01 现有网络模型的使用及修改importtorchvisionfromtorchimportnn#train_data=torchvision.datasets.ImageNet("../data_image_net",split='train',download=True,#transform=torchvision.transforms.ToTen

大家好我是安琪！SD插件ControlNET的诞生，无法自定义姿势成为过去，自定义姿势；根据线稿、骨骼、其他图片生成全新的图，AI绘图自主可控；包括边缘检测，深度信息估算；姿态，手势检测；分割等等场景：个人pose图，模特换装；装修出图；设计草图快速复原；颜色快速更换等等此扩展用于AUTOMATIC1111的

文章目录前言一、pth2onnx二、onnx2tf2.1安装依赖包2.2转换代码2.3命令解释三、转换测试3.1onnx输入输出：tflite_float32输入输出：3.3tflite_in8输入输出：3.4大小比较3.5超分测试原图：3.5.1onnx：3.5.2tflite_float32：3.5.2tflite_int8：总结前言最近工程上在做基

0引言GoogLeNet，它是一种深度卷积神经网络，由Google研究人员在2014年提出，用于图像识别任务。CIFAR-10是一个常用的图像识别数据集，包含10个类别，每个类别有6000张32x32的彩色图像。本文使用Pycharm及Pytorch框架搭建GoogLeNet神经网络框架，使用CIFAR10数据集训练模型。笔者查阅资

知识点Kerberos协议具体工作方法，在域中：客户机将明文密码进行NTLM哈希,然后和时间戳一起加密（使用krbtgt密码hash作为密钥），发送给kdc（域控），kdc对用户进行检测，成功之后创建TGT(Ticket-GrantingTicket)。将TGT进行加密签名返回给客户机器，只有域用户krbtgt才能读取kerberos中TGT数据

前言目前AI绘画领域的产品非常多，比如Midjourney、Dalle3、StabilityAI等等，这些产品大体上可以分为两类：模型与产品深度融合：比如Midjourney、Dalle3等等。模型与产品分离：比如SDWebUI、ComfyUI等等。对于绝大多数普通用户而言，学习成本低、功能一体化的融合产

1.*.pt文件.pt文件保存的是模型的全部，在加载时可以直接赋值给新变量model=torch.load("filename.pt")。具体操作:（1）.模型的保存torch.save(model,"Path/filename.pt")（2）.模型的加载model=torch.load("filename.pt")注意：torch.load()的参数使用字符串参数。2..p

为了方便在C#项目中引用onnx文件，于是需要将pth模型文件转换为onnx类型。转换的模型项目地址是：https://github.com/xuebinqin/U-2-Net，以下为python的示例代码：1importtorch2importsys3importos4model_dir=os.path.join(os.path.dirname(__file__),'model')5sys

〇、写在前面本应用基于开源UI框架PyDracula进行开发，除去最基本的UI框架外，所有功能的前后端实现都由我个人开发完成，但也有部分UI（如开关控件和进度条）是参考其他大佬的分享。这个应用是我的本科毕业设计，但因为个人能力不足，姑且只能使用Python+PySide6开发。开发这个应用的启发是，

整体流程为：.pth->.onnx->.plan(或.trt，二者等价)需要的工具和包：Docker，Pytorch，ONNX，onnxruntime，TensorRT（trtexec和polygraphy）.pth到.onnx这里以SwinIR(https://github.com/JingyunLiang/SwinIR)预训练模型为例init_torch_model()函数主要是对模型初始化，这里是

最近跑模型需要下载，发现pythontorch自带的下载慢得跟乌龟一样，只能自己手动下载，这里记录一下。下载文件：https://download.pytorch.org/models/vit_h_14_swag-80465313.pth服务器：深研院某服务器Linux自带的wget：wgethttps://download.pytorch.org/models/vit_h_14_swag-80

可编辑模式下安装python包一般情况下,我们使用的是pipinstallpkg来完成包的安装,默认的安装的目标目录在site-packages下,这种情况非常适合我们引用某些成熟包.如果我们想要给github某个项目贡献PR,或者仅仅要魔改一下某个项目,可以使用editable模式来安装.edit

背景在过去的一年，ChatGPT的崛起彻底改变了我们与AI的交互方式。它不再是被动的信息提供者，而是成为了一个可以与我们自由交流、分享知识的伙伴。无论是生活中的琐事，还是工作中的难题，ChatGPT都能给出有价值的建议和信息。同时，ChatGPT也在各个领域引发了深远的变革。在教育领域，Chat

Codeigniter3.0+Smarty-3.1.141、下载Smarty类库，并放到CI/Controller/libraries；2、创建控制器，并加载Smarty类，创建Smarty对象，同时设置Smarty关键目录 <?phpdefined('BASEPATH')ORexit('Nodirectscriptaccessallowed');classWelcomeextendsCI_Controller{

本题解思路类似kczno1在[POI2010]KOL-Railway的题解。如果\(l_i<l_j<r_i<r_j\)则连边\((i,j)\)，题目转化为判断该图是否是二分图，如果是则给出染色方案。不妨先找出一个生成森林，然后染色并判断所有同颜色的点是否没有边相连。把所有\((l_i,r_i)\)按\(l\)从小

目前常见的几种pytorch模型后缀名有：.pt.pth.bin.onnx 其实，.pt.pth.bin这三个后缀都是人为指定的，在保存模型的时候没有区别，但用不同后缀是为了方便区分它们所储存的内容，相当于是个标记：格式解释适用场景可对应的后缀.pt或.pthPyTorch的默认模型文件

1、项目源码及权重文件下载项目源码：https://github.com/Daniil-Osokin/lightweight-human-pose-estimation.pytorch/blob/master/demo.py权重文件：https://download.01.org/opencv/openvino_training_extensions/models/human_pose_estimation/checkpoint_iter_370000.pth需要注

什么是LLaMALLaMA是由美国的MetaAI发布的大语言系列模型，全称是LargeLanguageModelMetaAI，论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels。Llama这个单词本身是指美洲大羊驼，所以社区也将这个系列的模型昵称为羊驼系模型。在这篇论文中，使用数万亿个（trillionsof）tok

有一些非常流行的网络如resnet、squeezenet、densenet等在pytorch里面都有，包括网络结构和训练好的模型。pytorch自带模型网址：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-models/按官网加载预训练好的模型：importtorchvision.modelsasmodels#pretr

今天看到Y4er师傅写的文章，我这里简单学习了一下：https://y4er.com/posts/python-pth-file-write-getshell/概述python的site模块支持"Site-specificconfigurationhook"的功能，这个功能点本身是用来将特定路径加入模块搜索路径。该模块在初始化期间自动导入。sys.prefix

下载官网：https://github.com/ajay-sainy/Wav2Lip-GFPGAN下载：https://www.adrianbulat.com/downloads/python-fan/s3fd-619a316812.pth改名为：s3fd.pth存放到/Wav2Lip-master/face_detection/detection/sfd/s3fd.pth下载https://drive.google.com/uc?id=1fQtBSYEyuai9MjBOF8j

常用函数获取当前运行目录(类似c++)importsyscurent_dir=sys.argv[0]模型保存与读取importtorch#保存模型步骤torch.save(model,'net.pth')#保存整个神经网络的模型结构以及参数torch.save(model,'net.pkl')#同上torch.save(model.state_dict(),'net

1、模型的保存1'''1、模型的保存'''2importtorch3importtorchvision45vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)6#保存方式1:保存网络模型

PerfectPthPowersTimeLimit: 1000MS MemoryLimit: 10000KTotalSubmissions: 18756 Accepted: 4327DescriptionWesaythatxisaperfectsquareif,forsome

运行TableMASTER-mmocr-master\table_recognition\demo\demo.py文件目录：TableMASTER-mmocr-master\table_recognition\demo\demo.py1.alphabet把TableMASTER-mmocr-mast