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torchvision 0.13.0 源码

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简介:
torchvision 0.13.0源码提供了用于图像和计算机视觉任务的数据集、模型及变换工具,是PyTorch框架的重要扩展。 可以在Jetson上进行编译。这是官方源码。

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客服
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  • torchvision 0.13.0
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    torchvision 0.13.0源码提供了用于图像和计算机视觉任务的数据集、模型及变换工具,是PyTorch框架的重要扩展。 可以在Jetson上进行编译。这是官方源码。
  • torchvision 0.12.0
    优质
    torchvision 0.12.0 源码提供了针对PyTorch的计算机视觉研究工具和数据集,包括图像变换、模型架构及预训练模型等最新版本的源代码。 可以在Jetson上进行编译。这是官方源码。
  • GraphHopperWeb-0.13.0.jar
    优质
    GraphHopperWeb-0.13.0.jar是一款基于Java开发的地图服务工具包,提供路径规划、地图渲染等API接口,适用于网站和应用集成高效路由解决方案。 graphhopper-web-0.13.0.jar是一款软件jar包。
  • Windows_Exporter-0.13.0-x86_64.msi.zip
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    Windows_Exporter-0.13.0-x86_64.msi.zip 是一个用于 Windows 操作系统的安装文件,它允许用户将系统性能数据导出为 Prometheus 可读的格式,便于监控与分析。 在IT运维领域,实时且准确的服务器监控对于确保系统稳定运行至关重要。Windows Exporter与Prometheus结合使用提供了一种强大的解决方案,帮助管理员对Windows服务器进行深度监控。 **Windows Exporter** Windows Exporter是开源项目Prometheus生态系统中的一个组件,专门针对Windows操作系统设计。它是一个服务,能够收集各种性能指标,包括CPU使用率、内存占用、磁盘IO和网络流量等,并将这些信息以Prometheus可理解的HTTP端点形式暴露出来。Windows Exporter利用Windows Management Instrumentation(WMI)技术来获取系统数据,这是一种内置在Windows中的管理工具,允许应用程序访问和修改系统配置信息。 **Prometheus** Prometheus是一款流行的开源监控系统与时间序列数据库,在微服务架构中被广泛使用。它通过定期抓取目标上的度量指标,并存储及分析这些数据,从而提供实时的系统监控和报警功能。Prometheus支持多种数据模型,并能灵活地定义警报规则;当特定性能指标超过预设阈值时,自动触发警报以确保问题能够被及时发现并解决。 **amd64.msi文件** 提供的压缩包中包含Windows Exporter的安装程序(windows_exporter-0.13.0-amd64.msi),适用于AMD64架构的Windows系统。此MSI文件为Microsoft Installer格式,用于在Windows上便捷地安装和卸载软件。完成该文件的安装后,Windows Exporter将在后台运行并提供监控服务。 **服务器监控实践** 部署Windows Exporter与Prometheus的过程大致如下: 1. **安装Windows Exporter**: 在目标Windows服务器上执行windows_exporter-0.13.0-amd64.msi 安装程序,并根据提示完成安装。 2. **配置Windows Exporter**: 根据需求设置WMI查询选择以及监听端口等参数。 3. **配置Prometheus**: 将Windows Exporter添加为Prometheus服务器的目标,指定其HTTP端点地址。 4. **监控指标**: Prometheus会定期从Windows Exporter拉取数据并存储于本地数据库中。 5. **可视化与告警设置**: 使用Grafana等工具展示监控数据,并设定告警规则以确保在系统出现问题时能够快速响应。 通过这种方式,IT管理员可以全面掌握Windows服务器的运行状态,及时发现和处理潜在问题,从而提升系统的稳定性和安全性。此外,基于Prometheus构建的监控方案具备高度灵活性与扩展性,能适应不断变化的技术环境需求。
  • InfluxDB 0.13.0 Jar包合集
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    简介:本页面提供InfluxDB 0.13.0版本的所有Jar包下载链接,适用于开发者集成InfluxDB时进行依赖管理。 InfluxDB-0.13.0 jar包集合,亲测可用。
  • influxdb-0.13.0-1更新版.zip
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    InfluxDB 0.13.0-1 更新版 是 InfluxData 公司发布的时序、事件和指标数据的开源时间序列数据库软件的新版本,提供了性能优化与功能增强。此压缩包内含该版本的安装文件及文档资料。 此压缩包包含influxdb-0.13.0版本,下载后可以直接使用。
  • torch与torchvision
    优质
    Torch和TorchVision是两个支持机器学习研究的强大Python库。Torch提供高效的数值计算框架,而TorchVision则专注于计算机视觉任务,包括图像变换、数据集加载等。两者均为深度学习研究提供了不可或缺的支持工具。 在现代计算机科学领域,深度学习已经成为推动人工智能发展的核心力量之一。PyTorch与TorchVision是Python编程语言中最受欢迎的深度学习框架之一,为研究人员和开发人员提供了强大的工具来构建、训练和优化复杂的神经网络模型。 PyTorch是由Facebook开发的一个开源机器学习库,基于Torch,并且具有Python的便利性。它采用动态计算图作为核心机制,在灵活性和调试方面超越了其他静态图框架。这种特性使得开发者可以在运行时构建和修改计算图,从而简化实验和调试过程。随着版本更新,PyTorch 1.4.0已经针对Python 3.7进行了优化,并支持aarch64架构(通常用于ARM处理器),这意味着它能够在多种硬件平台上执行任务,包括移动设备及嵌入式系统。 基于PyTorch,开发者可以利用TorchVision库来处理计算机视觉相关的任务。该库包含了大量预训练的卷积神经网络模型如AlexNet、VGG和ResNet等,并提供了常用图像数据集(例如CIFAR-10、CIFAR-100及ImageNet)的相关工具。此外,它还提供高效的数据加载器(DataLoader),可以简化数据准备阶段的工作流程,而 torchvision.transforms 模块则包含各种必要的图像变换操作如缩放、裁剪和归一化等。 在实际应用中,PyTorch与TorchVision的结合使用可以帮助开发者快速搭建并训练用于图像识别、目标检测及语义分割等多种任务的模型。例如,在特定图像分类问题上,可以利用预训练的ResNet模型并通过迁移学习来微调该模型以适应新的应用场景。 安装方面,在Linux aarch64平台上可以通过pip工具安装PyTorch和TorchVision的相关whl文件(如 `torch-1.4.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl` 和 `torchvision-0.5.0a0+85b8fbf-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl`),确保这些文件与Python 3.7版本兼容,从而在特定硬件上运行深度学习项目。 总之,PyTorch和TorchVision的组合提供了一个强大而灵活的工作环境,在计算机视觉领域的研究和工业应用中发挥着重要作用。
  • torchvision-0.8.1-for-jetson.zip
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    torchvision-0.8.1-for-jetson.zip是一款专为Jetson平台优化的计算机视觉库,基于PyTorch 1.7构建,包含常用的数据集、模型和变换工具。 要将torchvision-0.8.1-jetson适配到jetson并配合pytorch==1.7.0使用,首先需要解压文件,然后在命令行输入`python3 setup.py install`来完成安装。验证是否成功安装的方法是在Python环境中执行`import torchvision`,如果没有任何错误信息,则表示安装成功。
  • torch1.8-torchvision-0.9.zip
    优质
    torch1.8-torchvision-0.9.zip是包含PyTorch深度学习库1.8版本和其计算机视觉扩展包torchvision 0.9版本的压缩文件,适用于开发AI应用。 用于树莓派官方32位arm7l系统的PyTorch环境配置可以支持YOLOV5的搭建。