我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。
以下内容仅供参考哦~~
1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch.
2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tensorboardX import SummaryWriter检验是否安装成功。如下图所示：
3.安装完成之后，先给大家看一下我的文件夹，如下图：
假设用LeNet5框架识别图像的准确率，LeN
2021-08-22 15:59:47
271KB
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就电力智能物联网仪表ADW300如何接入ONENET平台的相关阐述.doc
2021-08-18 15:00:20
1.27MB
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四个数据集下载链接。其中包括了Omniglot数据库，mnist_data数据库，cifa10_data数据库以及最近很火的miniImageNet数据库。
2021-08-17 22:28:26
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mobilenet_v2_1.0_224的cpkt文件,有时候下载不了.....做个备份
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/#Pretrained
2021-08-17 15:44:26
74.68MB
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Gma.QrCodeNet.Encoding.dll用于在Grapghic中绘制Qrcode，具体使用见博客：
https://blog.csdn.net/HorseRoll/article/details/80498233
2021-08-17 13:16:36
42KB
YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型-修改mobilenet系列主干网络-在pytorch当中的实现
2021年2月8日更新：
加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。
目录
性能情况
训练数据集
权值文件名称
测试数据集
输入图片大小
mAP 0.5:0.95
mAP 0.5
VOC07+12
VOC-Test07
416x416
-
79.72
VOC07+12
VOC-Test07
416x416
-
80.12
VOC07+12
VOC-Test07
416x416
-
79.01
所需环境
torch==1.2.0
注意事项
提供的三个权重分别是基于mobilenetv1、mobilenetv2、mobilenetv3主干网络训练而成的。使用的时候注意backbone和权重的对应。
训练
2021-08-17 10:30:04
5.32MB
1