添加main函数 在代码开头添加下面代码,并将所有的cuda()改为to(device): device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 将scheduler.step()和optimizer.step()调换位置 修改后的代码为: from __future__ import print_function import argparse import os import random import torc...
在提供的代码片段中,该类封装了对批量归一化卷积层输出应用ReLU激活函数的操作。这与体系结构图中描述的卷积层和mlp层相对应。让我们仔细看看代码:MLP_CONV 代码语言:javascript 复制 # Multi Layer PerceptronclassMLP_CONV(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):super().__init__()self.input...
该损失函数在代码中表示如下: def pointNetLoss(outputs, labels, m3x3, m64x64, alpha=0.0001):criterion = torch.nn.NLLLoss()bs = outputs.size(0)id3x3 = torch.eye(3, requires_grad=True).repeat(bs, 1, 1)id64x64 = torch.eye(64, requires_grad=True).repeat(bs, 1, 1)# Check if outp...
安装完之后,用代码test_drawline.py进行测试。python3用户会出现报错: NameError: name 'raw_input' is not defined ——改成input(),就能出图了,证明mayavi安装好了。 3 训练train.py代码调试 运行代码会出现下面的问题,我们一个一个来说。 01 运行到第19行:调用provider.py输入数据。有两个问题指向这个代码。
运行Python文件:putfilenamesintofile.py,把训练和测试的文件的名字存到一个文件中。 运行python文件:make_hdf5_c.py ,制作h5文件。 运行Python文件:putfilenamesintofile.py,把h5文件名字写到一个文件中。 运行训练文件:train.py 2.训练模型的加载
conda在虚拟环境中装的cuda是10.0,nvidia-smi查询到的cuda是11.2,nvcc -V提示没有安装cuda,而一切测试都正常。网上很多教程是修改环境变量,但都不对。 conda 安装cuda和cudnn是在虚拟env的目录里的,不需要配置什么环境变量。只要print(torch.version.cuda)显示是需要的版本即可。 二 代码部署 用的是官方指定的第三...
("Num train point clouds:",len(train_point_clouds))print("Num train point cloud labels:",len(train_label_cloud))print("Num val point clouds:",len(val_point_clouds))print("Num val point cloud labels:",len(val_label_cloud))# 测试定义的数据集train_dataset = MyDataset(train_point_clouds...
图7. 模型 68 的测试指标 为了真正评估我们的模型,我们在数据加载器中创建了一个特殊函数来获取构成完整空间的分区。然后我们可以将这些分区拼接在一起以获得完整空间。这样我们就可以看到整个预测空间与基本事实的比较情况。数据集的代码再次位于此处,我们可以使用以下命令获取随机空间: ...
1.4测试分类时源码可能遇到的问题 2.分割---Segmentation 2.1训练 2.2分割训练可能出现的问题 2.3测试分类后的模型文件 2.4测试分类时源码可能遇到的问题 PointNet 源码下载地址:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch 源代码存在一些问题,喜欢折腾的小伙伴可以继续往下看,不喜欢的话,我也会在文章的最后给出我...
1、将点云体素化会改变点云数据的原始特征,造成不必要的数据损失,并且额外增加了工作量,而 PointNet 采用了原始点云的输入方式,最大限度地保留了点云的空间特征,并在最终的测试中取得了很好的效果。 2、基本思想:对输入点云中的每一个点学习其对应的空间编码,之后再利用所有点的...