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原创 深度学习常用脚本总结
📌 视频场景切换检测📌 基于深度学习的车牌检测、识别（含UI界面，Python代码）📌模型加载 torch.load() 、torch.load_state_dict()📌 torch.cuda.synchronize() — 正确的测试模型推理时间📌 torch中的model.eval()、model.train()详解📌 np.pad 详解📌 np.hstack、np.vstack — 横向、纵向拼接图片-B站📌 img[:, :, ::-1] 通俗理解。
2023-10-10 15:23:56
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原创 实时车辆行人多目标检测与跟踪系统（含UI界面，Python代码）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv5和OCTrack算法实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪，并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件进行检测和跟踪，也可以通过电脑自带的摄像头进行实时处理。此外，您还可以更换自己训练的yolov5模型，进行自己数据的跟踪。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测、跟踪和计数功能，同时可以自由选择感兴趣的跟踪目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。
2023-09-20 19:04:57
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原创 yolov8模型训练结果分析
mAP是用Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值，@0.5:0.95表示阈值取0.5:0.05:0.95后取均值。曲线上的每个点表示在特定的置信度阈值下的准确率。在目标检测任务中，召回率是指在所有实际为正例的样本中，模型成功预测为正例的样本所占的比例。在分类任务中，精确率是指在所有预测为正例的样本中，实际为正例的样本所占的比例。归一化后的混淆矩阵显示的是预测结果的相对比例或百分比，可以更清楚地了解模型在不同类别上的分类准确性。
2024-04-12 15:15:21
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原创 基于深度学习的番茄成熟度检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，实现对鱼类的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好文件夹，也提供转好的yolo。
2024-03-12 17:16:06
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原创 基于深度学习的植物类别检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，实现对鱼类的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好文件夹，也提供转好的yolo。
2024-03-12 16:21:19
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原创 基于深度学习的番茄叶片病害检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，实现对鱼类的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好文件夹，也提供转好的yolo。
2024-03-12 15:33:49
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原创 基于深度学习的鱼类分类检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，实现对鱼类的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好文件夹，也提供转好的yolo。
2024-03-12 14:27:08
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原创 基于深度学习的鸟类分类检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，通过水稻的叶片的实现对苹果叶片病害的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好。
2024-03-07 17:51:42
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原创 基于深度学习的交通标志检测识别系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv8算法实现对交通标志的检测，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov8模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好文件夹，也提供转好的。
2024-03-07 16:31:51
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原创 PyQt 报错 This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized.
我这里路径是：C:\Users\86130\anaconda3\envs\pytorch\Lib\sitepackages\PySide2\plugins\platforms。这是以Pyside2为例，PyQt 一样是找 platforms文件夹，添加到路径下。点击浏览目录，找到运行环境下面的安装包里面对应的platforms文件。变量名 QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH。1.设置系统环境变量。
2024-03-07 11:58:22
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原创 基于深度学习的苹果叶片病害检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，通过水稻的叶片的实现对苹果叶片病害的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好。
2024-03-06 18:39:25
1682
原创 基于深度学习的道路缺陷检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，通过水稻的叶片的实现对烟雾的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好文件夹，也提供转好的。
2024-03-06 18:35:39
1193
原创 基于深度学习的烟雾检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，通过水稻的叶片的实现对烟雾的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好文件夹，也提供转好的。
2024-03-05 16:58:12
1521
原创 基于深度学习的玉米叶片病害检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，通过水稻的叶片的实现对水稻病害的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好。
2024-03-01 17:25:50
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原创 基于深度学习的水稻病害检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，通过水稻的叶片的实现对水稻病害的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好。
2024-02-29 16:52:47
1358
原创 基于深度学习的柠檬等级检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，实现对柠檬等级的检测识别，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好文件夹，也提供转好的yolo。
2024-02-26 16:47:54
963
原创 基于深度学习的人脸表情识别系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何以官方yolov8为主干，实现对人脸表情的检测识别（OpenCV实现对人脸的检测，训练的分类模型识别对表情的检测），且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。
2024-02-26 15:50:33
3328
原创 基于深度学习的果蔬检测识别系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv8算法实现对蔬菜和水果的检测，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov8模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含以下类别，且已经分好文件夹，也提供转好的。
2024-01-10 20:44:46
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原创 基于深度学习的果蔬检测识别系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）
在本文中，我们将详细介绍如何利用深度学习中的YOLOv5算法来实现对蔬菜和水果的检测，并结合PyQt5设计了一个简约而强大的系统UI界面。通过该界面，您可以轻松选择自己的视频文件或图片文件进行检测，并且还能够根据需要替换训练好的yolov5模型，以适应不同的数据检测需求。我们的系统界面不仅外观优美，而且具备出色的检测精度和强大的功能。它支持多目标实时检测，并允许您自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，非常适合新入门者参考学习。
2024-01-10 20:08:17
1763
原创 基于深度学习的PCB板缺陷检测系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）
在本文中，我们将详细介绍如何利用深度学习中的YOLOv5算法来实现对PCB板缺陷的检测，并结合PyQt5设计了一个简约而强大的系统UI界面。通过该界面，您可以轻松选择自己的视频文件或图片文件进行检测，并且还能够根据需要替换训练好的yolov5模型，以适应不同的数据检测需求。我们的系统界面不仅外观优美，而且具备出色的检测精度和强大的功能。它支持多目标实时检测，并允许您自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，非常适合新入门者参考学习。
2024-01-08 17:50:54
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原创 基于深度学习的PCB板缺陷检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv8算法实现对车型的检测，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov8模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。数据集总共包含下面6个类别，且已经分好文件夹，也提供转好的。
2024-01-04 18:52:22
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原创 基于深度学习的车型检测系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv8算法实现对车型的检测，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov8模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。
2023-12-28 15:11:01
1765
原创 基于深度学习的车型检测系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）
在本文中，我们将详细介绍如何利用深度学习中的YOLOv5算法来实现对车型的检测，并结合PyQt5设计了一个简约而强大的系统UI界面。通过该界面，您可以轻松选择自己的视频文件或图片文件进行检测，并且还能够根据需要替换训练好的yolov5模型，以适应不同的数据检测需求。我们的系统界面不仅外观优美，而且具备出色的检测精度和强大的功能。它支持多目标实时检测，并允许您自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，非常适合新入门者参考学习。
2023-12-28 13:10:28
1454
原创 基于深度学习的垃圾检测与分类系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv8算法实现对垃圾的检测，并对检测到的垃圾进行分类，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov8模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。
2023-12-26 17:52:44
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原创 基于深度学习的垃圾检测与分类系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）
在本文中，我们将详细介绍如何利用深度学习中的YOLOv5算法来实现对垃圾的检测和分类，并结合PyQt5设计了一个简约而强大的系统UI界面。通过该界面，您可以轻松选择自己的视频文件或图片文件进行检测，并且还能够根据需要替换训练好的yolov5模型，以适应不同的数据检测需求。我们的系统界面不仅外观优美，而且具备出色的检测精度和强大的功能。它支持多目标实时检测，并允许您自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，非常适合新入门者参考学习。
2023-12-26 15:15:15
2751
原创 基于深度学习的安全帽检测识别系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv8算法实现对钢材表面缺陷的检测，并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov8模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。
2023-12-25 15:37:29
2030
1
原创 基于深度学习的安全帽检测识别系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）
在本文中，我们将详细介绍如何利用深度学习中的YOLOv5算法来实现对是否佩戴安全帽的检测，并结合PyQt5设计了一个简约而强大的系统UI界面。通过该界面，您可以轻松选择自己的视频文件或图片文件进行检测，并且还能够根据需要替换训练好的yolov5模型，以适应不同的数据检测需求。我们的系统界面不仅外观优美，而且具备出色的检测精度和强大的功能。它支持多目标实时检测，并允许您自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，非常适合新入门者参考学习。
2023-12-25 13:46:15
1860
1
原创 基于深度学习的森林火焰检测系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）
在本文中，我们将详细介绍如何利用深度学习中的YOLOv8算法来实现对森林火焰烟雾的检测，并结合PyQt5设计了一个简约而强大的系统UI界面。通过该界面，您可以轻松选择自己的视频文件或图片文件进行检测，并且还能够根据需要替换训练好的yolov8模型，以适应不同的数据检测需求。我们的系统界面不仅外观优美，而且具备出色的检测精度和强大的功能。它支持多目标实时检测，并允许您自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，非常适合新入门者参考学习。
2023-12-21 17:14:40
3235
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原创 基于深度学习的动物检测识别系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv5算法实现对动物的检测，并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov5模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。本数据集是自己对coco2017。
2023-12-20 16:22:19
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原创 基于深度学习的森林火焰烟雾检测系统（含UI界面，Python代码，数据集、yolov5）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv5算法实现对火灾的检测，并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov5模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。
2023-12-18 14:08:45
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原创 基于深度学习的鸟类检测识别系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv5算法实现对鸟类的检测，并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov5模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。
2023-12-13 17:29:33
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原创 基于深度学习的钢铁缺陷检测系统（含UI界面，Python代码，数据集、yolov8）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv8算法实现对钢材表面缺陷的检测，并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov8模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。
2023-12-08 15:34:01
2771
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原创 基于深度学习的钢铁缺陷检测系统（含UI界面，Python代码，数据集、yolov5）
本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv5算法实现对钢材表面缺陷的检测，并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov5模型，进行自己数据的检测。该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。
2023-12-01 14:49:51
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原创 Pytorch 注意力机制解析与代码实现
SE注意力模块是一种通道注意力模块，SE模块能对输入特征图进行通道特征加强，且不改变输入特征图的大小。SE模块的S(Squeeze):对输入特征图的空间信息进行压缩SE模块的E(Excitation):学习到的通道注意力信息，与输入特征图进行结合，最终得到具有通道注意力的特征图SE模块的作用是在保留原始特征的基础上，通过学习不同通道之间的关系，提高模型的表现能力。在卷积神经网络中，通过引入SE模块，可以动态地调整不同通道的权重，从而提高模型的表现能力。1、对输入进来的特征层进行全局平均池化。
2023-11-01 17:35:00
1499
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原创 pycharm安装（windows）
下拉一下，直接下载社区版就行，是免费的，功能足够用了。2.安装(1) 找到你下载PyCharm的路径，双击.exe文件进行安装。(2) 点击 Next 后，我们进行选择安装路径页面（不要选择带中文和空格的目录）选择好路径后，点击 Next 进行下一步（3）进入 Installation Options（安装选项）页面，全部勾选上。点击 Next（4）进入 Choose Start Menu Folder 页面，直接点击 Install 进行安装。
2023-09-16 20:35:13
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原创 pytorch安装（windows）
torch总共分为两个版本，GPU版和CPU版，CPU版安装非常简单，直接安装即可，在此详细介绍 GPU 版的安装方式。GPU版安装需要注意以下几个地方，需要进行匹配才能安装上，否则即便安装上也运行不了（1）CUDA的版本（2）python的版本（3）操作系统，本博客以 windows 为例。
2023-09-15 21:29:28
2660
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原创 python环境安装（windows）
DownloadsdownloadsDownloadexe到这里就下载完成了，接下来可以进行下一步的安装了。
2023-09-14 22:55:29
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