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Torchcam：类激活资源管理器 利用PyTorch中特定于类的卷积层激活的简单方法。 目录 入门 先决条件 Python 3.6（或更新版本） 安装 您可以使用安装软件包，如下所示： pip install torchcam 或使用 ： conda install -c frgfm torchcam 用法 Torchcam的建立既适合希望更好地了解其CNN模型的用户，也供研究人员使用流行的方法享受强大的实施基础。 这是一个简短的片段，说明了其用法： import torch from torchcam . cams import SmoothGradCAMpp from torchvision . models import resnet18 img_tensor = torch . rand (( 1 , 3 , 224 , 224 )) model = resnet18

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pip install torch ninja Pytorch 倒角距离。 包括一个CUDA版本和一个带有 pytorch 标准操作的PYTHON版本。 注意：在这个仓库中，dist1 和 dist2 是点云欧氏距离的平方，因此您应该相应地调整阈值。 F - 分数 CUDA 版本 即时编译 支持多GPU 二维点云。 3D 点云。 5D 点云。 连续（）安全。 Python版本 支持任意维度 用法 import torch , chamfer3D . dist_chamfer_3D , fscore chamLoss = chamfer3D . dist_chamfer_3D . chamfer_3DDist () points1 = torch . rand ( 32 , 1000 , 3 ). cuda () points2 = torch . rand ( 32

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