install pytorch的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

應用深度學習和影像辨識方法自動計算魚蝦苗數量之研究

為了解決install pytorch的問題，作者侯宏昇 這樣論述：

在整個水產養殖中，最重要的就是知道放養魚蝦苗精確數量，但是目前大多使用傳統的方式來粗略計數魚蝦苗，這種方法往往效率都不高，而魚蝦苗購買之數量是否正確，將嚴重影響養殖的成本、後續的投餌量以及最終的育成率，尤其蝦苗在成長至成蝦後，每多1成的育成率都將導致營收翻倍，所以若數量掌握的不精確，將可能發生投餌過多造成水質汙染進而導致蝦苗大量死亡；餵食過少則會影響蝦苗的成長週期與出貨品質，進而影響養殖業者的收成。為了從源頭控管魚蝦的養殖，本研究結合人工智慧與影像處理技術自動計數魚蝦苗，該系統採用One-Stage目標檢測方法YOLOv4 (You Only Look Once) 來辨識魚蝦苗，透過即時檢測

的過程，取得每一隻魚蝦苗的定界框，接著使用本研究所提出的計數演算法，來篩選符合條件的魚蝦苗並進行計數。然而蝦苗的體型非常小，在影像辨識中有很大的挑戰，要成功的自動計數魚蝦苗，就需要先提升辨識魚蝦苗的準確度與精確度，因此本研究實驗了不同的資料增強手法來比較模型的能力並綜合對模型有益的方法來調整模型，像是明暗度調整、尺寸大小調整、旋轉及馬賽克等，研究結果顯示，模型的調整在複雜背景測試時得到98.74%的準確度與98.13%的精確度。此外，為了符合實際應用場景，本研究同時設計一套滑水道設備，讓魚蝦苗在自動計數的過程，可以避免二次傷害，並且方便使用者直接倒入整包蝦苗來進行計數，因此，本系統透過省時的計

數設計代替傳統粗略計數的方式來精確計數魚蝦苗，在整個養殖過程中可以提升蝦苗計數的精確性。

用於犬名辨識的卷積神經網絡之多次遷移學習

為了解決install pytorch的問題，作者王俊文 這樣論述：

　　本研究以『機器學習』的分支，『深度學習』這一技術實現以『狗』為範圍的動物生物辨識為目標。透過利用『深度學習』之神經網絡模型應用於辨別確認一張圖像裡，一隻狗的身份名字。本論文著重探討有關通過學習辨別對象，一隻狗的『軟生物特徵』，例如該對象的品種，以及該生物面部特徵的數據，以提高識別該對象的身份名字這一能力的可能性。透過各個數據分別以『對象品種的完整視覺外觀』、『對象品種的面部外觀』、以及『對象身份名字的面部外觀』分門別類收集成三個數據集，再以遷移學習的概念應用學習到各種『卷積神經網絡』裡，以學習對象的品種，以及往後學習該對象的身份名字。最後產生的神經網絡通過Android應用程序的前端應用

程序界面部署在Flask伺服器上。