openpose人体姿态识别优点
1、优点不同。mmpose的优点是支持多种视频理解任务和算法，openpose的优点是实现了实时高精度的姿态估计，两者优点不同。
2、人脸识别技术依赖于人脸特征提取和模式识别，而人体姿态识别可以提供更广泛的信息帮助识别人的身份。目前，人脸识别技术已经可以结合身体运动信息进行身份验证。
3、OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。
4、非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取； 并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
5、从名字的角度来看，可以理解为对“人体”的姿态（关键点，比如头，左手，右脚等）的位置估计。
6、视觉AI姿态实时识别技术是一种基于计算机视觉技术的应用，能够通过摄像头实时捕捉人体姿态信息并进行识别和分析。
PyTorch生成3D模型
NVIDIA此项名为「DIB-R」的技术，是以PyTorch机器学习框架为底层，配合可微分插值运算渲染器进行建构，让GPU配合人工智慧运算方式，进一步分析2D平面影像具体特征之后，进而形成真实的3D物件。
然后结合DataLoader使用：pytorch 中 random_split可以将实现sklearn 的 train_test_split类似的功能，大家可能注意到了，在上面的例子中只有训练数据，一般还需要有test set和valid set。
简单：它与 numpy 类似，很有 python 风格可以很容易地与其他风格相匹配 Python 集成生态系统。例如，你可以在那里 PyTorch 简单地插入模型中的任何地方 pdb 可以使用断点。
Pytorch。f分数模型用Pytorch软件，因为Pytorch是分数模型专用软件。模型。任何物件定义为商品之前的研发过程中形态均为模型，当定义型号、规格并匹配相应价格的时候，模型将会以商品形式呈现出来。
pytorch中的机器学习原理有什么好处
1、发展历史：PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。
2、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）；包含自动求导系统的深度神经网络。
3、PyTorch的功能强大。PyTorch是基与Torch延伸而来，但二者最大的区别在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。最大的功能亮点在于实现强大的GPU加速同时包含自动求导系统的深度神经网络，这是许多主流框架不支持的。
4、pytorch动态计算图有什么好处 数据计算Torch 自称为神经网络界的 Numpy， 因为他能将 torch 产生的 tensor 放在 GPU 中加速运算 (前提是你有合适的 GPU)， 就像 Numpy 会把 array 放在 CPU 中加速运算。
Pytorch模型保存与加载,并在加载的模型基础上继续训练
看你有没有保存模型和参数，如果保存了，加载进来继续训练即可。用torch.save保存模型，torch.load加载模型。也可以仅保存参数。
通过joblib的dump可以将模型保存到本地，clf是训练的分类器 模型从本地调回 clf = joblib.load(train_model.m)通过joblib的load方法，加载保存的模型。
如果你在一个进程中使用 torch.save 来保存模型，并在其他一些进程中使用 torch.load 来加载模型，请确保每个进程的 map_location 都配置正确。如果没有 map_location，torch.load 会将从保存的设备上加载模型。
第一步：创建模型，模型包含两部分，第一部分是Pytorch提供的RNN层，第二部分是一个全连接层，用于将RNN的输出转换成输出目标的维度。
使用pytorch训练模型时经常会加载预训练模型权重，我们一般使用如下方法进行加载 如果模型与预训练模型一致，那么直接加载即可。
先尝试重新连接一下网络，确保网络连接稳定之后再重新训练模型。保存模型：在训练过程中定时保存模型，即使断网，已经训练好的模型也可以保留。恢复训练：若训练过程中突然断网，可通过加载之前保存的模型继续训练。
Pytorch_循环神经网络RNN
1、RNN是Recurrent Neural Networks的缩写，即循环神经网络，它常用于解决序列问题。RNN有记忆功能，除了当前输入，还把上下文环境作为预测的依据。它常用于语音识别、翻译等场景之中。
2、RNN是两种神经网络模型的缩写，一种是递归神经网络(Recursive Neural Network)，一种是循环神经网络(Recurrent Neural Network)。
3、RNN是深度学习在自然语言处理领域中的元老级神经网络，它奠定了神经网络技术在NLP领域的发展方向，其名声仅此于CNN，虽然近年来它已经鲜少露面，但江湖地位不减，就连当红明星GRU和LSTM都是它的变种。
4、虽然递归神经网络很好地显示了 PyTorch 的灵活性，但它也广泛支持其它的各种深度学习框架，特别的是，它能够对计算机视觉(computer vision)计算提供强大的支撑。
pytorch如何给预训练模型添加新的层
在使用pytorch预训练模型的时候发现预训练模型的输出层没有激活函数，为了提高模型的训练效果需要自己添加。
只需在保存模型语句前加个if判断语句即可。
方式一： 这是一个有顺序的容器，将特定神经网络模块按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行。 方式二： 也可以将以特定神经网络模块为元素的有序字典（OrderedDict）为参数传入。
或者采用逐层解冻的方式 全连接层的设计：多加几个全连接层，相当于H= H1*relu(HW+b1)+b2， 经过多层线性变换，中间加relu，可以提高模型的非线性适应能力。
怎么变换呢？ 变换方法可以是：使用itertools模块的zip_longest函数。而且，使用这个函数，连填充这一步都可以省略，因为这个函数可以实现填充。经变换，结果应该是：batch还要转成LongTensor：这里的batch就是词向量层的输入。
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