Pytorch 快速参数权重初始化

定义一个函数：这里比如要初始化2维卷积权重值，采用xaiver数据分布，还有很多其他的数据分布可以探索defweights_init(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d):xavier

张哥coder·2023-11-07 05:12

Jetson Xavier NX上安装ROS、Cartographer、基于D435i的Yolov5+TensorRT7的流程及问题解决

主要记录下自己在JetsonXavierNX上运行ROS、Cartographer、基于D435i的Yolov5+TensorRT的系统环境配置流程，经过了无数次在ARM上的安装，这次是最流畅的一次环境配置，很丝滑。感谢各位大佬们的帮助！！！(采用的是官方的XavierNX)*目录****一、JetsonXavierNX用SD卡刷Jetpack4.5.1二、开机配置三、ROS环境安装四、Carto

Z__scholar·2023-11-01 20:19

yolov3、yolov5和DETR在NVIDIA Xavier测速（TensorRT）

本人实测YoloV3、YoloV5和DETR的TensorRT版本在NVIDIAXavier上的测速结果如下，任何问题留言讨论:

mathlxj·2023-11-01 20:18

Jetson Xavier NX Yolov5的搭建及配合Intel Realsense D435i的使用

该实验需分为三步来完成1.在JetsonXavierNX上搭建Yolov5。2.安装IntelRealsenseD435i的SDK。3.配合YOLOV5实现实时目标检测。主要操作步骤：获取Yolov5包，并搭建环境。（文档链接：https://drive.google.com/drive/folders/18jvzxaEqZV3ZGqWRLPvgIambimrQJ-eN）根据官方提供ReadMe可

GOD-VV·2023-11-01 20:16

Jetson Nano2GB（TX2\NX\XAVIER）使用ffmpeg进行硬解码配置笔记

到目前为止Jetson设备ffmpeg硬件编码尚不可用。l4t3261jetpack4.6FFmpeg在Linux平台下开发，但它同样也可以在其它操作系统环境中编译运行，包括Windows、MacOSX等。这个项目最早由FabriceBellard发起，2004年至2015年间由MichaelNiedermayer主要负责维护。许多FFmpeg的开发人员都来自MPlayer项目，而且当前FFmpe

无证驾驶梁嗖嗖·2023-10-31 22:22

Jetson Xavier NX配置YOLOV5环境

一、pip3及依赖库安装sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallpython3-pippython3-dev-ysudoapt-getinstallbuild-essentialmakecmakecmake-curses-gui-ysudoapt-getinstallgitg++pkg-configcurl-ysudoapt-getinstalllibatlas-ba

IRUIRUI__·2023-10-31 22:52

NVIDIA Jetson Xavier NX刷机后首次使用记录及搭建部署yolo v5 环境（miniforge管理环境），已实测成功。

1、刷机后首次使用（Ubuntu20.04JetPack5.0）1.1cuda环境变量（一般安装好会自动带有，可以在检查一下）sudogedit~/.bashrcexportPATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexportCUDA_HOME=/usr/lo

山水有相逢。·2023-10-31 22:52

Jetson 系列——nvidia jetson nano推流操作和 jetson xavier NX GStreamer 推流操作

nvidiajetsonNX板子，拿来做做编解码试试看效果。datasheeet关于编解码这块描述如下：编码情况：解码情况：JPEG编解码情况如下：根据我自己做的测试，感觉264/265还不错，但是jpeg效果不太好。我做实验的环境如下：jetpack和L4T都是最新的官方推荐版本。下面我把一些实验过程与结果记录如下。第一部分：环境准备首先你要有一个nvidia帐号，用于下载文档和各种软件。在ub

RichardorMu·2023-10-31 22:51

ffmpeg使用NVIDIA Jeston Xavier NX 硬编码

一，需求NX的板子外接相机，使用opencv从共享内存中取图转化成Mat，之后利用ffmpeg进行h264编码，然后推送到rtmp服务器。开始使用cpu软编码，占用cpu在150%左右。先改用GPU的NVENC芯片进行硬编码，cpu占用降到了80%。二，实现环境搭建：（1），libnvmpi安装gitcloneGitHub-jocover/jetson-ffmpeg:ffmpegsupporto

土拨鼠不是老鼠·2023-10-31 22:21

Jetson Xavier NX使用ffmpeg调用硬解码

有伙伴问使用JetsonXavierNXffmpeg进行转码时卡死,转MP4格式可转6路,但转m3u8却不行,这是因为rtsp用nx自带的视频解码器做解码不消耗cpu和gpu资源，但是要调用硬解码接口。可以通过如下方式解决这里所使用设备为：JetsonXavierNX8G，系统为Jetpack4.6.11.nvmpi构建并安装库gitclonehttps://github.com/jocover/

Zella_711·2023-10-31 22:19

Jetson Xavier NX FFmpeg支持硬件编解码

最近在用JetsonXavierNX板子做视频处理，但是CPU进行视频编解码，效率比较地下。于是便考虑用硬解码来对视频进行处理。通过jtop查看，发现板子是支持NVENC硬件编解码的。1、下载源码因为需要对ffmpeg进行打补丁修改，因此需要编译两份源码1.1、编译jetson-ffmpeg1）、下载jetson-ffmpeg(GitHub-jocover/jetson-ffmpeg:ffmpeg

reset2021·2023-10-31 22:42

深度学习炼丹炉

针对权重初始化通常采用预训练模型或者xavier，其中前者为使用训练集得到的参数信息，更一般的为后者，通过设置参数分布来初始化权重。

hzhj·2023-10-31 21:04

NVIDIA AGX Xavier 安装torch和对应torchvision

NVIDIAAGXXavier安装torch和torchvision一、pytorch安装官方网站NVIDIAJetsonZoo提供了pytorch的arrch64编译版本及安装教程。首先结合python和JetPack版本从JetsonZoo下载相应whl文件。我的JetPack是4.5.1，因此下载了pytorch1.6.0。（从jetsonzoo下载似乎需要梯子）下载完成后，在whl文件处打

Al资料站与复盘笔记·2023-10-28 04:30

在Xavier上装opencv

https://www.jetsonhacks.com/2018/11/08/build-opencv-3-4-on-nvidia-jetson-agx-xavier-developer-kit/根据文章中说的做即可

phoenixmy·2023-10-26 16:21

【机器学习合集】参数初始化合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录综述1.全零与随机初始化2.标准初始化(固定方差)3.Xavier初始化(方差缩放)4.He初始化5.正交初始化6.MSRA初始化综述这些是不同的权重初始化方法，用于初始化神经网络的权重参数。

slience_me·2023-10-24 20:03

pytorch tensor 初始化_浅析对比Tensorflow与PyTorch实现Layer初始化

聊起初始化，大家应该都了解大名鼎鼎的Glorot初始化(也叫Xavier初始化)，Kaiming初始化(也叫He初始化)。

凶残小龙虾·2023-10-21 16:13

深度神经网络时与协方差矩阵

一些权重初始化策略，如Xavier或He初始化，通过考虑协方差矩阵的性质来控制权重

薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 11:23

深度学习（5）——网络模型参数的初始化策略（Xavier）

模型参数初始化的目的先来回顾一下CNN的核心流程：在fundamentallayer和functionlayer中，上层和下层神经元之间是通过权重连接的（也就是层与层之间的连接线）权重存在于模型的每一层之间，抽象图如下所以：而模型的更新，很大程度是基于参数的更新。通过loss函数对predict_y和真实标签y进行计算，利用梯度下降对模型进行更新：（b的计算公式同理，此处不再赘述。）梯度下降的过程

schedule list·2023-10-21 05:13

Xavier Glorot参数初始化: 理解训练Deep DNN的难点

文章目录0先前初始化方法随机初始化权重选择合适的权重初始值1深度神经网络2实验环境和数据集在线学习无限数据集：Shapeset-3x2有限数据集实验环境3训练过程激活函数和饱和的影响Sigmoid实验Tanh实验Softsign实验4研究梯度及其传播损失函数影响梯度传播研究学习过程中的后向传播梯度5误差曲线与结论【Reference】1.Understandingthedifficultyoftr

十里清风·2023-10-21 05:12

深度学习中，Xavier初始化是什么？

pytorch官方文档中提到了Xavier初始化，不解，查之。

天天向上的小白白~·2023-10-21 05:40

Xavier初始化

转载：https://blog.csdn.net/victoriaw/article/details/73000632.本文介绍一下深度学习参数初始化问题中耳熟能详的参数初始化方法——Xavier（发音

我是一片小树叶·2023-10-21 05:08

深度学习之参数初始化（一）——Xavier初始化

我们需要牢记参数初始化的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。而我们知道在全连接的神经网络中，参数梯度和反向传播得到的状态梯度以及入激活值有关——激活值饱和会导致该层状态梯度信息为0，然后导致下面所有层的参数梯度为0；入激活值为0会导致对应参数梯度为0。所以如果要保证参数梯度不等于0，那么参数初始化应该使得各层激活值不会出现饱和现象且激活值不为0。我们把这两

马大哈先生·2023-10-21 05:08

神经网络参数初始化

classFaceBox_s(nn.Module):definit_params(self):forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Conv2d):nn.init.xavier_uniform

AI视觉网奇·2023-10-21 05:06

Xavier初始化和He初始化

转自https://blog.csdn.net/xxy0118/article/details/84333635Xavier初始化:条件：正向传播时，激活值的方差保持不变；反向传播时，关于状态值的梯度的方差保持不变

Beryl已存在·2023-10-21 05:04

全连接网络参数Xavier初始化

1.梯度消失考虑下图的神经网络，在使用梯度下降法迭代更新W_ki和W_ij时，它们的梯度方向间有什么关系？它们的梯度关系如下：从上述两个式子我们大致可以看出，损失函数L关于第h层参数的梯度由两部分组成：1）损失函数L关于第(h+1)层特征的梯度和2）第h层特征。进一步分析1）L关于第(h+1)层特征的梯度和L关于第h层特征的梯度之间有什么关系？（p为第h+1层结点数）2）第h层特征和(h-1）层特

天津泰达康师傅·2023-10-21 05:01

解决Jetson AGX xavier开机在Started update utmp about system runlevel changes卡死

Startedupdateutmpaboutsystemrunlevelchanges有时候是Startedusermanagerforuid120有时候是removedsliceusersliceofgdm.不知道为什么，Xavier

我来了！！！·2023-10-20 04:16

Jetson Xavier 常用指令

强制修改屏幕分辨率xrandr--fb1920x1080安装jtopsudopip3installjetson-stats然后执行sudojtop命令行工具nvpmodel默认模式是15W(MODE_15W,ID:2)，你可以通过这个方式看到：$sudonvpmodel--queryNVFanMode:quietNVPowerMode:MODE_15W2如果我们想换到表格中的0模式，那么我们可以执

Tosonw·2023-10-17 23:29

【00】神经网络之初始化参数

除以np.sqrt(784)是权重初始化的一种策略，通常称为“Xavier初始化”或“Glorot初始化”。该初始化策略的目的是使

一川风絮千片雪·2023-10-17 19:57

深度学习入门 (六)：梯度消失与梯度爆炸、权重的初始值、Batch Normalization、Group Normalization

(随机生成初始值的重要性)观察权重初始值对隐藏层激活值分布的影响Xavier初始值He初始值归一化输入(Normalizinginputs)BatchNormalizationBN层的正向传播BN层的反向传播基于计算图进行推导不借助计算图

连理o·2023-10-16 20:44

取消激光雷达/不升级Orin，小鹏P5改款背后的行业「痛点」

其中，高配Pro车型继续保留英伟达Xavier（没有升级单Orin），提供高速NOA。同时，激光雷达被取消。而在上一代P5发布时，激光雷达是这款车型的亮点之一。

高工智能汽车·2023-10-09 11:07

从踩坑到跳崖——自用版Jetson Xavier NX配置踩坑全记录（其二：PyQt5和OpenCV相关）

谢邀，csdn“出道作”。从踩坑到跳崖，用半个月和JetsonNX培养感情到“不舍分手”的体验是怎样的？谁用谁是大怨种。1.装不上PyQt5问题描述：pip安装PyQt5一直卡在preparingwheelmetadata过程解决方法：用pip直接安装，加上—verbose参数可查看编译过程，耐心等待两至三小时可成功装上注：离线.whl由于无对应ARM架构的版本故无法使用wheel安装2.运行Qt

长安菌·2023-10-08 15:49

Jetson xavier NX等Jetson系列开发板设置Python脚本的开机自启动（需要激活conda环境下）

JetsonxavierNX开机自启动python程序失败案例：本人使用shell脚本进行开机自启动失败：当时严格按照Jetsonnano开机自启动python程序的相关操作进行设置。新建start.sh文件后，编辑内容：#!/bin/bashecho'1122'|sudochmod777/dev/ttyTCU0condaactivateyolov5cdyolov5_v6.0_1/python3d

liuyang_xyz·2023-10-05 10:11

Xavier 风扇控制

Xavier的风扇在开机之后是默认关闭的，每次重启都需要手动打开风扇，后续可能考虑修改bashrc文件进行自动开启这个是显示当前风扇的转速，默认应该是0，表示关闭，最大是250cat/sys/devices

ryan_ren·2023-10-03 00:12

Xavier参数初始化方法和以及其引入的对数据进行标准化Normalize()的操作

这里就看了一种参数初始化的方式Xavier。该方法的局限性：1）激活函数关于0对称。2）在激活函数非饱和区，我们可以近似为线性。

天津泰达康师傅·2023-10-02 16:35

Batch Normalization层

Xavier初始化配合数据预处理时的Normalize操作（将图片像素的分布变为均值为0，方差为1，也叫白化操作），可以保证最开始模型训练的时候1）各层激活值的方差为1。