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PyTorch-Android:[实验性] 在Android应用中展示PyTorch 1.0的用法。 使用您...

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简介：
PyTorch-Android是一个实验性的项目，旨在帮助开发者在Android应用程序中集成和展示PyTorch 1.0框架的功能与优势，通过简单的示例代码来引导用户入门。 PyTorch 1.3现已正式支持从Python到iOS和Android的端到端工作流部署。感谢您对该项目的关注。 在Android上使用的PyTorch Android项目展示了如何利用ONNX进行实时对象分类的应用程序开发。此存储库中的演示源代码最初基于特定框架，但自2019年5月13日起，该代码库转而使用了PyTorch和libtorch。 以下是项目的更新时间线： - 2019年5月13日：引入了一个轻量级的机器学习框架，用于设备上的移动推理。这个新方法不再依赖于复杂的ONNX或Caffe2。 - 2018年12月31日：PyTorch的核心维护者对项目进行了更新和优化。

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  • PyTorch-Android:[实验性] 在Android应用中展示PyTorch 1.0的用法。 使用您...
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    PyTorch-Android是一个实验性的项目，旨在帮助开发者在Android应用程序中集成和展示PyTorch 1.0框架的功能与优势，通过简单的示例代码来引导用户入门。 PyTorch 1.3现已正式支持从Python到iOS和Android的端到端工作流部署。感谢您对该项目的关注。 在Android上使用的PyTorch Android项目展示了如何利用ONNX进行实时对象分类的应用程序开发。此存储库中的演示源代码最初基于特定框架，但自2019年5月13日起，该代码库转而使用了PyTorch和libtorch。 以下是项目的更新时间线： - 2019年5月13日：引入了一个轻量级的机器学习框架，用于设备上的移动推理。这个新方法不再依赖于复杂的ONNX或Caffe2。 - 2018年12月31日：PyTorch的核心维护者对项目进行了更新和优化。
     
  • Android-Demo-App: PyTorch 在 Android 应用程序中的使用示例
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    Android-Demo-App 是一个展示如何在 Android 应用中集成和使用 PyTorch 框架的示范项目，为开发者提供了一个直观的学习平台。 PyTorch Android示例提供了一系列构建在强大平台上的Android演示应用程序列表。“你好，世界”是一个简单的图像分类应用，展示了如何使用PyTorch的Android API。“PyTorch演示应用”则更全面一些，包含两个展示模块：一个相机应用利用量化模型对实时输入图像进行分类；另一个基于文本的应用通过文本分类模型预测输入文本的主题。D2go提供了一个Python脚本和相应的Android应用程序组合，该组合使用了Facebook开发的轻量级且快速运行的模型，支持PyTorch 1.8、torchvision 0.9 和 Detectron2，并内置最先进的移动网络；此外还展示了如何利用预构建的torchvision-ops库。图像分割示例则提供了一个Python脚本用于相关操作演示。
     
  • LSTM-CRF-PyTorch：在PyTorch中的应用
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    LSTM-CRF-PyTorch项目展示了如何使用PyTorch框架实现LSTM与CRF模型结合的应用，特别适用于序列标注任务。 PyTorch中的LSTM-CRF用于序列标记的双向LSTM-CRF的最小PyTorch（1.7.1）实现。 支持的功能： - CUDA的小批量训练 - 嵌入层中查找、CNN、RNN或自我关注的支持 - 分层递归编码（HRE） - 条件随机场（CRF）的PyTorch实现 - CRF损失的矢量化计算 - 矢量化的维特比解码 使用方法： 培训数据格式如下所示： ``` tokentag tokentag tokentag ... tokentag tokentag tokentag ... ... ``` 准备数据： ```shell python3 prepare.py training_data ``` 训练模型： ```shell python3 train.py model char_to_idx word_to_idx tag_to_idx training_data.csv ```
     
  • Android-MPAndroidChart：在您的 Android 应用中利用 MPAndroidChart 添加图表
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    MPAndroidChart是一款强大的Android库，用于在应用中轻松添加各种类型的交互式图表。它提供了丰富的自定义选项和高效的性能，适用于各类数据可视化需求。 Tuts+ 教程：使用 MPAndroidChart 将图表添加到您的 Android 应用程序 讲师：Hathibelagal Ashraff 如果您的应用处理大量数据，那么如果您选择使用图表而不是表格来显示这些数据，您的用户将会喜欢您。有许多可用于 Android 的图表库可以让您的工作更轻松。在本教程中，您将了解一个这样的库 MPAndroidChart。
     
  • 使用scrcpy展示和操控您的Android设备
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    使用scrcpy展示和操控您的Android设备是一篇教程文章，介绍如何利用开源工具scrcpy在电脑上无线或有线连接并控制安卓手机，实现高效便捷的操作体验。 scrcpy（版本1.17）是一个应用程序，它允许用户通过USB连接来访问并控制Android设备的显示界面，并且无需获取任何根权限。该软件可以在GNU/Linux、Windows以及macOS操作系统上运行。 其主要特点包括： - 亮度调节：仅针对屏幕本身进行调整。 - 性能表现：帧率为30至60fps之间。 - 图像质量：支持1920×1080或更高的分辨率显示。 - 延迟低，启动速度快，在大约一秒钟内即可显示出第一张图像。 - 非侵入式操作：在Android设备上无需安装额外的应用程序。 使用此软件需要您的Android设备至少符合API 21（即Android 5.0）的要求。此外，请确保已在设备中开启必要的设置，以便于通过键盘和鼠标进行控制，在某些情况下还需要启用特定的功能选项。 下载方式： - Linux：`apt install scrcpy` - Windows：请使用brew安装scrcpy - macOS：同样地，可以通过命令行工具`brew install scrcpy`来完成安装。 - 从源码编译（详情未提供）。
     
  • RefineNet-PyTorch: PyTorch中RefineNet-101在VOC上的应用
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    简介：RefineNet-PyTorch是基于PyTorch实现的RefineNet-101模型，专为PASCAL VOC数据集的语义分割任务设计，提供高效准确的图像分割解决方案。 该存储库提供了RefineNet：多路径精炼网络用于高分辨率语义分割的模型，在单比例尺设置中的验证集上，基于PASCAL VOC训练的ResNet-101模型达到了80.5%的平均精度。此工作由Guosheng Lin, Anton Milan, Chunhua Shen和Ian Reid在CVPR会议上发表。
     
  • PyTorch中index_select的使用示例
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    本篇文章详细介绍了如何在PyTorch框架下使用`index_select`函数。通过具体实例解释了如何从张量中选择特定索引位置的数据，并提供了代码演示和解析，帮助读者掌握该功能的应用场景及实现方法。 `index_selectanchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0]))` 参数说明：在 `index_select(x, 1, indices)` 中，数字1表示维度1（即列），而indices是用于筛选的索引序号。 例子： ```python import torch x = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3,4) print(x) indices = torch.LongTensor([0, 2]) y = torch.index_select(x, 0, indices) ``` 在上述示例中，`torch.linspace(1, 12, steps=12)` 创建一个包含从1到12的等差数列，并将其重塑为3x4矩阵。接着定义索引列表 `indices` 并通过调用 `index_select()` 函数来选择特定行的数据。
     
  • 在Android中使用Toast展示消息提示框
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    本教程介绍如何在Android应用开发中使用Toast组件来显示简短的消息提示框，帮助用户了解界面操作结果。 在之前的例子中已经使用了Toast类来显示一个简单的提示框。现在我们将对Toast进行详细介绍。 Toast类用于在屏幕上短暂地展示一条消息提示框，该提示框没有任何操作按钮，并且不会获得焦点，在一段时间后会自动消失。通常用来快速通知用户一些信息，应用范围非常广泛。 使用Toast来显示消息提示框很简单，只需遵循以下三个步骤： 1. 创建一个Toast对象：有两种方法可以实现这一点。 - 一种是通过构造函数创建： ```java Toast toast = new Toast(this); ``` - 另外一种是调用Toast类的makeText()方法来创建： ```java Toast toast = Toast.makeText(this, 要显示的内容, ...); ```
     
  • 在Android中使用CalendarView展示日历样式
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    本教程介绍如何在Android应用开发中利用CalendarView组件来显示和操作日历信息，帮助开发者轻松实现美观的日历界面。 使用CalendarView 实现的日历显示功能支持上下翻页。
     
  • PyTorch-Discriminative-Loss: 使用PyTorch实现区分性损失的实例分割示例
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    简介：本文介绍了使用PyTorch实现的一种区分性损失函数在实例分割任务中的应用，并提供了相关代码示例。通过该方法，模型能够更精确地区分不同对象。 该存储库通过PyTorch实现，并提供了预训练模型的下载功能。将下载的模型保存在“model/”目录下。环境要求为Ubuntu16.04、Python3.6.4，以及Torch 0.3.1和OpenCV 3.3.1。