ubuntu安装Anaconda和pytorch安装Anaconda下载Anaconda：免费下载 |蟒蛇 (anaconda.com)给Anaconda执行权限sudo chmod 777 Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh安装Anaconda./Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh这些设置基本上可以一直按Enter键中间会让选择一个yes or no的问题，我们肯定直接选择yes查看一下当前的环境conda -V修改环境变量nano ~/.bashrc在最后添加export PATH=/home/****/anaconda3/bin:$PATH****为用户名更新一下环境变量source ~/.bashrc查看安装是否成功conda -V可以看到Anaconda已经安装成功了问题1. ubuntu的anaconda无法激活环境CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate&#
jupyer 切换环境先在conda中切换到有pytorch的环境中conda activate pytorch安装jupyterpip install jupyter安装ipykernelpip install ipykernel设置环境python -m ipykernel install --user --name 环境名 --display-name 环境名第一个name后是要写一个环境的名称，第二个name后是Notebook中显示的环境名称。运行jupyter notebookjupyter notebook不需要切换到pytorch环境中输入在 jupyter中新建的时候选择自己需要的环境设置中文在jupyter中新建一个文件输入!pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN提示Successfully installed jupyterlab-language-pack-zh-CN-3.6.post0成功重启如果不好用需要进用户环境变量添加选择新建，弹出的选项卡中，变量名为：LANG变量值：zh_CN.UTF8设置工作目录首先在命
Cross Attention Based Style Distribution for Controllable Person Image Synthesis基于交叉注意力的风格分布用于可控的人物图像合成ECCV-2022-8图1. 左：给定源图像和目标位姿，我们的模型能够根据需要进行位姿传递并生成目标解析图。注意，对于目标解析图，我们只有一个训练阶段，没有独立生成。然而，我们的模型仍然通过基于交叉注意力的风格分布模块精确地合成它。右：我们的模型还通过显式控制源图像和参考图像的姿势和身体部位外观来实现虚拟试戴和头部(身份)交换。摘要：可控人物图像合成任务通过对身体姿势和外观的明确控制实现了广泛的应用。在本文中，我们提出了一种基于交叉注意力的风格分布模块，该模块在源语义风格和目标姿态之间进行计算以进行姿势转移。该模块有意选择每个语义所代表的风格，并根据目标姿势分配它们。交叉注意力中的注意力矩阵表达了目标姿势和所有语义的源风格之间的动态相似性。因此，它可以用来路由源图像的颜色和纹理，并进一步受到目标解析图的约束，以达到更清晰的目标。同时，为了准确编码源外观，还添加了不同语义风格之间的自我
pytorch的 torchvision transformstorchvision是pytorch的数据集，也包含常用数据处理工具，包含几个模块：datasets（包含常用的数据集：minist，COCO等）models（包含常用的著名网络结构：AlexNet，VGG，ResNet等等，你可以使用随机初始化的网络结构，也可以使用已经训练好的网络）transforms（对PIL.Image进行变换处理：Scale（缩放）、CenterCrop（中心切割）、Pad（填充）等），PIL（Python Imaging Library）是python对图形处理的库。下面具体讲一下transforms中常用函数的使用transforms.Scale(size)将输入的PIL.Image重新改变大小成给定的size，size是最小边的边长。举个例子，如果原图的height>width,那么改变大小后的图片大小是(size*height/width, size)，若是height<width,那么就是(size, size*width/height)。例：from PIL import
torch.cuda.FloatTensor 与 torch.FloatTensor（torch.Tensor）--CPU和GPU上的数据类型torch.cuda.FloatTensor 与torch.FloatTensor Pytorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到的。一般系统默认是torch.FloatTensor类型（即CPU上的数据类型）。例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor; data.cuda()就转为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型。torch.Tensor与torch.tensor torch.Tensor：torch.Tensor()是Python类，更明确的说，是默认张量类类型torch.FloatTensor()的别名，torch.Tensor([1,2]) 会调用Tensor类的构造函数__init__，生成单一精度浮点类的张量。torch.tensor()：
pytorch2.0安装与体验介绍pytorch2.0 相对1.x进行了大版本更新，向下兼容！！！！通过官网阅读可知他最大的更新是torch.compile()，通过编译的方式，用一行代码实现模型的稳定加速。compiled_model = torch.compile(model)这个语句返回一个原来模型的引用，但是将forward函数编译成了一个更优化的版本。官方同时提供一些参数可以使用：def torch.compile(model: Callable, *, mode: Optional[str] = "default", dynamic: bool = False, fullgraph:bool = False, backend: Union[str, Callable] = "inductor", # advanced backend options go here as kwargs **kwargs ) -> torch._dynamo.NNOptimizedModule可以用来做一些更加细节的指定。mode specifie
一只胖橘