本文介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例，包括数据集的准备，卷积神经网络的搭建，训练和测试的过程，以及模型的保存和加载。本案例使用了CIFAR-10数据集，包含10个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。本案例使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化器。本案例可以在GPU和CPU上运行，根据设备的不同自动切换。本案例适合入门pytorch深度学习和练手，也可以用到项目当中。代码精炼，容易修改进行二次完善和开发。

win10下装caffe的cpu版本详解-附件资源

已被改进的基于Python的重识别，面向微软用户（非虚拟机）。 建议使用Pycharm，虚拟环境（venv）已在项目目录中，请自行挂载。

CPU版Tensorflow安装步骤如下： step1：新建虚拟环境（tensorflow仅适用于python3.5）              打开Anaconda Prompt，输入命令：conda create -n tensorflow python==3.5 step2：启动虚拟环境              在Anaconda Prompt中，输入命令：activate tensorflow step3：安装tensorflow             在Anaconda Prompt中，输入命令：pip install –upgrade –ignore – installed t

1.下载Anaconda 去官网下载，我下载的是最新版本Anaconda3 链接 安装中记得勾选添加环境变量 2.安装tensorflow 1.打开Anaconda Prompt (Anaconda3)，添加镜像： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 　　　　 conda config --set show_channel_urls yes 2.创建tensorflow环境 conda create -n tensorflow python=3.6 （我下

先放出最终成功版本：win10 + python3.6 + tensorflow1.6.0 + keras2.2.4 *背景：*因为想在电脑上跑LSTM，于是开始了这场漫长的tensorflow环境配置之旅，话不多说，开启正文： 尝试1： 像大多数人一样，按照网上教程（比如这篇博客）安装Anaconda，然后安装tensorflow。但是我一步步乖乖安装后，在Anaconda中import tensorflow 却一直提示：ImportError: No module named ‘tensorflow’。Pycharm中运行程序提示：DLL load failed: 找不到指定的模块。 搜了

TensorFlow2.0 CPU 版本的安装（Win 10 版本）本人亲测有效，之前网上找了很多教程，最后都因为不兼容错误无法完成安装。

文章目录说明下载Anacoda安装tenforslow环境搭建搭建虚拟环境安装tensenflow(cpu版本)在线安装离线安装验证Keras 安装使用 说明 win10 + anaconda + tensorflow（cpu版本） + keras + jupytor notebook 电脑垃圾，所以只能用cpu版本 下载 官网： https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 清华镜像（速度快）： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 版本： 我选择的是An

CUDA-Raytracer 用CUDA编写的简单光线跟踪器，将其输出保存在.ppm文件中，其中包括CPU版本供参考。

从过境车辆图片或视频中提取7014、4204、1223、1225、4010、6038等交通违法。 10万过境车可提取约2000违法车辆，使用英伟达独立显卡，10万记录一小时左右识别完。 识别完成后，软件会把提取到的图片按违法代码分类存在不同的文件夹。 后期用违法录入软件一键导入即可上传到交警集成指挥平台。 注意：cpu版本速度较慢，请联系作者下载GPU版本，可提升10倍识别速度。