分类： 机器学习

目前国内只有阿里云有cuda版本的torch，具体方法如下：

pip3 install torch==1.7.1 torchvision -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu110

注意torch版本需要指定，否则会自动选择最新的CPU版本，具体哪些可用可以直接打开-f后面的链接查看：

另外，判断的简单方法就是下载文件的大小，如果是cuda版本whl大小必然会大于1G，而CPU版本大概200M:

因为要对比很多的传统方法，所以写了个小的结构可以方便的增加训练模型，内置十多种分类方法，把需要跑的模型注释解除就可以了

对于别的任务，主要是修改read_data和columns，选定正确的X和Y参数即可

除了xgb比较慢别的都是秒出结果的

继续阅读“传统分类方法全家桶”

这个任务主要工作是确定椎骨的中心对称面，为椎弓根螺钉植入提供参考依据，输入的是.nii.gz的单节椎骨分割mask，大致形态如下：

动态效果：

继续阅读“PCA+梯度下降提取椎骨对称面算法”

还是要看具体任务来用，市面上已有的学习率策略其实很多，但是大部分很难有效….

继续阅读“自用学习率衰减策略”

论文链接：Arxiv

继续阅读“Counterfactual Attention Learning (CAL)原理及在3DViT上的实现”

论文链接：Arxiv

继续阅读“Grad-CAM对3DVIT结果进行可视化的原理与pytorch实现”