基于pytorch的蚁群算法求解TSP(旅行商问题)

0 引言 在普通的个人计算机上进行模型训练是一件非常痛苦的事情。过去一直使用CPU，终于忍不住要试一下GPU了。下面描述了检查PyTorch是否在使用GPU的全过程。 1 检查是否有GPU 首先检查本机是否有GPU设备。从任务管理器->性能中可以获得相关信息。GPU的名称为NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER，可以使用的内存共22G。这显示出计算机具备使用GPU的能力。免费给

PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，也是使用 GPU 和 CPU 优化的深度学习张量库，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。 在使用PyTorch的时候经常会遇到一些问题，比如虚拟环境配置错误（没有安装TensorBoard），报错搞不懂问题出在哪等 或者是一些硬件上的问题，自己的电脑跑不动之类的。 这种时候就发现了北鲲云超算平台（不是 想要在北鲲云上使用

来源：小白学视觉 在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。 如果您是一名深度学习爱好者，那么您可能已经听说过卷积神经网络，也许您甚至自己开发

基于pytorch的多目标粒子群算法，MOPSO,引导种群逼近真实Pareto前沿，算法运行结束后将外部存档中粒子作为获得的Pareto最优解近似。程序已调通，可以直接运行，标价为程序价格，不包含售后。程序保证可直接运行。

YOLOV7：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现 所需环境 torch==1.2.0+ 为了使用amp混合精度，推荐使用torch1.7.1以上的版本。 全部 代码 ,预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 v7 即可获取。 训练步骤 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07