在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。
(本文章适用于 pytorch0.4.0 版本, 既然 Variable 和 Tensor merge 到一块了, 那就叫 Tensor吧)
在典型的机器学习和深度学习项目中，我们通常从定义问题陈述开始，然后是数据收集和准备（数据预处理）和模型构建（模型训练），对吧？但是，最后，我们希望我们的模型能够提供给最终用户，以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一，可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者？模型的部署大致分为以下三个步骤：
写深度学习网络代码，最大的挑战之一，尤其对新手来说，就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具，相信我的头发一定比现在更浓密茂盛！
因为my_list只有“tianjun”这个字符串，pop()弹出后my_list为空，下面assert等式不成立，所以抛出异常
编者按：2017 年初，Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上，针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch。一经发布，这款开源工具包就受到了业界的广泛关注和讨论，经过几个月的发展，目前 PyTorch 已经成为从业者最重要的研发工具之一。PyTorch 为什么如此受欢迎，研究人员是出于怎样的考虑选择了 PyTorch？针对这些问题，我们今天不妨来看看专业人士怎么说。 饶锦峰先后就读于浙江大学和美国马里兰大学的计算机科学学院，曾于微软和谷歌实习，研究方向是
由于项目需要，kevin 要将模型放到手机里面去测试速度，于是乎写了这篇文章，记录这个过程。本来想尝试 ncnn 进行部署，然而流程有些复杂，于是乎在师兄的建议下先用 PyTorch 官方的 Mobile 模块试试，GitHub 仓库里面有很多详细的 demo 展示，直接 clone 下来就行了。
值得一提的是，尽管在 4 月底 PyTorch 在 0.4 版本中已经加入了对于 Windows 的支持，但其对比 Keras 与 TensorFlow 在 Windows 上的稳定性还略有差距。
JavaScript 几乎已经是所有现代 web 应用程序的核心。虽然将基本的 JavaScript 功能构建到网页中都是一项相当简单的任务，即使他们是JavaScript新手。但是 Javascript 本身的灵活性、微妙性导致开发者（特别是初级开发者）经常会面临一些 Javascript 带来的问题。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 :)」。
在执行 Java程序时经常会碰到ClassNotFoundException和NoClassDefFoundError两个异常，它们都和类加载有关，下面详细分一下这两个异常的原因。
Javascript语言的设计不够严谨，很多地方一不小心就会出错。 举例来说，请考虑以下情况。 现在，我们要判断一个全局对象myObj是否存在，如果不存在，就对它进行声明。用自然语言描述的算法如下： if (myObj不存在){ 声明myObj; } 你可能会觉得，写出这段代码很容易。但是实际上，它涉及的语法问题，远比我们想象的复杂。Juriy Zaytsev指出，判断一个Javascript对象是否存在，有超过50种写法。只有对Javascript语言的实现细节非常清楚，才可能分
Rust 1 是 Mozilla 公司开发的编程语言，它在 2010 才开始发布第一个版本，可以说是一个非常年轻的语言了。在提出一个新的编程语言的时候，设计者必须要回答的一个问题是「为什么要设计这样一个编程语言？」。对于 Rust 来说，他的目的就是要在保证安全的基础上不失对底层的控制力。
程序员编写特定的代码，专门用来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关）
PyTorch模型保存和加载有两种方法，官方最佳实践指南推荐其中一种，但似乎效果没啥区别。最近做模型量化，遇到一个意外的错误，才理解了最佳实践背后的原理，以及不遵循它可能会遇到什么问题。
定义：异常处理就是我们在写Python时，经常看到的报错信息，例如;NameError TypeError ValueError等，这些都是异常。
在使用深度学习模型进行训练和预测的过程中，我们通常需要保存和加载模型的参数。PyTorch是一个常用的深度学习框架，提供了方便的模型保存和加载功能。但是，在加载模型参数时，有时会遇到一个常见的错误信息："Unexpected key(s) in state_dict: "module.backbone.bn1.num_batches_tracked""
jdk8u20原生反序列化漏洞是一个非常经典的漏洞，也是我分析过最复杂的漏洞之一。
最近一段时间，对于 java 的反射比较感兴趣，于是打算通过深入学习来更好的了解反射的实现机制。于是开始查阅有关反射的博文，但是在学习的过程中，发现 Class 类始终伴随着反射出现。因为多少接触过 Class 类，所以有关反射的代码还是能看懂的，不会影响我学习反射的知识，本就可以直接略过。
异步编程对 JavaScript 语言太重要。JavaScript 只有一根线程，如果没有异步编程，根本没法用，非卡死不可。
$.inArray()函数用于在数组中搜索指定的值,并返回其索引值。如果数组中不存在该值,则返回-1; $.inArray(value,array) --value是要查找的值，array是被查找的数组。 使用$.inArray()方法必须注意的点,否则会掉坑 (1)看如下代码: $(function () { var arr=[{"name":"张三"},{"name":"李四"},{"name":"王五"}]; alert($
在我之前为 PyTorch 撰写的文章《Active Learning with PyTorch》中，我介绍了主动学习的构建模块。如果你不熟悉主动学习，你可以从这里开始了解，也可以看看我关于两种主动学习——不确定性抽样和多样性抽样的文章，以及相关的主动学习技术来将知识串联起来：
作者 | Nico 参与 | shawn 今天，一篇吐槽TensorFlow的文章在网上刷屏，到底是怎么回事呢？来看这位作者的抱怨有没有道理。 每隔几个月，我都会Google一下“Tensorflow sucks（Tensorflow 烂透了）”或“f*** Tensorflow”，希望能找到志同道合的黑粉。尽管Tensorflow面世已约两年，我还是找不到一个令我满意的批评Tensorflow的言论，也许是我用的搜索引擎不对，但是我认为罪魁祸首是一种被称为“谷歌嫉妒”的现象，具体表现为全世界的工程师都
之前安装pytorch框架，直接在pytorch官网复制命令下载。 顺利安装之后，结果发现竟然是CPU版本，导致运行视频流十分卡顿，浪费了GPU。
每天给你送来NLP技术干货！ 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347作者 | xiaopl@知乎编辑 | 极市平台 PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？我觉得一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。 了解自动求导背后的原理和规则，对我们写出一个更干净整洁甚至更高效的 PyT
本文是《深入掌握 ECMAScript 6 异步编程》系列文章的第一篇。 Generator函数的含义与用法 Thunk函数的含义与用法 co函数库的含义与用法 async函数的含义与用法 异步编
本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用，包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。
作者 | 今日头条技术团队 概述 今日头条目前大部分 Python 的 HTTP 服务都是用 uWSGI 托管 Python 多进程的 Django 或者 Flask 框架的 App。而多进程模型就会有进程间通信的问题，对此 uWSGI 提供了 spooler 功能用于让不同 worker 进程把数据通过共享内存传给单独进程以集中进行处理的功能。但是 uWSGI 的 Python C 扩展实现有 bug，对 Python tuple 对象的引用计数处理是错误的，会在多线程环境下有小概率导致进程崩溃，从而
1 字典 1.1 字典的创建和访问 字典不同于前述的序列类型，它是一种映射类型。它的引入是为了简化定义索引值和元素值存在特定关系的定义和访问问题。 字典的定义形式为：字典变量名 = {key1:val
作者 今日头条技术团队 概述 今日头条目前大部分 Python 的 HTTP 服务都是用 uWSGI 托管 Python 多进程的 Django 或者 Flask 框架的 App。而多进程模型就会有进程间通信的问题，对此 uWSGI 提供了 spooler 功能用于让不同 worker 进程把数据通过共享内存传给单独进程以集中进行处理的功能。但是 uWSGI 的 Python C 扩展实现有 bug，对 Python tuple 对象的引用计数处理是错误的，会在多线程环境下有小概率导致进程崩溃，从而造
nhibernate1.2支持access数据库。但是我一直在用sqlserver开发。现在已经有了一点样子，于是我心血来潮，将数据库切换为Access,看看执行的效果如何。
大家新年好，感谢大家对本公众号一如既往地支持，后面争取创作出更加优质的文章。今天是2021年的第一篇文章，分享一下在C程序设计当中对异常的处理。主要是介绍一下goto和longjmp函数的使用。
1.引言——JavaScript就是一个熊孩子 1.1对于JSer们来说，js是自由的，但同时又有许多让人烦恼的地方。javascript很多时候就是这么一个熊孩子,他很多时候并不会像C和java这些
知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。
本次学习的目标就先是把整个项目都给跑一遍，很多深层次的原理，没有太多时间去研究。但还好我对jupyter笔记本的认知加深了，竟然可以在这里编写markdown式的文字，对代码块进行分块，同时巩固了一些markdown的语法。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，有时可能会遇到一些报错信息，其中一个比较常见的报错是 "Unable to get repr for"。这个报错提示通常与自定义的类或函数返回的对象有关。本文将详细介绍这个报错的原因，并提供解决方案。
本文给各位CVers介绍一个由腾讯优图实验室开源的One-Stage目标检测项目。链接如下：
简单来讲，给定音频或视频后，可以让任意一个人的面部特征与输入信息保持一致。比如在下面的 Demo 视频中，通过输入一段音频，让其他五位个人都能说出这段话。如何利用这个技术？以后大家恶搞，就不只是给奥巴马、特朗普嫁接一段声音了。你可以让高晓松“燃烧我的卡路里”，也可以让好运锦鲤杨超越每天为你讲“晓说”。要油要甜，全看你的选择~（我要吴彦祖，胡歌，新恒结衣，神仙姐姐每天给我讲段子~）
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 本文作者是MIT的大二学生Michael Gump（阿甘），内容为他在无人车公司Voyage的工作总结。本文还得到Voyage首席执行官Oliv
ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。
人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术，可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。
不久之前，我看了一篇文章，大意是Kotlin与Java之间的对比，像这种文章，我一般是直接忽略的，但是那天我还是打开了，然后就看到一个非常吃惊的结果。 里面有一段是关于Kotlin与Java之间可读性的对比的文章，作者的结论是：Kotlin并不比Java更具有可读性，所有认为Kotlin 比Java更具有可读性的结论都是“主观性”的。 并且作者举了一个在我看来，不知道该怎么来描述的例子： 这个作者的大意是，上面这段文章，你多读个两三遍，你也会很快的理解它的意思，所以“对于熟练的读者而言，外观很少会成
我想批量将一个文件夹下类似 P01_L01_abcdefg.bmp 的文件名为改为 abcdefg_P01_L01.bmp，其中 abcdefg 是7位的序列号，请编写 Python 代码。
有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。“我做错了什么？”——我问我的电脑，但它没有回答我。
作者｜小创 编辑｜覃云 不久之前，我看了一篇文章，大意是 Kotlin 与 Java 之间的对比，像这种文章，我一般是直接忽略的，但是那天我还是打开了，然后就看到一个非常吃惊的结果。里面有一段是关于 Kotlin 与 Java 之间可读性的对比的文章，作者的结论是：Kotlin 并不比 Java 更具有可读性，所有认为 Kotlin 比 Java 更具有可读性的结论都是“主观性”的。 并且作者举了一个在我看来，不知道该怎么来描述的例子： 这个作者的大意是，上面这段文章，你多读个两三遍，你也会很快的理解它
今天遇到了一个 bug, 是 golang 的orm导致的. 使用了gorm框架. 通过实现Scan与Value可以将数据库中的 json 内容解析出来, 免除了 字符串再解码的步骤. 当时报错的代码大概是这样的:
在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bug，为了缓解你的痛苦😢，本文将对常见的错误进行解释，并说清楚来龙去脉。 细节就是魔鬼，虽然代码不报错但还是可能会对精度带来影响。如果本文对你有帮助，请收藏&转发！ CrossEntropyLoss和NLLLoss 最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。nn.CrossEntropyLossPyTorch中的损失模块执行两个操作：nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss。 因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是
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